[发明专利]血管标注方法和装置

说明书

本发明提供一种血管标注方法和装置，所述方法包括以下步骤：导入待标注的CT图像；在CT图像的感兴趣区域选择若干种子点，并利用区域增长法得到所要标注的血管区域；对所要标注的血管区域进行血管编辑，得到血管标注结果；根据血管标注结果生成相应的三维网格模型；将三维网格模型重投影至原CT图像，以得到血管轮廓。本发明能够对CT图像上的血管进行精确、有效的标注。

技术领域

本发明涉及影像处理分析技术领域，具体涉及一种血管标注方法和一种头颈血管标注装置。

背景技术

脑卒中，又称脑血管意外，是一种脑血液循环障碍性疾病，其致死率仅次于心脏类疾病并且高于癌症。目前，我国的脑卒中发病和死亡率仍处于上升趋势，且罹患脑卒中后老年人的死亡率比年轻人增加一倍。脑卒中又分为缺血性和出血性脑卒中，其中缺血性脑卒中约占80％。缺血性卒中的主要原因之一则是头颈动脉粥样硬化易损斑块导致管腔狭窄、血流动力学改变。同时颈动脉作为颅内动脉的上游血管,是脑循环的主要供血动脉。因此，通过头颈动脉血管造影影像(CTA)进行头颈血管分割对于及时发现风险具有重要意义。

近年来，基于深度学习的算法在医学影像中得到了广泛的应用，其通过大量数据进行训练，能大大提高各类分割任务的准确性。然而，想要利用深度学习技术进行血管分割，首先需要对血管分割进行规范化的训练，显然，大量、准确的训练样本是必不可少的。训练样本一般时通过在已有的CT图像上对血管轮廓进行标注。通过将标注的血管轮廓作为正样本来对血管分割系统进行训练，使血管分割系统能够精确、高效地自动识别CT图像中的血管。而目前对于CT图像中血管的标注，尚缺少精确有效的实现策略。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种血管标注方法和装置，能够对CT图像上的血管进行精确、有效的标注，从而为血管分割系统提供准确的训练样本。

本发明采用的技术方案如下：

一种血管标注方法，包括以下步骤：导入待标注的CT图像；在所述CT图像的感兴趣区域选择若干种子点，并利用区域增长法得到所要标注的血管区域；对所述所要标注的血管区域进行血管编辑，得到血管标注结果；根据所述血管标注结果生成相应的三维网格模型；将所述三维网格模型重投影至原CT图像，以得到血管轮廓。

在导入待标注的CT图像后，还包括：对所述待标注的CT图像进行骨骼去除处理。

通过剪影法对所述待标注的CT图像进行骨骼去除处理。

所述待标注的CT图像包括平扫CTA图像和增强CTA图像，对所述待标注的CT图像进行骨骼去除处理包括：通过阈值法，保留所述平扫CTA图像中CT值大于设定值的区域，然后进行形态学操作以使骨骼区域更平滑；对骨骼区域进去取反操作，得到非骨骼区域的掩码；将所述非骨骼区域的掩码作用到所述增强CTA图像上，得到去骨后的增强CTA图像。

对所述所要标注的血管区域进行血管编辑包括血管修剪和血管修补。

其中，血管修剪包括在增强CTA图像上绘制多边形，并去除处在多边形内的标注。

其中，血管修补包括在增强CTA图像上选择丢失的血管区域的轮廓。

感兴趣区域的选择、血管修剪和血管修补逐层进行。

感兴趣区域的选择、血管修剪和血管修补跨层进行，中间层采用插值法实现。

一种血管标注装置，包括：图像导入模块，所述图像导入模块用于导入待标注的CT图像；区域增长模块，所述区域增长模块用于在所述CT图像的感兴趣区域选择若干种子点，并利用区域增长法得到所要标注的血管区域；血管编辑模块，所述血管编辑模块用于对所述所要标注的血管区域进行血管编辑，得到血管标注结果；模型生成模块，所述模型生成模块用于根据所述血管标注结果生成相应的三维网格模型；三维投影模块，所述三维投影模块用于将所述三维网格模型重投影至原CT图像，以得到血管轮廓。