[發明專利]一種血管分割方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201911377400.3
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111210431B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 江鵬博;石峰
• 申請（專利權）人: 上海聯影智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

1.一種血管分割方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及對應的待分割減影圖像，或，獲取待分割血管增強圖像；

將所述待分割血管增強圖像、所述待分割平掃圖像及對應的待分割減影圖像，或所述待分割血管增強圖像作為血管分割模型的輸入，基于所述血管分割模型進行血管分割，得到血管分割結果；

當所述血管分割模型的輸入為所述待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及待分割減影圖像時，所述血管分割模型包括基于樣本血管增強圖像、樣本血管增強圖像對應的樣本平掃圖像、對應的樣本減影圖像及對應的血管標注結果對第一神經網絡模型進行血管分割的訓練，在血管分割的訓練中調整所述第一神經網絡模型的模型參數至所述第一神經網絡模型的第一損失函數滿足第一收斂條件而得到的第一血管分割模型；

當所述血管分割模型的輸入為所述待分割血管增強圖像時，所述血管分割模型包括基于樣本血管增強圖像及對應的血管標注結果對第二神經網絡模型進行血管分割的訓練，在血管分割的訓練中調整所述第二神經網絡模型的模型參數至所述第二神經網絡模型的第二損失函數滿足第二收斂條件而得到的第二血管分割模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述血管分割模型包括多個編碼層和對應的解碼層，所述血管分割模型的每個編碼層和對應的解碼層之間包括多個跳躍連接。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及對應的待分割減影圖像包括：

獲取待處理血管增強圖像及對應的待處理平掃圖像；

對所述待處理血管增強圖像及所述待處理平掃圖像進行預處理，得到待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及對應的待分割減影圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述待處理血管增強圖像及所述待處理平掃圖像進行預處理，得到待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及對應的待分割減影圖像包括：

將所述待處理平掃圖像配準到所述待處理血管增強圖像上；

分別對所述待處理血管增強圖像及待處理平掃圖像進行自適應裁剪，得到裁剪后的待處理血管增強圖像及待處理平掃圖像，將所述裁剪后的待處理血管增強圖像作為所述待分割血管增強圖像，將所述裁剪后的待處理平掃圖像作為所述待分割平掃圖像；

基于所述裁剪后的待處理血管增強圖像及待處理平掃圖像確定待分割減影圖像。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述裁剪后的待處理血管增強圖像及待處理平掃圖像確定待分割減影圖像包括：

將裁剪后的待處理血管增強圖像及裁剪后的待處理平掃圖像作差，得到所述待分割減影圖像。

6.一種血管分割裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一圖像獲取模塊，用于獲取待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及對應的待分割減影圖像；

第二圖像獲取模塊，用于獲取待分割血管增強圖像；

第一血管分割模塊，用于當血管分割模型的輸入為所述待分割血管增強圖像、待分割平掃圖像及待分割減影圖像時，所述血管分割模型包括基于樣本血管增強圖像、樣本血管增強圖像對應的樣本平掃圖像、對應的樣本減影圖像及對應的血管標注結果對第一神經網絡模型進行血管分割的訓練，在血管分割的訓練中調整所述第一神經網絡模型的模型參數至所述第一神經網絡模型的第一損失函數滿足第一收斂條件而得到的第一血管分割模型，基于所述第一血管分割模型進行血管分割，得到血管分割結果；

第二血管分割模塊，用于當所述血管分割模型的輸入為所述待分割血管增強圖像時，所述血管分割模型包括基于樣本血管增強圖像及對應的血管標注結果對第二神經網絡模型進行血管分割的訓練，在血管分割的訓練中調整所述第二神經網絡模型的模型參數至所述第二神經網絡模型的第二損失函數滿足第二收斂條件而得到的第二血管分割模型，基于所述第二血管分割模型進行血管分割，得到血管分割結果。

7.一種血管分割設備，其特征在于，所述設備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令或至少一段程序，所述至少一條指令或所述至少一段程序由所述處理器加載并執行以實現如權利要求1至5任一所述的血管分割方法。

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現如權利要求1至5任一所述的血管分割方法。