[发明专利]血管图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种血管图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取初始血管图像，对初始血管图像进行血管粗分割处理，获得初始血管图像的血管粗分割图像；对血管粗分割图像进行点云特征提取预处理，生成血管粗分割图像的初始点云特征，并对初始点云特征进行不同参数的下采样处理，得到不同下采样参数的下采样点云特征；将各下采样点云特征输入至预先训练的血管分段模型，获得初始血管图像的血管分段图像基于血管粗分割图像以及血管分段图像，确定初始血管图像中的各血管中心线的分段名称。通过本发明实施例公开的技术方案，解决了现有技术中对血管分段和命名的过程中准确性低的问题，提高了分段和命名结果的准确性。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及血管图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

为了对血管相关的组织进行诊断，常常需要对医学影像中的血管进行分段和命名，以确定各部分血管分别在医学领域的解剖结构的名称。现有的技术中，有通过解剖结构的拓扑关系、形态等对血管进行分段。

但是在采用现有技术对血管进行命名的过程中发现：人的心脏的结构因人而异，所以这种规则性并不鲁棒，影响了其分段的准确性。

发明内容

本发明提供了一种血管图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中对血管分段和命名的过程中准确性低的问题，提高了分段和命名结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种血管图像处理方法，该方法包括：

获取初始血管图像，对所述初始血管图像进行血管粗分割处理，获得所述初始血管图像的血管粗分割图像；

对所述血管粗分割图像进行点云特征提取预处理，生成所述血管粗分割图像的初始点云特征，并对所述初始点云特征进行不同参数的下采样处理，得到不同下采样参数的下采样点云特征；

将各所述下采样点云特征输入至预先训练的血管分段模型，获得所述初始血管图像的血管分段图像；其中，所述血管分段模型包括至少一个预设特征提取层、至少一个层级的下采样编码模块和至少一个层级的上采样解码模块；所述下采样编码模块的下采样次数、所述上采样解码模块的上采样次数与所述预设特征提取层的层数相同；

基于所述血管粗分割图像以及所述血管分段图像，确定所述初始血管图像中的各血管中心线的分段名称。

可选的，所述血管粗分割图像包括冠状动脉主血管分割图像；

相应的，所述获取初始血管图像，对所述初始血管图像进行血管粗分割处理，获得所述初始血管图像的血管粗分割图像，包括：

获取包含冠状动脉主血管的初始血管图像；

将所述初始血管图像输入至预先训练的血管粗分割模型，获得所述初始血管图像的冠状动脉主血管分割图像。

可选的，所述对所述血管粗分割图像进行点云特征提取预处理，生成所述血管粗分割图像的初始点云特征，包括：

对所述血管粗分割图像进行点云处理，生成所述血管粗分割图像的点云数据；

对所述点云数据进行特征提取，获得所述点云数据的初始点云特征。

可选的，所述初始点云特征下采样后得到特征点数量与当前层级的下采样编码模块的特征点数量相同；

相应的，所述将各所述下采样点云特征输入至预先训练的血管分段模型，获得所述初始血管图像的血管分段图像，包括：

对于第一层级的下采样编码模块，将进行第一参数下采样处理后的得到的下采样特征作为第一层级的下采样编码模块的输入数据，对所述输入数据进行特征提取以及下采样处理后输出；