[發明專利]顱內動脈狹窄評估參數獲取方法、裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202310913192.4
• 申請日: 2023-07-25
• 公開（公告）號: CN116616804B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 劉達;何京松;陸徐洲;冷曉暢;向建平
• 申請（專利權）人: 杭州脈流科技有限公司
• 主分類號: A61B6/00
• 分類號: A61B6/00;G16H50/50;G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/68;G06T17/00;G06V10/28;G06V10/82
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 莫一樂

本申請涉及一種顱內動脈狹窄評估參數獲取方法、裝置、設備和存儲介質，通過利用標準造影劑像素范圍在單個造影角度下的顱內動脈血管影像數據中確定關鍵幀圖像，再利用深度學習模型對該幀中的目標血管進行分割得到目標血管二值圖，提取其中的二維中心線以及二維輪廓線，并根據投影關系得到目標血管的三維模型，針對目標血管的近端和遠端的血管橫截面線通過自動數幀方法在影像數據中得到造影劑流經目標血管起始幀和終止幀，再根據起始幀及終止幀進行計算得到造影劑流經目標血管所用的時間，最后根據目標血管的三維模型以及造影劑流經目標血管所用的時間進行計算，得到顱內動脈狹窄評估參數。采用本方法可自動得到顱內動脈狹窄評估參數。

技術領域

本申請涉及醫學影像處理技術領域，特別是涉及一種顱內動脈狹窄評估參數獲取方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

近年來，心腦血管疾病居于我國致死原因的首位，而其中粥樣硬化導致的血管狹窄是心腦血管疾病發生的主要原因之一。在心內狹窄缺血評估領域，研究者們已經證明了僅僅使用形態學上的狹窄程度來評估血管狹窄和心肌缺血程度并不準確，所以冠脈血流儲備分數（Fractional?Flow?Reserve,?FFR）這一功能學指標已經被廣泛采用以評估冠狀動脈的狹窄缺血程度。但在顱內狹窄缺血評估領域，目前依然采用以附近正常血管為參照的形態學狹窄程度來評定顱內動脈的狹窄程度。從血流動力學角度出發，顱內動脈狹窄缺血程度不只和顱內血管形態上的狹窄程度相關，還和血管內血液狀態相關。參考冠脈領域，僅僅使用狹窄程度等形態學指標來對腦組織缺血進行評估，存在誤判的風險，可能導致患者被過度治療或治療不足。

所以，需要一種類似冠脈領域中FFR的狹窄評估方法來對顱內動脈狹窄進行更準確的評估。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種更為精準且更為自動化的顱內動脈狹窄評估參數獲取方法、裝置、設備和存儲介質。

一種顱內動脈狹窄評估參數獲取方法，所述方法包括：

獲取顱內動脈血管影像數據，所述顱內動脈血管影像數據中包括按時間排序且造影角度相同的多幀顱內血管造影圖像；

在所述顱內動脈血管影像數據中，通過統計各幀顱內血管造影圖像處于標準造影劑像素范圍的像素個數確定關鍵幀；

基于深度學習模型對所述關鍵幀中的目標血管進行自動分割，得到目標血管二值圖；

提取所述目標血管二值圖中目標血管的二維中心線以及輪廓線，基于投影關系根據所述目標血管的二維中心線以及輪廓線計算得到目標血管的三維模型；

針對所述目標血管的近端和遠端的血管橫截面線通過自動數幀方法在所述顱內動脈血管影像數據中得到造影劑流經所述目標血管起始幀和終止幀，再根據所述起始幀、終止幀以及幀率進行計算得到造影劑流經目標血管所用的時間；

根據所述目標血管的三維模型以及造影劑流經目標血管所用的時間進行計算，得到顱內動脈狹窄評估參數。

在其中一實施例中，所述標準造影劑像素范圍為通過對所有幀顱內血管造影圖像中每一個像素點的像素值進行統計，得到的像素值最低區間。

在其中一實施例中，在采用所述基于深度學習模型對所述關鍵幀中的目標血管進行自動分割時，依次采用關鍵分叉點識別模型、狹窄檢測模型以及分割模型對所述關鍵幀進行處理，得到所述關鍵幀中的目標血管二值圖。

在其中一實施例中，所述依次采用關鍵分叉點識別模型、狹窄檢測模型以及分割模型對所述關鍵幀進行處理，得到所述關鍵幀中的目標血管二值圖包括：

對所述關鍵幀進行處理提取出其中血管樹的骨架，利用所述關鍵分叉點識別模型對骨架中的關鍵分叉點進行識別，確定不同血管段的分界位置；

利用所述狹窄檢測模型對所述關鍵幀中狹窄所在的位置區域進行預測，并將該位置區域用邊界框進行標識，根據所述邊界框的中心與各血管段的距離遠近確定狹窄所在血管段；

利用所述分割模型對狹窄所在血管關鍵分叉點之間的部分進行分割，得到所述關鍵幀中的目標血管二值圖。