[發(fā)明專利]動(dòng)靜脈交叉壓迫征的檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010590521.2
• 申請(qǐng)日: 2020-06-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111861999A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉佳;楊葉輝;孫旭;王磊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京鴻德海業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11412
• 代理人: 田宏賓

1.一種動(dòng)靜脈交叉壓迫征的檢測(cè)方法，包括：

對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行血管分割，得到所述待檢測(cè)圖像中各像素是否血管的血管分割結(jié)果；

根據(jù)所述血管分割結(jié)果確定血管交叉點(diǎn)；

從所述待檢測(cè)圖像中獲取所述血管交叉點(diǎn)的感興趣區(qū)域ROI圖像；

利用分類模型對(duì)所述ROI圖像進(jìn)行分類，得到所述ROI圖像是否動(dòng)靜脈交叉壓迫征的分類結(jié)果；其中，所述分類模型預(yù)先基于有監(jiān)督的訓(xùn)練方式訓(xùn)練得到。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行血管分割，得到所述待檢測(cè)圖像中各像素是否血管的血管分割結(jié)果，包括：

采用深度學(xué)習(xí)分割模型，對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取，并基于從所述待檢測(cè)圖像提取的特征進(jìn)行血管分割，得到所述待檢測(cè)圖像中各像素是否血管的得分圖；

基于第一預(yù)設(shè)閾值對(duì)所述得分圖進(jìn)行分割，得到所述待檢測(cè)圖像中各像素是否血管的二值化分割結(jié)果；所述血管分割結(jié)果包括所述二值化分割結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述血管分割結(jié)果確定血管交叉點(diǎn)，包括：

根據(jù)所述血管分割結(jié)果，基于預(yù)設(shè)膨脹算法對(duì)所述待檢測(cè)圖像中是血管的像素進(jìn)行膨脹，得到膨脹后的血管分割結(jié)果；

從所述膨脹后的血管分割結(jié)果中提取血管骨架；

對(duì)提取的血管骨架進(jìn)行血管交叉點(diǎn)識(shí)別。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述對(duì)提取的血管骨架進(jìn)行血管交叉點(diǎn)識(shí)別，包括：

分別獲取所述血管骨架中的每對(duì)分叉結(jié)構(gòu)；

分別基于每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中兩個(gè)分叉點(diǎn)之間的距離和每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中的夾角，確定每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中的交叉點(diǎn)作為所述血管交叉點(diǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，分別基于每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中兩個(gè)分叉點(diǎn)之間的距離和每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中的夾角，確定每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中的交叉點(diǎn)，包括：

識(shí)別所述兩個(gè)分叉點(diǎn)之間的距離是否小于第二預(yù)設(shè)閾值；

識(shí)別所述分叉結(jié)構(gòu)中兩條分叉線之間的夾角是否小于第三預(yù)設(shè)閾值；

識(shí)別任一所述分叉線與所述分叉點(diǎn)之間連接線之間的夾角是否大于第四預(yù)設(shè)閾值；

若所述兩個(gè)分叉點(diǎn)之間的距離小于第二預(yù)設(shè)閾值，和/或，所述分叉結(jié)構(gòu)中兩條分叉線之間的夾角小于第三預(yù)設(shè)閾值、且任一所述分叉線與所述分叉點(diǎn)之間連接線之間的夾角大于第四預(yù)設(shè)閾值，確定所述兩個(gè)分叉點(diǎn)之間的中間點(diǎn)為每對(duì)所述分叉結(jié)構(gòu)中的交叉點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述從所述待檢測(cè)圖像中獲取所述血管交叉點(diǎn)的感興趣區(qū)域ROI圖像，包括：

分別針對(duì)每個(gè)血管交叉點(diǎn)，以所述血管交叉點(diǎn)的位置為中心點(diǎn)，從所述待檢測(cè)圖像中截取第一預(yù)設(shè)尺寸的ROI圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述利用分類模型對(duì)所述ROI圖像進(jìn)行分類，得到所述ROI圖像是否動(dòng)靜脈交叉壓迫征的分類結(jié)果，包括：

利用所述分類模型，對(duì)ROI圖像進(jìn)行特征提取，并基于從所述ROI圖像提取的特征進(jìn)行分類，得到所述ROI圖像是否動(dòng)靜脈交叉壓迫征的分類得分；

基于第五預(yù)設(shè)閾值對(duì)所述分類得分進(jìn)行類別劃分，得到所述ROI圖像是否動(dòng)靜脈交叉壓迫征的分類結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法，其中，所述對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行血管分割之前，還包括：

將原始圖像縮放到第二預(yù)設(shè)尺寸，得到縮放后圖像；

利用預(yù)設(shè)血管增強(qiáng)方法對(duì)所述縮放后圖像中血管區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后圖像；

基于第六預(yù)設(shè)閾值對(duì)所述增強(qiáng)后圖像進(jìn)行閾值化處理，得到增強(qiáng)血管掩膜；

將所述增強(qiáng)血管掩膜中的綠色通道信息混合進(jìn)所述縮放后圖像中的綠色通道，得到所述待檢測(cè)圖像。