一种主动脉瓣识别方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种主动脉瓣识别方法及装置、电子设备、存储介质、程序产品。识别方法包括：获取包含主动脉根部与心室的图像信息的外部影像；基于外部影像，对主动脉根部进行重建，获得主动脉根部的目标截面图像；确定目标截面图像的各边缘轮廓点和参考点，获取各边缘轮廓点相对于参考点的相对位置和相对距离，并构建能够表征各边缘轮廓点的相对位置和相对距离的关系的曲线以作为目标截面图像的设定曲线；基于设定曲线确定主动脉瓣的类型。本申请可提高主动脉瓣类型识别的自动化程度，避免识别过程对于医师经验的过分依赖，降低医生的工作负担，提高识别效率。提高识别效率。提高识别效率。

【技术实现步骤摘要】
一种主动脉瓣识别方法及装置、电子设备、存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种主动脉瓣识别方法及装置、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]心血管病是我国发病率和死亡率高居首位的疾病，其中心脏瓣膜疾病是我国一种严重威胁生命健康的心血管疾病，每年需要进行瓣膜手术的患者高达20多万例，占成人心脏手术第一位。心脏瓣膜是指位于心房与心室或心室和动脉间的瓣膜，有二尖瓣、三尖瓣、肺动脉瓣和主动脉瓣，瓣膜的打开与关闭通过瓣叶两侧的跨瓣压差实现，确保血液的单向流动和最小返流量。
[0003]其中主动脉瓣位于压力负荷较大的左心室和主动脉之间，容易引发主动脉瓣疾病。主动脉瓣狭窄是老年人群中最常见的瓣膜性心脏病，在65岁以上的患者中患病率为2
‑
7％。对于一些无法忍受手术创伤的患者，经导管主动脉瓣植入术(Transcatheter aortic valve replacement，TAVR)已成为首选治疗方法。通常，临床医生根据主动脉根部的形态参数、钙化斑块的分布进行术前规划，确定人工瓣膜的选型和放置位置。其中，主动脉根部的分型是最重要的形态参数之一，也是后续所有参数统计的先决条件，因此能够获得准确的主动脉瓣分型是很有必要的。
[0004]当前TAVR手术规划软件大多是基于医生的经验，手术成功率和可执行程度很大取决于医生的水平。虽然近年来得益于数值技术和计算能力的发展，出现了大量对主动脉根部形态参数进行分析统计的软件，如TAVI Analysis软件和3mensio软件，但是利用这些分析统计软件对主动脉瓣进行分型时，也都需要临床医生观察图像后人工确定，造成对临床医生的经验要求较高，且该识别过程效率低，增加了医生的工作负荷。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种主动脉瓣识别方法及装置、电子设备、存储介质、程序产品，以解决现有技术中主动脉瓣的分型需要基于临床医生人工识别，其对临床医生的经验要求较高且识别效率低的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种主动脉瓣识别方法，包括：
[0007]获取包含主动脉根部与心室的图像信息的外部影像；
[0008]基于外部影像，对主动脉根部进行重建，获得主动脉根部的目标截面图像；
[0009]确定目标截面图像的各边缘轮廓点和参考点，获取各边缘轮廓点相对于参考点的相对位置和相对距离，并构建能够表征各边缘轮廓点的相对位置和相对距离的关系的曲线以作为目标截面图像的设定曲线；
[0010]基于设定曲线确定主动脉瓣的类型。
[0011]具体地，外部影像可为CT造影影像，可通过CT设备对待测试者进行心电门控扫描，获得其冠脉CT造影影像，其中，获取的冠脉CT造影影像中包含主动脉根部与左心室的图像
信息。
[0012]本实施例基于不同主动脉瓣的特征，利用包含主动脉根部图像信息的设定曲线来进行主动脉瓣类型的识别，提高了主动脉瓣类型识别的自动化程度，避免了识别过程对于医师经验的过分依赖，保证了结果的准确性和可解释性，同时本方案还有助于降低医生的工作负担，提高识别效率。
[0013]在上述第一方面的一种可能的实现中，基于外部影像，对主动脉根部进行重建，获得主动脉根部的目标截面图像，包括：
[0014]基于外部影像获取主动脉根部与心室之间的分界面；
[0015]选取设定位置点，构建经过设定位置点且与分界面相平行的空间平面，并基于空间平面对外部影像中的主动脉根部的影像进行重建，获得主动脉根部的目标截面图像。
