[發明專利]一種確定血管狀態參數的方法和裝置

在審

• 申請號: 202110928515.8
• 申請日: 2021-08-13
• 公開（公告）號: CN113836832A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 張龍江
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍東部戰區總醫院
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06T7/00;G06T7/11;G16H50/50;G06F113/08;G06F119/14
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 楊倩;趙迪

本發明公開了一種確定血管狀態參數的方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一種具體實施方式包括：獲取包括血管和感興趣區域的目標圖像；提取所述目標圖像中血管中心線上的抽樣點關于所述血管中心線的第一方向信息，以及所述抽樣點關于所述目標圖像中的感興趣區域的第二方向信息；利用經訓練的血管狀態參數識別模型，基于所述第一方向信息和所述第二方向信息，確定所述抽樣點的血管狀態參數。該實施方式能夠根據血管中心線上的抽樣點的方向信息，基于經訓練的模型，高效的確定血管狀態參數；同時由于該模型是通過以流體力學所確定的血管狀態參數為樣本標簽而訓練得到的，也保證了所確定的血管狀態參數的準確度。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種確定血管狀態參數的方法和裝置。

背景技術

目前，通常使用流體力學仿真算法來對標識有血管、感興趣區域的幾何結構計算血管狀態參數，諸如計算血管中心線上各點相關的壓力、阻力、血流速度等。這種方式，可以得到較為精確的血管狀態參數。但是由于這種方式涉及人工標注或分割血管、感興趣區域的操作，以及涉及計算機模擬過程，會產生大量的計算負擔且計算時間較長，使得這些虛擬的非侵入式測量難以滿足諸如臨床環境的要求，嚴重阻礙了其在臨床環境中應用。

另一方面，為提高血管狀態參數的測定速度，實踐中也有可能使用一維的計算方式，即，將血液的三維流動簡化為一維流動。這種方式失真較為嚴重。

因此，需要一種既能兼顧血管狀態參數的測定效率，又能保證測定準確度的方法。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種確定血管狀態參數的方法和裝置，能夠根據血管中心線上的抽樣點的方向信息，基于經訓練的模型，高效的確定血管狀態參數；同時由于該模型是通過以流體力學所確定的血管狀態參數為樣本標簽而訓練得到的，也保證了所確定的血管狀態參數的準確度。

為實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種確定血管狀態參數的方法，包括：獲取包括血管和感興趣區域的目標圖像；提取所述目標圖像中血管中心線上的抽樣點關于所述血管中心線的第一方向信息，以及所述抽樣點關于所述目標圖像中的感興趣區域的第二方向信息；利用經訓練的血管狀態參數識別模型，基于所述第一方向信息和所述第二方向信息，確定所述抽樣點的血管狀態參數。

可選地，該方法還包括，根據下列步驟訓練所述血管狀態參數識別模型：獲取血管和感興趣區域的分割信息，基于所述分割信息構建幾何結構，利用流體力學仿真算法計算所述幾何結構中血管中心線上的抽樣點的血管狀態參數的參數值；獲取包括所述血管和所述感興趣區域的訓練圖像，提取所述訓練圖像中血管中心線上的抽樣點關于所述血管中心線的第一方向信息，以及所述抽樣點關于所述訓練圖像中的感興趣區域的第二方向信息；基于所述訓練圖像中所述抽樣點的第一方向信息，第二方向信息和所述幾何結構中所述抽樣點的參數值，訓練深度學習模型，以得到所述血管狀態參數識別模型。

可選地，所述血管狀態參數包括下列之一：壓力、壓降、血流速度、阻力。

可選地，所述血管狀態參數包括壓降，所述基于所述訓練圖像中所述抽樣點的第一方向信息，第二方向信息和所述幾何結構中所述抽樣點的參數值，訓練深度學習模型，以得到所述血管狀態參數識別模型根據下列步驟訓練所述血管狀態參數識別模型，包括：基于所述訓練圖像中所述抽樣點的第一方向信息，第二方向信息和所述幾何結構中所述抽樣點兩側的壓降，訓練深度學習模型，以得到所述血管狀態參數識別模型；所述利用經訓練的血管狀態參數識別模型，基于所述第一方向信息和所述第二方向信息，確定所述抽樣點的血管狀態參數，包括：利用經訓練的血管狀態參數識別模型，基于所述目標圖像中血管中心線上的抽樣點的第一方向信息和所述第二方向信息，確定所述抽樣點兩側的壓降。

可選地，其中，所述第一方向信息包括所述抽樣點關于所述血管中心線的切線在三維坐標系下相對于各個坐標軸的夾角，以及所述抽樣點距兩側血管壁的第一距離。