[發明專利]肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110321994.7
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN112907577A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 熊明華;王成彥;戴飛;王鶴
• 申請（專利權）人: 上海志御軟件信息有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 上海大視知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31314
• 代理人: 顧小偉

1.一種肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)獲取待分析的肝臟三維影像，并獲取所述的待分析的肝臟三維影像的靜脈血管的分割區域；

(2)對所述分割區域中所述靜脈血管進行中心線計算從而獲得所述靜脈血管的中心線；

(3)對所述分割區域中所述靜脈血管進行血管分段處理，將所述靜脈血管分為肝左靜脈、肝中靜脈、肝右靜脈、肝門靜脈左支和肝門靜脈右支；

(4)根據所述肝左靜脈的中心線、所述肝中靜脈的中心線、所述肝右靜脈的中心線、所述肝門靜脈左支的中心線、所述肝門靜脈右支的中心線和所述分割區域中使用三維表面重建算法重建的靜脈血管模型對所述靜脈血管的三維結構特征進行定量分析，所述定量分析的參數指標包括血管形態表征指標、血管分支表征指標和血管網格表征指標中的一種或幾種，所述血管形態表征指標包括血管長度、血管扭曲度、血管管徑、血管容積和容積百分比中的一種或幾種，所述血管分支表征指標包括血管分支數、血管分叉角度、血管根節點數量、血管端節點數量以及血管分支節點數量中的一種或幾種，所述血管網格表征指標包括血管分布密度。

2.如權利要求1所述的肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，在所述步驟(1)中，所述的待分析的肝臟三維影像是肝臟MRI三維影像。

3.如權利要求1所述的肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，在所述步驟(1)中，所述的獲取所述的待分析的肝臟三維影像的靜脈血管的分割區域的步驟具體包括：

(11)將所述的待分析的肝臟三維影像輸入預先訓練的靜脈血管分割模型，輸出所述的靜脈血管的分割區域。

4.如權利要求3所述的肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，在所述步驟(11)中，所述的預先訓練的靜脈血管分割模型采用以下步驟獲得：

(a)獲取樣本肝臟三維影像，并獲取所述樣本肝臟三維影像的靜脈血管標注數據；

(b)將所述樣本肝臟三維影像和所述靜脈血管標注數據作為訓練集，對靜脈血管分割模型迭代進行深度學習訓練，得到所述的預先訓練的靜脈血管分割模型。

5.如權利要求4所述的肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，所述的獲取樣本肝臟三維影像的步驟具體包括：

(a1)對原始樣本肝臟三維影像進行預處理得到新增樣本肝臟三維影像，所述預處理包括直方圖均衡化、旋轉、加噪聲、扭曲和鏡像中的一種或幾種；

(a2)將所述原始樣本肝臟三維影像和所述新增樣本肝臟三維影像合并作為所述樣本肝臟三維影像。

6.如權利要求4所述的肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，在所述步驟(b)中，所述靜脈血管分割模型采用的深度學習網絡是基于U-Net和混合域注意力機制相結合的全監督分割網絡。

7.如權利要求1所述的肝臟靜脈血管三維結構特征定量分析方法，其特征在于，在所述步驟(3)中，根據所述的靜脈血管的中心線的拓撲形態和所述分割區域中所述靜脈血管在三維空間中的方向信息對所述分割區域中所述靜脈血管進行所述血管分段處理。