[發(fā)明專利]冠狀動(dòng)脈壁圖像分割方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010552226.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-17
• 公開（公告）號(hào): CN111861994A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁繼民;陳菲;徐磊;曹豐;任勝寒;陳雪利;胡海虹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 何畏

本發(fā)明屬于冠狀動(dòng)脈造影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種冠狀動(dòng)脈壁圖像分割方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)設(shè)備，將CCTA冠狀動(dòng)脈數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集；為訓(xùn)練集部分標(biāo)記缺失的區(qū)域添加人工粗略勾畫的不確定區(qū)域標(biāo)記；對(duì)冠脈數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將圖像大小調(diào)整相同，去除部分高亮鈣化斑塊和背景影響，并進(jìn)行歸一化操作；將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè)文件中；使用Keras編程實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)框架；建立一個(gè)針對(duì)小目標(biāo)問題的損失函數(shù)；對(duì)于不確定區(qū)域，在最開始的一段時(shí)間內(nèi)，將不確定區(qū)域的loss貢獻(xiàn)置0，后面隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，對(duì)不確定區(qū)域的標(biāo)記進(jìn)行迭代預(yù)測(cè)更新。本發(fā)明用于部分冠脈壁標(biāo)記缺失情況下，解決冠狀動(dòng)脈壁的全自動(dòng)分割問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于冠狀動(dòng)脈造影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種冠狀動(dòng)脈壁圖 像分割方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)

目前，冠心病(Coronary Heart Disease,CHD)是世界范圍內(nèi)致死率第一的 疾病。冠狀動(dòng)脈狹窄與冠狀動(dòng)脈粥樣硬化斑塊(以下簡稱斑塊)破裂是心絞痛、 心肌梗死和心源性猝死的主要病因。冠狀動(dòng)脈狹窄直接影響冠狀動(dòng)脈內(nèi)的血流， 而易損性斑塊容易破裂，從而導(dǎo)致血栓的形成和血流的突然中斷。有研究表明， 易損性斑塊在冠心病的發(fā)展中具有更高的危險(xiǎn)性。事實(shí)上，近一半的心源性猝 死發(fā)生在無癥狀的患者身上，這些患者的冠脈狹窄程度正常。因此，僅測(cè)量冠 脈狹窄程度不足以完全評(píng)估冠心病的風(fēng)險(xiǎn)，為了更加準(zhǔn)確地評(píng)估冠心病的風(fēng)險(xiǎn)， 還需要對(duì)斑塊進(jìn)行分析。然而斑塊體積小，形態(tài)復(fù)雜，且非鈣化斑塊等與周圍 組織對(duì)比度低，直接從CCTA圖像中分析斑塊任務(wù)難度過大。斑塊生長于冠脈 壁中，將冠脈壁從周圍復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)中精確地分割出來能夠降低分析斑塊的 難度。冠狀動(dòng)脈造影(Coronary Computed Tomography Angiography,CCTA)以 其無創(chuàng)性和高分辨率三維成像能力，已成為臨床評(píng)估斑塊和檢測(cè)狹窄最常用的 技術(shù)。然而，從三維CCTA圖像中手動(dòng)分割冠狀動(dòng)脈壁是非常耗時(shí)和繁瑣的， 因?yàn)镃CTA圖像通常有數(shù)百層。因此，開發(fā)一種有效的計(jì)算機(jī)輔助自動(dòng)分割冠 狀動(dòng)脈壁的方法對(duì)冠心病患者的臨床評(píng)估和治療具有重要意義。

近年來，深度學(xué)習(xí)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種視覺任務(wù)中取得了優(yōu)異的成績。 深度學(xué)習(xí)技術(shù)也被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域。然而，強(qiáng)監(jiān)督訓(xùn)練深度卷積神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及正確的標(biāo)記，對(duì)于語義分割任務(wù)來說，標(biāo)記過 程是一項(xiàng)極其耗時(shí)的任務(wù)，需要像素級(jí)的標(biāo)記。尤其在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，標(biāo)記人 員需具備專業(yè)的醫(yī)學(xué)影像知識(shí)。在實(shí)際操作中，經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床專家關(guān)注的是 特定的病變部位，如包含鈣化斑塊的冠脈段，而健康的冠脈段以及包含非鈣化 斑塊的冠脈段則沒有標(biāo)記，被錯(cuò)誤地默認(rèn)標(biāo)記為背景。因此，本研究收集到的 數(shù)據(jù)會(huì)缺少部分標(biāo)記，我們需要在缺少部分標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出能夠分割出 所有冠脈壁的網(wǎng)絡(luò)模型。

目前，基于深度學(xué)習(xí)的血管壁分割方法采用的數(shù)據(jù)集都是基于三維圖像的 曲面重建(Curved Planar Reconstruction,CPR)圖像。相當(dāng)于對(duì)三維的CCTA數(shù) 據(jù)進(jìn)行了一個(gè)預(yù)處理，沿中心線上的點(diǎn)生成連續(xù)的二維血管橫截面圖像，再使 用這些二維圖像去訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在針對(duì)數(shù)據(jù)缺失部分標(biāo)記方面，現(xiàn)有的 大部分半監(jiān)督方法研究的都是多器官分割，且針對(duì)的是一張圖像中完全缺失某 個(gè)器官的標(biāo)記的數(shù)據(jù)，該類方法為分割數(shù)據(jù)集額外提供全圖的分類標(biāo)簽，將缺 失某種器官的圖像類標(biāo)置零，使其對(duì)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新不做貢獻(xiàn)。本發(fā)明研究的 是一張圖像中同一種器官的部分標(biāo)記缺失的場(chǎng)景，即背景標(biāo)簽中有一部分是我 們的陽性目標(biāo)，反向傳播這些背景標(biāo)記可能會(huì)降低訓(xùn)練模型的性能。目前有部 分方法也在進(jìn)行此類研究，他們采用手動(dòng)粗略標(biāo)記含有未標(biāo)記器官區(qū)域(該區(qū) 域本發(fā)明稱為不確定區(qū)域)的方式，并且將該區(qū)域的loss損失置零，即粗略標(biāo) 記的區(qū)域?qū)W(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新不做貢獻(xiàn)。

通過上述分析，現(xiàn)有技術(shù)存在的問題及缺陷為：