[發明專利]一種冠脈造影圖像的斑塊識別方法、裝置、設備及介質在審
| 申請號: | 201911423770.6 | 申請日: | 2019-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN111145173A | 公開(公告)日: | 2020-05-12 |
| 發明(設計)人: | 王曉東;蘇賽賽 | 申請(專利權)人: | 上海聯影醫療科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 201807 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 造影 圖像 識別 方法 裝置 設備 介質 | ||
1.一種冠脈造影圖像的斑塊識別方法,其特征在于,包括:
獲取待識別冠脈造影圖像;
將所述待識別冠脈造影圖像輸入至訓練完備的斑塊識別模型中,獲得所述斑塊識別模型輸出的識別結果,其中,所述斑塊識別模型的訓練樣本是基于未標注的冠脈造影圖像和已標注的冠脈非造影圖像生成的。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述斑塊識別模型的訓練方法包括:
獲取樣本冠脈造影圖像和已標注的樣本冠脈非造影圖像;
將所述樣本冠脈造影圖像與所述樣本冠脈非造影圖像進行配準,得到與所述樣本冠脈非造影圖像中標記點對應的樣本冠脈造影圖像的標記點;
基于所述樣本冠脈造影圖像和所述樣本冠脈造影圖像的標記點生成識別訓練樣本,使用所述識別訓練樣本對預先建立的斑塊識別模型進行訓練,得到訓練完備的斑塊識別模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取待識別冠脈造影圖像,包括:
獲取冠脈造影圖像,從所述冠脈造影圖像中提取冠狀動脈樹及冠脈中心線;
對所述冠脈中心線進行命名,得到所述待識別冠脈造影圖像。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述從所述冠脈造影圖像中提取冠狀動脈樹,包括:
將所述冠脈造影圖像輸入訓練完備的種子點提取模型中,獲得所述種子點提取模型輸出的種子點;
對所述冠脈造影圖像進行圖像增強,獲得所述冠脈造影圖像的冠脈造影增強圖像;
通過區域生長算法,基于所述種子點從所述冠脈造影增強圖像中提取出所述冠狀動脈樹。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述對所述冠脈中心線進行命名,包括:
將冠脈中心線輸入至訓練完備的中心線命名模型中,獲得中心線命名模型輸出的命名結果。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述中心線命名模型的訓練方法包括:
獲取中心線模型中的中心線參數及所述中心線模型對應的中心線名稱;
基于所述中心線參數以及所述中心線模型對應的中心線名稱生成命名訓練樣本,使用所述命名訓練樣本對預先建立的中心線命名模型進行訓練,得到訓練完備的中心線命名模型。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在獲得斑塊識別模型輸出的識別結果之后,還包括:
基于所述待識別冠脈造影圖像以及所述識別結果生成待檢測冠脈造影圖像;
對所述待檢測冠脈造影圖像進行狹窄檢測,并輸出檢測結果。
8.一種冠脈造影圖像的斑塊識別裝置,其特征在于,包括:
造影圖像獲取模塊,用于獲取待識別冠脈造影圖像;
圖像斑塊識別模塊,用于將所述待識別冠脈造影圖像輸入至訓練完備的斑塊識別模型中,獲得所述斑塊識別模型輸出的識別結果,其中,所述斑塊識別模型的訓練樣本是基于未標注的冠脈造影圖像和已標注的冠脈非造影圖像生成的。
9.一種計算機設備,其特征在于,所述設備包括:
一個或多個處理器;
存儲裝置,用于存儲一個或多個程序;
當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行,使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的冠脈造影圖像的斑塊識別方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一所述的冠脈造影圖像的斑塊識別方法。
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