【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，尤其涉及一种基于造影图像分割的血管狭窄检测方法、设备及系统。
技术介绍
1、血管造影图像的节段识别是心血管影像学中的一项重要技术，它允许医生准确地识别和分析冠状动脉的不同部分。在血管造影过程中，通常使用一种特殊的染料或对比剂来清晰地显示心脏的血管。这些图像然后被用于评估冠状动脉疾病的存在、程度和位置。
2、冠状动脉疾病是心血管疾病的一种常见形式，它可能导致心肌梗死、心绞痛等严重后果。因此，准确诊断冠状动脉狭窄对于患者的治疗和健康管理至关重要。然而，目前由于复杂的血管形态、不一致的对比度和显影情况等因素，常用的冠状动脉狭窄检测方法存在一定的局限性狭窄检测的准确性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于造影图像分割的血管狭窄检测方法、设备及系统，旨在解决现有技术造影图像狭窄检测的准确性较低的问题。
2、本专利技术实施例的第一方面提供了一种基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，包括：
3、获取血管造影图像；
4、将血管造影图像输入到联合分割-检测模型中，得到血管的狭窄检测结果；
5、其中，联合分割-检测模型包括图像分割模型和狭窄检测模型；狭窄检测模型的检测损失反向传播，用于更新狭窄检测模型的网络参数；图像分割模型的分割损失反向传播；反向传播的检测损失和分割损失用于更新图像分割模型的网络参数；图像分割模型的输入为血管造影图像，输出为血管分割图像；狭窄检测模型的输入为血管造影图像、血管分割图
6、本专利技术实施例的第二方面提供了一种基于造影图像分割的血管狭窄检测装置，包括：
7、获取模块，用于获取血管造影图像；
8、检测模块，用于将血管造影图像输入到联合分割-检测模型中，得到血管的狭窄检测结果；
9、其中，联合分割-检测模型包括图像分割模型和狭窄检测模型；狭窄检测模型的检测损失反向传播，用于更新狭窄检测模型的网络参数；图像分割模型的分割损失反向传播；反向传播的检测损失和分割损失用于更新图像分割模型的网络参数；图像分割模型的输入为血管造影图像，输出为血管分割图像；狭窄检测模型的输入为血管造影图像、血管分割图像，输出为狭窄检测结果。
10、本专利技术实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上第一方面的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法的步骤。
11、本专利技术实施例的第四方面提供了一种造影图像处理系统，包括血管造影设备以及如上第三方面的电子设备。
12、本专利技术实施例的第五方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法的步骤。
13、本专利技术实施例提供的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法、设备及系统，首先获取血管造影图像；然后将血管造影图像输入到联合分割-检测模型中，得到血管的狭窄检测结果；其中，联合分割-检测模型包括图像分割模型和狭窄检测模型；狭窄检测模型的检测损失反向传播，用于更新狭窄检测模型的网络参数；图像分割模型的分割损失反向传播；反向传播的检测损失和分割损失用于更新图像分割模型的网络参数；图像分割模型的输入为血管造影图像，输出为血管分割图像；狭窄检测模型的输入为血管造影图像、血管分割图像，输出为狭窄检测结果。本专利技术采用了图像分割模型和狭窄检测模型来实现血管狭窄的检测，同时通过将狭窄检测模型的检测损失传至图像分割模型来辅助分割，使图像分割模型能得到更好的分割效果，同时分割出更准确的血管也能帮助狭窄检测模型更精准的狭窄检测，从而实现两种模型之间的联合，因此本专利技术的联合分割-检测模型相对于常规冠状动脉狭窄检测方法的准确性更高。
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1.一种基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述狭窄检测模型用于：
3.根据权利要求2所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，根据所述血管分割图像，确定至少一个目标框以及各个目标框的位置、尺寸和角度，包括：
4.根据权利要求3所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述图像分割模型用于：
5.根据权利要求1所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求5所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述绘制伪血管分割结果，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述基于造影图像分割的血管狭窄检测方法的步骤。<...
【技术特征摘要】
1.一种基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述狭窄检测模型用于：
3.根据权利要求2所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，根据所述血管分割图像，确定至少一个目标框以及各个目标框的位置、尺寸和角度，包括：
4.根据权利要求3所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述图像分割模型用于：
5.根据权利要求1所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的基于造影图像分割的血管狭窄检测方法，其特征在于，所述方法还包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：于洋，孙定策，石珅达，于文渊，柳弘历，朱嘉禾，谭泽龙，辛洪波，贺新，周开月，刘中楠，
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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