[發明專利]模型訓練的方法及冠狀血管識別方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 202110769281.7
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113487628A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 黃漢東;謝斌
• 申請（專利權）人: 廣州市大道醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/187
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

本發明公開了一種模型訓練的方法及冠狀血管識別方法、裝置、設備和介質，該識別方法包括：獲取包含冠狀血管的圖像并進行處理，得到處理后圖像；將所述處理后圖像輸入冠狀血管識別模型，得到主體清晰、邊緣有漸變的冠狀血管圖像，其中，冠狀血管識別模型包括多個卷積模塊，多個卷積模塊中卷積核的個數依次增加。本發明提出的冠狀血管識別方法，在合理硬件成本情況下，提供了能夠接受的準確度。本發明同時提出的模型訓練的方法，提高了冠狀血管識別模型的適用性，降低了冠狀血管識別模型的應用成本，能減少10倍以上的人工標記樣本數。

技術領域

本發明涉及醫學成像技術領域，特別是涉及一種模型訓練的方法及冠狀血管識別方法、裝置、設備和介質。

背景技術

冠狀血管是給心臟肌肉供應養分的重要血管，冠狀血管的工作狀態直接影響著心臟的功能狀態，現代社會中很多心臟疾病都與冠狀血管的功能缺陷有關。在診斷冠狀血管功能以及對其進行治療的過程中，通常需要用到醫學影像設備對血管進行成像。在常規的X光成像影像中，血管處于比較透明的狀態，在成像圖像里顏色十分淺，不易觀察，進而發展了一種血管增強影像的技術。這種技術向血管內注入特定的顯影增強劑，能阻擋X光射線，含有這種增強劑的血管會清晰的顯現在X光圖像里。但這種增強影像的增強劑對人體有害，不能大量注射，注射之后會有一個很快的衰減過程，增強劑會被代謝掉，血管的影像逐漸消失。為了獲得更好的輔助治療和診斷過程，需要在增強影像中把血管的影像從圖像背景中抽取出來，進行圖像重建，以便后續進行處理或顯示。

傳統的圖像識別方法，例如閾值法、邊緣檢測法等，在應用到冠脈血管識別中出現了一些難以解決的問題：(一)針對某種特定成像模式提出的算法，不適用于其他成像模式；(二)血管的邊界判斷是依據像素的灰度梯度場來進行，但在血流速度低、血流復雜的區域，梯度值往往不夠高；(三)多種人體組織疊加后，會出現大量假目標區域，例如骨頭也會呈現較深的顏色，與某些血管的顏色十分近似；(四)算法中涉及的許多參數都需要根據實際圖像進行調整，無法在應用過程中自動、快速地生成，而且參數的估計過程非常困難。

冠脈血管圖像主要有以下特點：(一)血管增強影像中的灰度不僅僅是由血管及造影劑形成的，因為除了血管中的造影劑吸收X射線外，人體內的肋骨、心臟、肺等其他組織同樣會不同程度的吸收X射線，在造影圖像上呈現影像，有些組織的形狀與血管形狀十分相似，會形成結構噪聲；(二)冠脈血管的灰度分布范圍較寬。心血管是個樹狀結構，血管的尺寸變化比較大，從冠狀動脈開始由粗變細，向各部分逐漸延伸。所以從冠狀動脈到細小的毛細血管都可能出現在同一幅圖像中；(三)造影劑在血管的不同位置有不同的衰減速度，所有同一條血管上，由于有效造影劑濃度的差異，血管在影像中的顏色深淺程度也十分不同，甚至部分處于假的斷裂狀態。

發明內容

為了解決上述現有技術的不足，本發明提供了一種模型訓練的方法及冠狀血管識別方法、裝置、設備和介質，模型訓練的方法，通過對原始圖像進行自動篩選以及隨機裁剪和隨機縮放，得到訓練圖像，利用訓練圖像對冠狀血管識別模型進行訓練，得到訓練好的冠狀血管識別模型，該方法提高了冠狀血管識別模型的適用性。冠狀血管識別方法通過在各種尺度下的提取，有效分辨出非連通性的區域和連通性比常規血管大的區域，將這兩種區域進行剔除，得到正確的目標區域；然后通過識別模型中的softmax函數，將最終計算出來的結果映射到區間，從而得到主體清晰、邊緣有漸變的冠狀血管圖像，從而提供了能夠接受的準確度。

本發明的第一個目的在于提供一種模型訓練的方法。

本發明的第二個目的在于提供一種冠狀血管識別方法。

本發明的第三個目的在于提供一種模型訓練的裝置。

本發明的第四個目的在于提供一種冠狀血管識別裝置。

本發明的第五個目的在于提供一種計算機設備。

本發明的第六個目的在于提供一種存儲介質。

本發明的第一個目的可以通過采取如下技術方案達到：