[发明专利]一种缺血性脑卒中图像区域分割方法及装置

说明书

本申请公开了一种缺血性脑卒中图像区域分割方法及装置。该方法包括：对颅内计算机断层扫描(CT)灌注图像进行预处理，得到预处理后的颅内计算机断层扫描灌注图像；将所述预处理后的颅内CT灌注图像输入第一网络进行处理，得到所述预处理后的颅内CT灌注图像对应的第一磁共振弥散加权成像(DWI)序列图像；将所述第一磁共振弥散加权成像序列图像输入第二网络进行处理，得到缺血性脑卒中的区域分割图像。还公开了相应的装置。通过对CT灌注参数图进行卷积操作得到第一DWI序列图像，再根据第一DWI序列图像得到区域分割图像，可自动高效的将CT灌注图像分成脑梗塞区域、缺血半暗带区域和背景区域。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种缺血性脑卒中图像区域分割方法及装置。

背景技术

缺血性脑卒中是一种常见的脑血管疾病，一直以来都严重危害着人体健康，其老年发病率、致残率和病死率都非常高。缺血性脑卒中如何快速有效地进行诊断是当前临床工作中的重要研究课题。缺血性脑卒中的早期发现是十分重要的，尤其是超急性期的正确发现，能够及时指导采取措施，以减少梗死灶周边缺血性缺血半暗带区域的脑细胞坏死，对于缺血性脑卒中的诊断与治疗具有重大作用。

目前，脑卒中缺血半暗带和脑梗塞的诊断还处于对获得的CTP(ComputedTomography Perfusion)时序数据进行手动AIF(Arterial Input Function)标注，参照AIF对CTP时序数据进行解卷积操作，再在解卷积的数据上人工获得定量的各种参数图像数据，然后根据人为经验设定时间延时和像素值的阈值来确定缺血半暗带和脑梗塞的位置。整个流程较为分散，需要付出过多的人力成本，并由于有过多的人为因素的干扰，最终的分割精度不高。

发明内容

本申请提供了一种缺血性脑卒中图像区域分割方法及装置，以实现对缺血性脑卒中图像的区域分割。

第一方面，提供了一种缺血性脑卒中图像区域分割方法，包括：对颅内计算机断层扫描(CT)灌注图像进行预处理，得到预处理后的颅内计算机断层扫描灌注图像；将所述预处理后的颅内计算机扫描断层灌注图像输入第一网络进行处理，得到所述预处理后的颅内CT灌注图像对应的第一磁共振弥散加权成像(DWI)序列图像；将所述第一磁共振弥散加权成像序列图像输入第二网络进行处理，得到缺血性脑卒中的区域分割图像。

在一种可能实现的方式中，所述对颅内计算机断层扫描(CT)灌注图像进行预处理，得到预处理后的颅内计算机断层扫描灌注图像，包括：获取颅内CT灌注图像；归一化处理所述颅内计算机断层CT灌注图像，得到所述预处理后的颅内计算机断层扫描(CT)灌注图像。

在另一种可能实现的方式中，所述将所述预处理后的颅内计算机扫描断层灌注图像输入第一网络进行处理，得到所述预处理后的颅内CT灌注图像对应的第一磁共振弥散加权成像(DWI)序列图像，包括：对所述预处理后的颅内CT灌注图像进行解卷积处理，得到CT灌注参数图像；对所述预处理后的颅内CT灌注图像和所述CT灌注参数图像进行卷积操作，得到一张或多张磁共振弥散加权成像序列特征图像；对所述一张或多张磁共振弥散加权成像序列特征图像进行卷积操作，得到所述第一磁共振弥散加权成像序列图像。

在另一种可能实现的方式中，所述将所述第一磁共振弥散加权成像序列图像输入第二网络进行处理，得到缺血性脑卒中的区域分割图像，包括：对所述第一磁共振弥散加权成像序列图像进行逐级下采样处理，得到第一颅内特征图像；对所述第一颅内特征图像进行逐级上采样处理，得到第二颅内特征图像；根据所述第二颅内特征图像中的特征对所述第二颅内特征图像的像素区域进行预测，得到概率图像，其中，所述概率图像中的每个像素为脑梗塞区域、缺血半暗带区域和背景区域的概率值；从所述概率值中选取最大值，并将所述像素区域划分为所述最大值对应的区域，得到所述缺血性脑卒中的区域分割图像。