[发明专利]一种彩色IVOCT成像方法

权利要求书

1.一种彩色IVOCT成像方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、对目标IVOCT图像中的病变组织进行分类，获取每一种组织类型的结构图；

步骤2、对所述结构图进行染色，获取所述目标IVOCT图像的彩色IVOCT图像，所述彩色IVOCT图像中以不同颜色指示不同组织类型；

所述步骤2包括：

步骤21、分别将已获取的所述每一种组织类型的结构图与所述目标IVOCT图像的像素进行点乘，以将所述目标IVOCT图像按照所述组织类型的结构图进行分割，获取每一组织类型的过度图；

步骤22、分别将每一组织类型的所述过度图的像素值与预设的三原色系数进行点乘，以使所述过度图染色，不同组织类型的过度图对应不同的三原色系数；

步骤23、将染色后的所述不同组织类型的过度图进行组合，获取所述彩色IVOCT图像；

或者所述步骤2包括：

步骤21’、分别对已获取的每一种组织类型的结构图设置对应的三原色系数，获取每一组织类型的初步染色图；

步骤22’、将所述初步染色图与所述目标IVOCT图像的像素值进行点乘，获取每一组织类型的结构染色图；

步骤23’、将多种组织类型的结构染色图进行组合，获取所述彩色IVOCT图像；

或者所述步骤2包括：

步骤21”、分别对已获取的每一种组织类型的结构图设置对应的基础三原色系数矩阵；

步骤22”、将多种组织类型对应的多组所述基础三原色系数矩阵进行叠加，建立汇总三原色系数矩阵；

步骤23”、将所述汇总三原色系数矩阵与所述目标IVOCT图像的像素值进行点乘，获取所述彩色IVOCT图像。

2.根据权利要求1所述的彩色IVOCT成像方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤11、获取多张已标记的IVOCT图像；

步骤12、对多张所述已标记的IVOCT图像进行扩充以获取多个样本，将所述多个样本分为训练样本集和测试样本集；

步骤13、设计卷积神经网络，所述卷积神经网络具有一个收缩路径和两个扩张路径；

步骤14、利用所述训练样本集对所述卷积神经网络进行训练，以获取CNN模型；

步骤15、将所述测试样本集输入所述CNN模型，计算分类正确率；

步骤16、将所述目标IVOCT图像输入到所述CNN模型中，获取所述目标IVOCT图像中每一种组织类型的分割图和边界图；

步骤17、将同一组织类型的所述分割图和所述边界图进行叠加，获取所述组织类型的结构图。

3.根据权利要求2所述的彩色IVOCT成像方法，其特征在于，对多张所述已标记的IVOCT图像进行扩充，包括：

对每一张所述已标记的IVOCT图像进行变换，以获取多张变换后的图像，将每一张变换后的图像设为所述多个样本中的一个样本；其中，

所述变换包括剪裁、平移、翻转、旋转、变形和灰度值变化中的一种或者组合。

4.根据权利要求3所述的彩色IVOCT成像方法，其特征在于，所述步骤14之前还包括：

根据病变血管包含的组织类型设置训练标签，所述训练标签包括分割标签和边界标签，所述分割标签和所述边界标签均用于对所述卷积神经网络进行训练。

5.根据权利要求4所述的彩色IVOCT成像方法，其特征在于，所述病变血管包含的组织类型包括N种，相应地，设置训练标签，包括：

设置N种分割标签和N种边界标签，其中N为大于1的正整数。

6.根据权利要求5所述的彩色IVOCT成像方法，其特征在于，所述CNN模型包括输入端、第一输出端和第二输出端；

所述第一输出端用于输出N张分割图；

所述第二输出端用于输出N张边界图；

所述分割图用于显示经过所述输入端输入的心血管IVOCT图像中所包含的组织类型的结构；所述边界图用于显示经过所述输入端输入的心血管IVOCT图像中所包含的组织类型的轮廓；

其中，所述分割图和所述边界图均为二值图。