[发明专利]一种斑块检测方法及斑块检测设备

权利要求书

1.一种斑块检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取血管影像的拉直图像和参考图像；

利用分割技术对所述拉直图像进行斑块定位筛选，得到第一狭窄区域，所述第一狭窄区域为对应所述血管影像中斑块模糊定位的区域；

创建所述参考图像的特征曲线；

在所创建的所述参考图像的特征曲线上对所得到的第一狭窄区域进行假阳分析，从而得到第二狭窄区域，所述第二狭窄区域为对应所述血管影像中斑块精准定位的区域；所述参考图像为如下图像至少之一：短轴体图像，曲面重建CPR图像及原始图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考图像为短轴体图像时，所述创建所述参考图像的特征曲线包括：

利用所述短轴体图像在轴向方向上的面积特征创建对应的面积曲线；

或，利用所述短轴体图像在轴向方向上的亮度特征创建对应的亮度曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所创建的所述参考图像的特征曲线上对所得到的第一狭窄区域进行假阳分析，包括：

若所述第一狭窄区域在所述特征曲线上存在有特征值变化位置，则确定所述特征值变化位置为真阳，并归集到第二狭窄区域中；

若所述第一狭窄区域在所述特征曲线上存在有特征值保持位置，则确定所述特征值保持位置为假阳。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过深度学习方法学习所述特征曲线的特征值变化位置的特征，来与对应于所述参考图像的训练曲线进行对比，判断所述训练曲线是否存在真阳；

若所述训练曲线存在真阳，则确定所述训练曲线为目标曲线。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取血管影像的拉直图像和参考图像，包括：

获取对应于所述参考图像的训练图像，通过深度学习方法学习所述参考图像的特征，来与对应于所述参考图像的训练图像进行对比，得到对应于所述训练图像的对比结果；

当所述对比结果满足预设条件时，将所述训练图像确定为目标图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述参考图像中血管区域的理论位置信息或权值信息，对所述参考图像进行滤除处理，以滤除所述参考图像中的非血管区域。

7.一种斑块检测设备，其特征在于，所述设备包括：

获取单元，用于获取血管影像的拉直图像和参考图像；

筛选单元，用于利用分割技术对所述拉直图像进行斑块定位筛选，得到第一狭窄区域，所述第一狭窄区域为对应所述血管影像中斑块模糊定位的区域；

创建单元，用于创建所述参考图像的特征曲线；

分析确定单元，用于在所创建的所述参考图像的特征曲线上对所得到的第一狭窄区域进行假阳分析，从而得到第二狭窄区域，所述第二狭窄区域为对应所述血管影像中斑块精准定位的区域；

所述参考图像为如下图像至少之一：短轴体图像，CPR图像及原始图像。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，

所述创建单元还用于，在所述参考图像为短轴体图像时，利用所述短轴体图像在轴向方向上的面积特征创建对应的面积曲线；或，利用所述短轴体图像在轴向方向上的亮度特征创建对应的亮度曲线。