血管分割方法、装置、计算机设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种血管分割方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待测图像；将所述待测图像输入组织器官分割网络，得到组织器官图像；根据所述组织器官图像，获取血管与所述血管对应的组织器官的距离场；根据所述距离场以及组织器官图像，确定包含所述血管的环形带；将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像；根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块；将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像。通过上述方法能够提高获取到的血管图像的准确性以及稳定性，通过神经网络对图像进行修正，极大的节省了技师的时间以及精力，进一步的节约了诊断的成本。

Blood vessel segmentation method, device, computer equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
血管分割方法、装置、计算机设备及可读存储介质
本申请涉及医学成像领域，特别是涉及一种血管分割方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
心血管疾病是发病率和死亡率较高的疾病，其中常见的冠状动脉狭窄和斑块等疾病严重危害着人类的健康。心血管疾病具有发病急、隐蔽性强等特性，因此实现心脏疾病的诊断具有十分重要的临床意义。因为冠状血管是一种细长的管状结构，并且变异性较大，临床上对冠脉血管的诊断一般要依赖于冠脉血管的分割结果，即先对冠状动脉进行自动分割，然后在分割的基础上采用CPR重建(曲面重建)、冠状探针重建以及VR等可视化技术对冠脉血管进行诊断，从而为医生对心血管疾病的早期预防和诊断提供依据。目前常用的冠脉分割技术一般是基于传统的图像处理方法，例如线性结构检测、形变模型或基于传统机器学习方法。但这些方法一般分割的准确性和稳定性欠佳，需要技师花费大量的时间和精力进行人工修正和编辑，极大影响医生对冠脉疾病的诊断。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种血管分割方法、装置、计算机设备及可读存储介质，以至少解决相关技术准确性和稳定性欠佳的问题。一种血管分割方法，包括：获取待测图像；将所述待测图像输入组织器官分割网络，得到组织器官图像；根据所述组织器官图像，获取血管与所述血管对应的组织器官的距离场；根据所述距离场以及组织器官图像，确定包含所述血管的环形带；将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像；根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块；将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像。在其中一个实施例中，将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像包括：将所述环形带根据预设尺寸分割为多个第二图像块；将多个所述第二图像块分别输入所述血管分割网络，得到多个血管分割图像；将多个所述血管分割图像进行拼接，得到初始血管图像。在其中一个实施例中，所述将多个所述血管分割图像进行拼接，得到初始血管图像包括：所述第二图像块包括位置编码；根据每个所述第二图像块的位置编码，获取每个所述血管分割图像在环形带中的位置编码；根据所述血管分割图像的位置编码，将每个所述血管分割图像分别填充至与位置编码相应的位置，得到初始血管图像。在其中一个实施例中，根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块包括：根据所述初始血管图像，提取血管中心线；根据所述血管中心线，查找所述血管中心线端点；将所述血管中心线端点周围预设范围内的图像作为第一图像块。在其中一个实施例中，所述将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像包括：将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到端点追踪图像；根据所述端点追踪图像，提取连通域；将所述连通域拼接至所述初始血管图像，得到最终血管图像。在其中一个实施例中，所述将所述连通域拼接至所述初始血管图像，得到最终血管图像包括：将所述连通域拼接至初始血管图像，并统计拼接次数；若所述拼接次数大于等于预设次数，则得到最终血管图像；若所述拼接次数小于预设次数，则再次提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块进行端点追踪，直至所述拼接次数大于等于预设次数，得到最终血管图像。在其中一个实施例中，所述将所述连通域拼接至所述初始血管图像，得到最终血管图像包括：将所述连通域拼接至所述初始血管图像，并获取端点追踪图像中血管中心线的第一长度以及与所述端点追踪图像对应的第一图像块中血管中心线的第二长度；将所述第一长度与第二长度做差，得到增长距离；若所述增长距离小于预设距离，则得到最终血管图像；若所述增长距离大于等于预设距离，则再次提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块进行血管追踪，直至所述增长距离小于预设距离，得到最终血管图像。一种血管分割装置，包括：获取模块，用于获取待测图像；组织器官分割模块，用于将所述待测图像输入组织器官分割网络，得到组织器官图像；距离场计算模块，用于根据所述组织器官图像，获取血管与所述血管对应的组织器官的距离场；环形带计算模块，用于根据所述距离场以及组织器官图像，确定包含所述血管的环形带；血管分割模块，用于将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像；端点提取模块，用于根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块；端点追踪模块，用于将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种所述的血管分割方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一种所述的血管分割方法。相比于相关技术，本申请实施例提供的血管分割方法，通过获取待测图像，将待测图像输入组织器官分割网络，得到组织器官图像，并根据组织器官图像获取血管与该血管对应的组织器官的距离场，根据距离场以及组织器官图像，确定包含血管的环形带，然后将环形带输入血管分割网络，得到初始血管图像，再根据初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块，最后将第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像。通过上述方法能够提高获取到的血管图像的准确性以及稳定性，通过神经网络对图像进行修正，极大的节省了技师的时间以及精力，进一步的节约了诊断的成本。本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。附图说明图1为一个实施例中血管分割方法的流程示意图；图2为一个实施例中一种网络结构示意图；图3为另一个实施例中一种网络结构示意图；图4为一个实施例中获取初始血管图像方法的流程示意图；图5为一个实施例中获取最终血管图像方法的流程示意图；图6为另一个实施例中获取最终血管图像方法的流程示意图；图7为一个实施例中一种冠脉分割的处理流程；图8为一个实施例中心脏分割图像；图9为一个实施例中环形带的示意图；图10(a)为初始冠脉分割效果图，图10(b)冠脉追踪效果图，图10(c)冠脉分割金标准标注；图11(a)为冠脉分割网络的输入图像块；图11(b)为冠脉分割网络输出的初始冠脉分割结果图；图11(c)为基于图11(b)提取到的冠脉中心线；图11(d)为冠脉追踪网络的输入冠脉端点图像块；图11(e)为冠脉追踪网络输出的冠脉追踪图像；图11(f)为将冠脉追踪图像拼接至初始冠脉分割结果得到的图像；图12为一个实施例中冠脉分割效果比较示意图；图13为一个实施例中冠脉分割结果与金标准比较示意图；图14为一个实施例中血管分割装置的结构框图；图15为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种血管分割方法，其特征在于，包括：/n获取待测图像；/n将所述待测图像输入组织器官分割网络，得到组织器官图像；/n根据所述组织器官图像，获取血管与所述血管对应的组织器官的距离场；/n根据所述距离场以及组织器官图像，确定包含所述血管的环形带；/n将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像；/n根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块；/n将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种血管分割方法，其特征在于，包括：
获取待测图像；
将所述待测图像输入组织器官分割网络，得到组织器官图像；
根据所述组织器官图像，获取血管与所述血管对应的组织器官的距离场；
根据所述距离场以及组织器官图像，确定包含所述血管的环形带；
将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像；
根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块；
将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像。