[0016]本实施例在待测试者的外部影像中确定主动脉根部与心室之间的分界面后，构建与分界面平行的空间平面对主动脉根部的影像进行重建，获得目标截面图像，并通过提取目标截面图像的特征构建目标截面图像的设定曲线，从而实现能够在无需标注的情况下完成高效的主动脉根部形态特征分析，为后续分型判定算法的准确率提供了保障。
[0017]在上述第一方面的一种可能的实现中，基于设定曲线确定主动脉瓣的类型，包括：
[0018]获取目标截面图像的设定曲线的有效波谷；
[0019]基于获取的有效波谷确定主动脉瓣的类型。
[0020]具体地，取设定曲线的有效波谷有效包含了主动脉瓣类型的分型信息，从而实现为高效的主动脉根部形态特征分析以及为后续分型判定算法的准确率提供了进一步的保障。
[0021]在上述第一方面的一种可能的实现中，获取目标截面图像的设定曲线的有效波谷，包括：
[0022]构建经过目标位置点且与分界面相平行的目标平面，并基于目标平面对外部影像中的主动脉根部的影像进行重建，获得主动脉根部的参考截面图像，其中，目标位置点位于设定位置点远离分界面的一侧；
[0023]确定参考截面图像的各边缘轮廓点和参考点，并获取各边缘轮廓点相对于参考点的相对距离；
[0024]根据参考截面图像中各边缘轮廓点的相对距离，确定阈值距离；
[0025]确定目标截面图像的设定曲线上的所有波谷，并获取各波谷对应的相对距离，若波谷对应的相对距离小于阈值距离，则确定波谷为有效波谷。
[0026]具体地，主动脉瓣位于主动脉的根部，因而随着远离主动脉根部，主动脉瓣的形状对主动脉截面图像的影响越小。本方案通过在设定位置点远离主动脉最根部的一侧的目标位置点对主动脉外部影像进行重建获取参考截面图像，并基于参考截面图像中各轮廓点相对于参考点的相对距离获得阈值距离，并利用阈值距离去除波谷中的干扰项，从目标截面图像的设定曲线上的所有波谷中筛选出包含主动脉瓣信息的有效波谷，为后续利用有效波谷的信息对主动脉瓣进行分型判定提供保障，进一步提高识别的准确率。
[0027]在上述第一方面的一种可能的实现中，根据参考截面图像中各边缘轮廓点的相对距离，确定阈值距离，包括：获取参考截面图像中各边缘轮廓点的相对距离的平均值，将平均值作为阈值距离。
[0028]以各边缘轮廓点的相对距离的平均值作为阈值距离，能够进一步有效筛选出有效波谷，提高主动脉瓣识别的准确性。
[0029]在上述第一方面的一种可能的实现中，沿分界面的法向量方向或沿主动脉的中心线方向，目标位置点与分界面之间的距离为20～28mm。
[0030]具体地，主动脉根部的长度大约为24mm左右，将目标位置点选取在距分界面20～28mm的位置处，可使得计算所得的阈值距离更加准确，更有利于有效波谷的筛选。
[0031]在上述第一方面的一种可能的实现中，选取设定位置点，构建经过设定位置点且与分界面相平行的空间平面，并基于空间平面对外部影像中的主动脉根部的影像进行重建，获得主动脉根部的目标截面图像，包括：
[0032]在分界面的朝向主动脉的法向量或主动脉的中心线上，以分界面为起点，每间隔预设距离选取一位置点作为设定位置点，设定位置点的数量至少为两个；
[0033]经各设定位置点分别构建与分界面相平行的空间平面；
[0034]基于各空间平面对主动脉根部的影像进行分割本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主动脉瓣识别方法，其特征在于，包括：获取包含主动脉根部与心室的图像信息的外部影像；基于所述外部影像，对所述主动脉根部进行重建，获得所述主动脉根部的目标截面图像；确定所述目标截面图像的各边缘轮廓点和参考点，获取各所述边缘轮廓点相对于所述参考点的相对位置和相对距离，并构建能够表征各所述边缘轮廓点的所述相对位置和所述相对距离的关系的曲线以作为所述目标截面图像的设定曲线；基于所述设定曲线确定所述主动脉瓣的类型。2.如权利要求1所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，基于所述外部影像，对所述主动脉根部进行重建，获得所述主动脉根部的目标截面图像，包括：基于所述外部影像获取所述主动脉根部与所述心室之间的分界面；选取设定位置点，构建经过所述设定位置点且与所述分界面相平行的空间平面，并基于所述空间平面对所述外部影像中的所述主动脉根部的影像进行重建，获得所述主动脉根部的目标截面图像。3.