科创中国
一种冠状动脉分割方法、系统、终端以及存储介质
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-11-09 11:12:36
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-11-17 11:39:23
本申请涉及一种冠状动脉分割方法、系统、终端以及存储介质。包括：利用二维卷积网络对冠状动脉图像进行初步分割，获取粗略冠状动脉分割结果，并对所述粗略冠状动脉分割结果进行三维重建；利用骨架细化算法对所述三维重建后的图像进行骨架提取，以提取的骨架点为中心在所述冠状动脉图像上截取得到感兴趣区域；利用三维卷积网络对所述感兴趣区域进行分割，并对分割结果进行多种子点增长，得到冠状动脉分割结果。本申请实施例通过骨架提取使得分割聚焦到血管区域，减少了非血管得干扰，实现冠了状动脉的自动分割，可以识别出其他网络无法识别的区域，避免了血管断连和血管缺失现象的发生，获得更好的分割效果。
1.一种冠状动脉分割方法，其特征在于，包括：
利用二维卷积网络对冠状动脉图像进行初步分割，获取粗略冠状动脉分割结果，并对所述粗略冠状动脉分割结果进行三维重建；
利用骨架细化算法对所述三维重建后的图像进行骨架提取，以提取的骨架点为中心在所述冠状动脉图像上截取得到感兴趣区域；
利用三维卷积网络对所述感兴趣区域进行分割，并对分割结果进行多种子点增长，得到冠状动脉分割结果。
2.根据权利要求1所述的冠状动脉分割方法，其特征在于，所述冠状动脉图像为CTA影像。
3.根据权利要求2所述的冠状动脉分割方法，其特征在于，所述二维卷积网络以Deeplab v3+作为基础网络，所述Deeplab v3+包括空洞空间卷积池化金字塔,所述空洞空间卷积池化金字塔包括空洞卷积层、卷积层以及全局平均池化层。
1. 图像预处理：
- 对冠状动脉图像进行预处理，包括去噪、灰度归一化和增强等，以提高后续分割的准确性。
2. 特征提取：
- 利用图像处理技术和深度学习方法，提取冠状动脉图像中的特征，如边缘、纹理和形状等。
3. 分割算法：
- 使用分割算法对冠状动脉进行精确的分割，可以采用传统的图像分割方法，也可以结合深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）进行端到端的分割。
4. 后处理：
- 对分割结果进行后处理，包括去除不相关的区域、填充空洞、平滑边界等，以得到更精确的冠状动脉轮廓。
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1. 医学图像输入：
- 支持从医学影像设备或存储介质中导入冠状动脉图像。
2. 分割模型集成：
- 集成训练好的分割模型，该模型可以是传统的图像处理算法，也可以是经过深度学习训练的神经网络。
3. 用户交互界面：
- 提供用户友好的交互界面，允许医生或技术人员查看、调整和验证分割结果。
4. 实时性和精确性：
- 实现对冠状动脉图像的实时分割，以满足医生在诊断中的及时性需求。
- 提供高度精确的分割结果，支持医学专业人员做出准确的诊断。
技术转让
这种冠状动脉分割方法、系统、终端以及存储介质可以在冠状动脉疾病的诊断和治疗中提供可靠的图像分析支持，同时满足实时性和存储管理的需求。
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