[发明专利]一种基于三维建模的血管检测方法及装置

说明书

本申请的实施例提供了一种基于三维建模的血管检测方法及装置。该基于三维建模的血管检测方法包括：将包含血管的医学影像输入三维重建模型中，在检测到血管上存在钙化斑块时，输出包含血管和钙化斑块的三维图像；扫描三维图像得到血管中的种子点和端点；基于种子点和端点，拟合得到血管的中心线；最后以中心线为基准对血管和/或钙化斑块进行检测，以得到血管的各种医学参数。本实施例通过三维重建模型重建得到完整清晰的血管和钙化斑块的三维图像，并提取到准确、全面的种子点，生成各血管中光滑的中心线，以基于中心线对血管和/或钙化斑块进行检测，增强了血管模型构建和血管检测的可视化效果，提高了血管和钙化斑块检测的精确性。

技术领域

本申请涉及医学影像技术领域，具体而言，涉及一种基于三维建模的血管检测方法及装置。

背景技术

在很多血管检测过程中，一般通过语义分割来处理血管，在医学影像的语义分割中，基本上都是基于2D的影像，少部分是基于3D的影像。目前，针对人体各主动脉的分割任务较少，且分割的效果不好。并且，原始的医学影像包含血管和其他组织器官，甚至存在一些钙化斑块，这些情况都将导致血管检测的精确性较低的问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种基于三维建模的血管检测方法及装置，进而至少在一定程度上可以增强血管模型构建和血管检测的可视化效果，提高血管检测的精确性。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于三维建模的血管检测方法，包括：将包含血管的医学影像输入三维重建模型中，在检测到所述血管上存在钙化斑块时，输出包含所述血管和所述钙化斑块的三维图像，其中，所述三维重建模型为基于血管的医学影像样本以及所述医学影像样本对应的标注信息通过深度学习训练得到；扫描所述三维图像，得到所述血管中的种子点和端点；基于所述种子点和所述端点，拟合得到所述血管的中心线；以所述中心线为基准对所述血管和/或所述钙化斑块进行检测。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于三维建模的血管检测装置，包括：输入单元，用于将包含血管的医学影像输入三维重建模型中，在检测到所述血管上存在钙化斑块时，输出包含所述血管和所述钙化斑块的三维图像，其中，所述三维重建模型为基于血管的医学影像样本以及所述医学影像样本对应的标注信息通过深度学习训练得到；扫描单元，用于扫描所述三维图像，得到所述血管中的种子点和端点；拟合单元，用于基于所述种子点和所述端点，拟合得到所述血管的中心线；检测单元，用于以所述中心线为基准对所述血管和/或所述钙化斑块进行检测。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述输入单元包括：第一输入单元，用于将包含血管的医学影像输入三维重建模型中，得到血管初步三维图像，识别并去除所述血管初步三维图像中分布在所述血管之外、且与所述血管不连通的像素点，得到血管三维图像；第一生成单元，用于在检测到所述血管上存在钙化斑块时，生成斑块初步三维图像；合并单元，用于将所述血管三维图像和所述斑块初步三维图像进行合并，得到合并图像；第一识别单元，用于识别并去除所述合并图像中分布在所述血管之外、且与所述血管不连通的像素点，得到所述三维图像。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述输入单元包括：第二输入单元，用于将包含血管的医学影像输入三维重建模型中，在检测到所述血管上存在钙化斑块时，输出包含所述血管和钙化斑块的初步三维图像；去除单元，用于去除所述初步三维图像中分布在所述血管之外、且与所述血管不连通的像素点，得到所述三维图像。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述去除单元包括：第二识别单元，用于识别所述初步三维图像中的血管区域，得到血管区域对应的最大连通区域；二值化单元，用于对所述初步三维图像进行二值化，得到二值矩阵，所述三维图像中的血管区域和钙化斑块区域在所述二值矩阵中对应的值为1，所述三维图像中的其余区域在所述二值矩阵中对应的值为0；乘积单元，用于基于所述最大连通区域对应的矩阵与所述二值矩阵之间的乘积，得到所述三维图像。