2.根据权利要求1所述的血管分割方法，其特征在于，将所述环形带输入所述血管分割网络，得到初始血管图像包括：
将所述环形带根据预设尺寸分割为多个第二图像块；
将多个所述第二图像块分别输入所述血管分割网络，得到多个血管分割图像；
将多个所述血管分割图像进行拼接，得到所述初始血管图像。


3.根据权利要求2所述的血管分割方法，其特征在于，所述将多个所述血管分割图像进行拼接，得到所述初始血管图像包括：所述第二图像块包括位置编码；
根据每个所述第二图像块的位置编码，获取每个所述血管分割图像在环形带中的位置编码；
根据所述血管分割图像的位置编码，将每个所述血管分割图像分别填充至与位置编码相应的位置，得到所述初始血管图像。


4.根据权利要求1所述的血管分割方法，其特征在于，根据所述初始血管图像，提取血管中心线端点周围预设范围内的第一图像块包括：
根据所述初始血管图像，提取血管中心线；
根据所述血管中心线，查找所述血管中心线端点；
将所述血管中心线端点周围预设范围内的图像作为第一图像块。


5.根据权利要求1所述的血管分割方法，其特征在于，所述将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到最终血管图像包括：
将所述第一图像块输入血管追踪网络进行端点追踪，得到端点追踪图像；
根据所述端点追踪图像，提取连通域；
将所述连通域拼接至所述初始血管图像，得到所述最终血管图像。


6.根据权利要求5所述的血管分割方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋燕丽，杨帆，吴迪嘉，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31