【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像分析，尤其涉及一种微循环障碍区域的识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、心脏磁共振在目前评估心肌组织和结构功能上具有高对比度和高分辨率，能够精准定位识别和量化微循环障碍。在临床工作中，心脏磁共振lge(late gadoliniumenhancement，钆对比剂延迟强化)序列为诊断心肌梗死后微循环障碍的常用序列。但在心脏磁共振检查中添加lge序列，会延长心脏磁共振扫描时间以及后处理时间，此外，lge序列需要静脉注射钆对比剂，严重肾功能不全等疾病是完成lge序列的禁忌症，近来研究也表明，钆可能在肾功能正常患者的皮肤、齿状核和苍白球沉积。
2、t1和t2序列作为无对比剂增强的检查序列，也能够检测出微循环障碍，但此类序列需要患者额外多次屏气完成收集，延长整体心脏磁共振的检查时间，增加了患者检查的难度。心脏磁共振特征追踪也可通过电影序列区分心脏形态和心室壁运动异常，但无法精确识别微循环障碍的存在、位置信息以及区域大小，且该分析需要在后处理阶段耗费大量人力和时间。
3、因此，在没有对比剂的情况下精确快速识别和描绘微循环障碍区域将会是巨大的临床进步，有望为临床应用带来巨大便利。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开实施例提供一种微循环障碍区域的识别方法、装置、设备及介质，以实现在不使用对比剂的情况下精确快速识别和描绘微循环障碍区域的目的。
2、为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
3、根据本公开实施例的
4、获取心脏磁共振电影序列图像，获取多组样本集合，每组所述样本集合与所述磁共振电影序列图像一一对应，其中，每组所述样本集合包括左心室区域像素点的运动特征；
5、基于所述多组样本集合和心脏磁共振lge图像中预标记的微循环障碍区域，对微循环障碍识别模型进行训练；
6、基于训练完成的所述微循环障碍识别模型，确定待检测患者心脏的微循环障碍区域。
7、在本公开一些示例性的实施例中，所述基于心脏磁共振电影序列图像，获取多组样本集合，包括：
8、基于所述磁共振电影序列图像，确定每一帧序列图像中的左心室区域；
9、提取所述左心室区域的局部运动特征以及全局运动特征，其中，所述局部运动特征用于表征所述左心室区域的预设区域的像素点的运动趋势，所述全局运动特征用于表征所述左心室区域的全部像素点使用光流法导出的运动趋势；
10、将所述局部运动特征及所述全局运动特征进行融合，形成所述样本集合。
11、在本公开一些示例性的实施例中，所述基于所述心脏磁共振电影序列图像，确定每一帧序列图像中的左心室区域，包括：利用fast r-cnn模型对所述图像进行定位，确定所述左心室区域。
12、在本公开一些示例性的实施例中，所述提取所述左心室区域的局部运动特征以及全局运动特征，包括：
13、在心动周期内，对每一帧所述磁共振电影序列图像中围绕所述预设区域的像素的运动特征进行提取，得到所述局部运动特征；
14、在心动周期内，对每一帧所述磁共振电影序列图像中所述左心室区域的全部像素的运动进行提取，使用光流法得到所述全局运动特征。
15、在本公开一些示例性的实施例中，所述将所述局部运动特征及所述全局运动特征进行融合，包括：
16、将所述局部运动特征及全局运动特征通过堆栈自编码器进行融合。
17、在本公开一些示例性的实施例中，对所述心脏磁共振电影序列进行扫描，得到所述心脏磁共振电影序列图像。
18、在本公开一些示例性的实施例中，所述心脏磁共振中lge序列的扫描层面与所述心脏磁共振电影序列的扫描层面相同。
19、根据本公开实施例的第二方面，提供了一种微循环障碍区域的识别装置，所述微循环障碍识别装置包括：
20、获取模块，用于基于心脏磁共振电影序列图像，获取多组样本集合，每组所述样本集合与所述磁共振电影序列图像一一对应，其中，每组所述样本集合包括左心室区域的像素点的运动特征；
21、训练模块，用于基于所述多组样本集合和心脏磁共振lge图像中预标记的微循环障碍区域，对微循环障碍识别模型进行训练；
22、检测模块，用于基于训练完成的所述微循环障碍识别模型，确定待检测患者心脏的微循环障碍区域。
23、根据本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
24、处理器；
25、用于存储处理器可执行指令的存储器；
26、其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令以实现本公开第一方面提供的所述的微循环障碍区域的识别方法。
27、根据本公开实施例的第四方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，可执行指令被处理器执行时实现本公开第一方面提供的所述的微循环障碍区域的识别方法。
28、采用本公开的上述方法，具有以下有益效果：本公开通过对神经网络模型进行训练，利用神经网络模型对心脏磁共振电影序列图像中的微循环障碍区域进行识别，无需使用对比剂进行检测即可精准识别急性心肌梗死后微循环障碍区域，在保证较好的识别准确性的同时，为患者及医生临床应用提供便利。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述微循环障碍区域的识别方法包括：
2.如权利要求1所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述基于心脏磁共振电影序列图像，获取多组样本集合，包括：
3.如权利要求2所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述基于所述磁共振电影序列图像，确定每一帧序列图像中的左心室区域，包括：
4.如权利要求3所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述提取所述左心室区域的局部运动特征以及全局运动特征，包括：
5.如权利要求2所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述将所述局部运动特征及所述全局运动特征进行融合，包括：
6.如权利要求1所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，
7.如权利要求1所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述心脏磁共振中LGE序列的扫描层面与所述心脏磁共振电影序列的扫描层面相同。
8.一种微循环障碍区域的识别装置，其特征在于，所述微循环障碍区域的识别装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，其特征在于，该可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的微循环障碍区域的识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述微循环障碍区域的识别方法包括：
2.如权利要求1所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述基于心脏磁共振电影序列图像，获取多组样本集合，包括：
3.如权利要求2所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述基于所述磁共振电影序列图像，确定每一帧序列图像中的左心室区域，包括：
4.如权利要求3所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述提取所述左心室区域的局部运动特征以及全局运动特征，包括：
5.如权利要求2所述的微循环障碍区域的识别方法，其特征在于，所述将所述局部运动特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓，郭倩，聂绍平，郑文，郭影影，夏清，徐磊，张楠，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京安贞医院，
类型：发明
国别省市：
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