【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理技术，尤其涉及一种基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法及系统。
技术介绍
1、颈动脉斑块是颈动脉粥样硬化的表现，好发于颈总动脉分叉处，认为与老年人缺血性脑卒中的发生密切相关。其引起缺血性脑卒中的机制可能为：斑块增大致颈动脉管径狭窄引起颅内低灌注及斑块脱落形成栓子，导致颅内动脉栓塞。因此，需要对颈动脉斑块进行密切的观察以及做出相应的处理。
2、专利技术人在研究中发现，在对颈动脉斑块进行手术治疗时，可能会产生一定的手术风险，若在手术前可以提前通过模拟手术来对手术情况进行预演，便能够大大降低手术风险。
技术实现思路
1、基于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法及系统。
2、根据本专利技术的一个方面，提供一种基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，包括以下步骤：
3、对患者的颈动脉组织进行基于超声影像的图像采集，得到与所述颈动脉组织对应的三维超声图像；
4、基于所述三维超声图像进行图像识别，确定与位于所述颈动脉组织中的颈动脉斑块对应的斑块区域，并对所述斑块区域进行基于多维度的特征提取，得到各对应不同维度的特征数据；
5、基于各对应不同维度的特征数据对所述斑块区域进行形态属性的确定，并基于所述形态属性生成对斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式；
6、基于数字孪生技术构建与所述三维超声图像对应的手术操作模型，并基于所述推荐操
7、可选地，在根据本专利技术的方法中，基于所述三维超声图像进行图像识别，确定与位于所述颈动脉组织中的颈动脉斑块对应的斑块区域，并对所述斑块区域进行基于多维度的特征提取，得到各对应不同维度的特征数据，包括：
8、将所述三维超声图像输入经过训练后的图像识别模型中进行图像识别，确定与位于所述颈动脉组织中的颈动脉斑块对应的斑块区域；
9、在所述三维超声图像中确定与所述斑块区域具有附着关系的颈动脉区域，并基于所述颈动脉组织的组织延伸方向获取与所述颈动脉区域对应的第一区域端点以及第二区域端点；
10、将第一区域端点与第二区域端点进行连接，并将得到的端点连接线确定为水平基准线；
11、基于所述水平基准线对所述斑块区域进行基于多维度的特征提取，得到各对应不同维度的特征数据。
12、可选地，在根据本专利技术的方法中，基于所述水平基准线对所述斑块区域进行基于多维度的特征提取，得到各对应不同维度的特征数据，包括：
13、基于所述水平基准线进行基于长度维度的特征提取，得到与所述水平基准线对应的线段长度，并调取基准点位倍数；
14、将所述线段长度与所述基准点位倍数进行乘积计算，得到点位划分数量；
15、沿所述水平基准线的延伸方向对所述水平基准线进行点位划分，得到对应所述点位划分数量的各线段点位，其中，相邻之间的各线段点位具有相同的点位距离；
16、沿与所述延伸方向垂直的方向将各线段点位映射至对应的所述斑块区域，得到位于所述斑块区域上的各区域点位，并基于各区域点位进行基于厚度维度的特征提取，得到各区域点位分别距离所述水平基准线的各点位厚度；
17、将所述线段长度确定为斑块区域对应长度维度的特征数据、将各点位厚度确定为斑块区域对应厚度维度的特征数据。
18、可选地，在根据本专利技术的方法中，基于各对应不同维度的特征数据对所述斑块区域进行形态属性的确定，并基于所述形态属性生成对斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式，包括：
19、基于与各区域点位分别对应的各点位厚度进行均值计算，得到厚度均值；
20、基于所述斑块区域进行面积获取，得到与所述斑块区域对应的区域面积，并将所述区域面积与所述厚度均值进行比值计算，得到聚集长度；
21、将所述聚集长度与所述线段长度进行差值计算，得到长度差值，并将所述长度差值与调取的预设差值区间进行比较；
22、当所述长度差值位于所述预设差值区间之中时，将所述斑块区域确定为具备聚集状态，并将组织切除方式确定为对所述斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式；
23、当所述长度差值位于所述预设差值区间之外时，将所述斑块区域确定为具备分散状态，并将支架填充方式确定为对所述斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式。
24、可选地，在根据本专利技术的方法中，基于各对应不同维度的特征数据对所述斑块区域进行形态属性的确定，并基于所述形态属性生成对斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式，包括：
25、基于与各区域点位分别对应的各点位厚度进行均值计算，得到厚度均值；
26、将各点位厚度分别与厚度均值进行差值计算，得到各厚度差值；
27、将各厚度差值进行求和计算，得到差值总数值；
28、将所述差值总数值与所述点位划分数量进行比值计算，得到区域聚集值，并将所述区域聚集值与预设聚集阈值进行比较；
29、当所述区域聚集值小于等于所述预设聚集阈值时，将所述斑块区域确定为具备聚集状态，并将组织切除方式确定为对所述斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式；
30、当所述区域聚集值大于所述预设聚集阈值时，将所述斑块区域确定为具备分散状态，并将支架填充方式确定为对所述斑块区域执行医疗操作的推荐操作方式。
31、可选地，在根据本专利技术的方法中，基于数字孪生技术构建与所述三维超声图像对应的手术操作模型，并基于所述推荐操作方式指示医护端对位于所述手术操作模型中的与所述斑块区域对应的模型部分执行模拟手术，包括：
32、基于水平基准线对所述三维超声图像进行坐标化处理，得到三维图像坐标系，其中，所述三维图像坐标系中的x轴、y轴或者z轴中的任一个平行于所述水平基准线；
33、基于所述三维图像坐标系获取组成所述斑块区域的各斑块坐标点，分别获取位于各斑块坐标点中的对应x轴的x轴极值坐标点、对应y轴的y轴极值坐标点以及对应z轴的z轴极值坐标点，并基于对应x轴极值坐标点、对应y轴的y轴极值坐标点以及对应z轴的z轴极值坐标点生成包围所述斑块区域的矩形包围块；
34、获取与所述矩形包围块对应的包围中心点，并基于所述包围中心点进行预设倍数的放大，得到放大包围块；
35、获取与所述放大包围块对应的数字孪生数据，并基于所述数字孪生数据构建与所述放大包围块对应的手术操作模型；
36、建立操作展示界面，其中，所述操作展示界面包括操作交互子界面以及操作展示子界面；
37、将所述手术操作模型填充至所述操作展示子界面进行展示；
38、基于推荐操作方式在所述操作交互子界面中生成对应推荐属性的各不同操作节点，并基于对应推荐属性的各不同操作节点指示医护端对位于所述手术操作模型中的与所述斑块区域对应的模型部分执行模拟手术。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求4或5所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
10.根据权利要求9所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
11.根据权利要求10所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
12.根据权利要求
13.一种基于超声影像的颈动脉斑块图像处理系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求4或5所述的基于超声影像的颈动脉斑块图像处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的基于超声影像...
【专利技术属性】
技术研发人员：于慧敏，陈磊，刘清源，袁兢启，刘春贵，果然，邢丽菲，方友林，
申请(专利权)人：东莞市东南部中心医院东莞市东南部中医医疗服务中心，广东医科大学附属东莞第一医院，
类型：发明
国别省市：
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