[發明專利]基于OCT影像的支架檢測與評估的深度學習方法及系統

在審

• 申請號: 201710082012.7
• 申請日: 2017-02-15
• 公開（公告）號: CN106875445A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發明（設計）人: 朱銳;曹一揮
• 申請（專利權）人: 深圳市中科微光醫療器械技術有限公司
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70
• 代理公司: 深圳市銘粵知識產權代理有限公司44304
• 代理人: 孫偉峰

技術領域

本發明涉及醫療器械技術領域，尤其涉及一種基于OCT影像的支架檢測與評估的深度學習方法及系統。

背景技術

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病，簡稱“冠心病(Coronary Artery Disease，CAD)”，是冠狀動脈血管發生動脈粥樣硬化病變而引起的血管狹窄或阻塞，造成心肌缺血、缺氧或壞死而導致的心臟病。目前，冠心病的主要治療方法是經皮冠狀動脈介入治療，即向血管堵塞處植入支架。支架通常是用金屬網狀結構構成，支架經歷了三代的變化，金屬裸支架(Bare Metal Stent，BMS)，管腔再狹窄和內膜增生的風險高；藥物洗脫支架(Drug-Eluting Stent,DES)，作為金屬裸支架的一種替代，可以顯著減輕血管再狹窄率，但會引起晚期支架血栓和晚期獲得性貼壁不良；生物可吸收支架(Bioresorbable Vascular Scaffold，BVS)提供了臨時的徑向強度，避免了急性血管反沖和急性血管閉塞，在支架植入一段時間后，生物可吸收支架可被充分吸收從而使血管內血液流通順暢。在冠心病介入治療方面，生物可吸收支架將會得到越來越廣泛的使用。

術中支架的貼壁情況以及術后支架的覆蓋的程度與血栓等不良事件的發生有關，因此在支架植入過程中，臨床醫生需要判斷支架是否貼壁良好，在術后隨訪時，也要判斷支架的覆蓋的程度。血管內光學相干斷層掃描(Intravascular Optical Coherence Tomography，IVOCT)由于其分辨率達到了微米級，其軸向分辨率可達5-15um，縱向分辨率約為25um，探測深度約為2mm，是目前評估術中支架的貼壁情況以及術后支架的覆蓋情況的最好的技術手段。

但是，在臨床應用中，由于IVOCT影像分辨率高，對一段四厘米的支架掃描就會產生200多張圖像，如果要定量地評估術中支架的貼壁情況以及術后支架的覆蓋情況，一方面，需要醫生花費大量的時間和精力來分析、判斷IVOCT圖像；另一方面，無法滿足臨床中實時分析的需求，且無法建立統一的臨床標準。因此，有必要對支架的貼壁情況以及術后支架的覆蓋情況實現自動檢測，從而對基線支架的貼壁情況以及隨訪支架的覆蓋情況進行定量分析和判斷。

目前，已有的自動檢測支架的方法都是基于圖像灰度、梯度特征，這些基于圖像灰度、梯度特征的方法存在設計復雜、性能不穩定、識別率低。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出一種基于OCT影像的支架檢測與評估的深度學習方法及系統，能夠自動檢測支架和內壁的位置并獲得支架的貼壁情況或支架的覆蓋情況，檢測準確率較高。

本發明提出的具體技術方案為：提供一種基于OCT影像的支架檢測與評估的深度學習方法，所述深度學習方法包括以下步驟：獲取待檢測的冠狀動脈光學相干斷層掃描(Optical Coherence Tomography，OCT)圖像；根據支架標記模型獲取所述待檢測的冠狀動脈OCT圖像中的支架的位置；根據內壁標記模型獲取所述待檢測的冠狀動脈OCT圖像中的冠狀動脈的內壁的位置；計算所述支架的中心與所述冠狀動脈的內壁的最短距離并根據所述最短距離是否不大于第一距離閾值獲得所述支架的貼壁情況、或根據所述最短距離是否不大于第二距離閾值獲得所述支架的覆蓋情況；對所述支架的貼壁情況或覆蓋情況進行顯示。

進一步地，所述支架標記模型、內壁標記模型由以下步驟獲得：獲取樣本冠狀動脈OCT圖像，所述樣本冠狀動脈OCT圖像中包括支架標記樣本和內壁標記樣本；對所述樣本冠狀動脈OCT圖像進行訓練得到支架標記模型和內壁標記模型。