[发明专利]基于血管识别的目标组织定位方法和装置

权利要求书

1.一种基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待识别的血管图像；

对所述血管图像进行中心线提取；

利用训练完备的机器学习模型对提取的所述中心线进行识别，得到所述中心线对应的名称和分段标记；

基于所述中心线对所述血管图像中的血管进行分割和分析，以检测目标组织；

根据检测结果与所述中心线对应的名称和分段标记，对所述目标组织进行定位。

2.根据权利要求1所述的基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取多个血管图像，对所述多个血管图像进行中心线提取，并对提取的中心线进行命名和分段标记；

将带有中心线名称和分段标记的所述多个血管图像作为样本数据进行训练，得到所述训练完备的机器学习模型。

3.根据权利要求1或2所述的基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，基于所述中心线对所述血管图像中的血管进行分割和分析，以检测目标组织，包括以下步骤：

沿着所述中心线，对所述血管图像中的血管进行逐层分析，并在每个重建层上分割出血管的管腔管壁；

对分割得到的所述管腔管壁进行管径分析，以识别血管的狭窄部位；

对所述狭窄部位的管腔管壁之间的成分进行识别，并根据识别结果判断所述狭窄部位是否存在所述目标组织。

4.根据权利要求3所述的基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，对分割得到的所述管腔管壁进行管径分析，以识别血管的狭窄部位，包括以下步骤：

计算分割得到的所述管腔管壁的定量参数；所述定量参数包括管腔面积、管壁面积和管壁厚度；

根据所述定量参数，识别所述血管的狭窄部位。

5.根据权利要求3所述的基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，对所述狭窄部位的管腔管壁之间的成分进行识别，并根据识别结果判断所述狭窄部位是否存在所述目标组织，包括以下步骤：

对所述狭窄部位的管腔管壁之间的成分进行识别并标记，并定量计算各种成分的面积及占比；

根据计算结果，判断所述狭窄部位是否存在所述目标组织。

6.根据权利要求1或2所述的基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，对所述血管图像进行中心线提取，包括以下步骤：

利用配准算法对所述血管图像进行中心线提取；

或，利用交互式检测算法对所述血管图像进行中心线提取；

或，利用自动检测算法对所述血管图像进行中心线提取。

7.根据权利要求1或2所述的基于血管识别的目标组织定位方法，其特征在于，用于检测所述目标组织的图像为单个序列上的单层，和/或多个配准序列相同位置的多层。

8.一种基于血管识别的目标组织定位装置，其特征在于，包括图像获取模块、中心线提取模块、中心线命名标记模块、目标组织检测模块以及目标组织定位模块；

所述图像获取模块，用于获取待识别的血管图像；

所述中心线提取模块，用于对所述血管图像进行中心线提取；

所述中心线命名标记模块，用于利用训练完备的机器学习模型对提取的所述中心线进行识别，得到所述中心线对应的名称和分段标记；

所述目标组织检测模块，用于基于所述中心线对所述血管图像中的血管进行分割和分析，检测目标组织；

所述目标组织定位模块，用于根据检测结果与所述中心线对应的名称和分段标记，对所述目标组织进行定位。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于血管识别的目标组织定位方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于血管识别的目标组织定位方法。