如权利要求2所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，基于所述设定曲线确定所述主动脉瓣的类型，包括：获取所述目标截面图像的所述设定曲线的有效波谷；基于获取的所述有效波谷确定所述主动脉瓣的类型。4.如权利要求3所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，获取所述目标截面图像的所述设定曲线的有效波谷，包括：构建经过目标位置点且与所述分界面相平行的目标平面，并基于所述目标平面对所述外部影像中的所述主动脉根部的影像进行重建，获得所述主动脉根部的参考截面图像，其中，所述目标位置点位于所述设定位置点远离所述分界面的一侧；确定所述参考截面图像的各边缘轮廓点和参考点，并获取各所述边缘轮廓点相对于所述参考点的相对距离；根据所述参考截面图像中各所述边缘轮廓点的所述相对距离，确定阈值距离；确定所述目标截面图像的所述设定曲线上的所有波谷，并获取各所述波谷对应的所述相对距离，若所述波谷对应的所述相对距离小于所述阈值距离，则确定所述波谷为所述有效波谷。5.如权利要求4所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，根据所述参考截面图像中各所述边缘轮廓点的所述相对距离，确定阈值距离，包括：获取所述参考截面图像中各所述边缘轮廓点的所述相对距离的平均值，将所述平均值作为所述阈值距离。6.如权利要求4所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，沿所述分界面的法向量方向或沿所述主动脉的中心线方向，所述目标位置点与所述分界面之间的距离为20～28mm。7.如权利要求2所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，选取设定位置点，构建经过所述设定位置点且与所述分界面相平行的空间平面，并基于所述空间平面对所述外部影像中的所述主动脉根部的影像进行重建，获得所述主动脉根部的目标截面图像，包括：在所述分界面的朝向所述主动脉的法向量或所述主动脉的中心线上，以所述分界面为
起点，每间隔预设距离选取一位置点作为所述设定位置点，所述设定位置点的数量至少为两个；经各所述设定位置点分别构建与所述分界面相平行的空间平面；基于各所述空间平面对所述主动脉根部的影像进行分割，并对分割后的影像进行重建，获得各所述空间平面对应的所述目标截面图像。8.如权利要求7所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，所述预设距离与所述设定位置点的数量满足如下关系式：20≤d*(n+1)≤28其中，d表示预设距离的数值，其单位为mm，n表示所述设定位置点的总数量。9.如权利要求3所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，基于获取的所述有效波谷确定所述主动脉瓣的类型，包括：至少基于所述目标截面图像的所述设定曲线的所述有效波谷的数量确定所述主动脉瓣的类型。10.如权利要求9所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，至少基于所述目标截面图像的所述设定曲线的所述有效波谷的数量确定所述主动脉瓣的类型，包括：基于所述目标截面图像的所述设定曲线的所述有效波谷的数量和各所述有效波谷的相对位置确定所述主动脉瓣的类型；其中，当所述目标截面图像的所述设定曲线的所述有效波谷的数量为两个，则确定所述主动脉瓣的类型是否为type
‑
0型二叶瓣；当所述目标截面图像的所述设定曲线的所述有效波谷的数量为三个且三个所述有效波谷的相对位置均呈均匀分布时，确定所述主动脉瓣为三叶瓣；当所述目标截面图像的所述设定曲线的所述有效波谷的数量为三个且其中存在两个有效波谷的相对位置的差值大于预设值时，则确定所述主动脉瓣为type
‑
1型二叶瓣。11.如权利要求10所述的主动脉瓣识别方法，其特征在于，还包括：获取差值大于预设值的所述两个有效波谷之间的中心线所对应的相对角度；基于所述中心线所对应的相对角度判断所述type
‑
1型二叶瓣的类型；其中，若所述中心线所对应的相对角度大于等于
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洵，李泽杭，程景烨，陈树湛，
申请(专利权)人：上海博动医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：