[发明专利]一种血管管径的预测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种血管管径的预测方法、装置、电子设备及存储介质，获取初始预测模型，基于样本血管的造影CTA图像，通过初始预测模型获取对应的增强特征图，增强特征图为对样本血管在长度维度的特征进行增强得到的；通过初始预测模型对增强特征图进行预测，得到样本血管的血管管径向量，血管管径向量包括多个血管管径值；根据血管管径向量和标注的管径向量确定初始预测模型的损失，根据损失对初始预测模型进行优化，直至初始预测模型收敛，得到血管管径预测模型；基于待测血管的CTA图像，通过血管管径预测模型获取对应的增强特征图，并对待测血管对应的增强特征图进行预测得到血管管径向量；根据待测血管的血管管径向量确定待测血管的管径尺寸。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种血管管径的预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

冠状动脉粥样硬化性心脏病(Coronary atherosclerotic heart disease)，简称冠心病(Coronary Heart Disease，CHD)，是影响人类健康的主要心血管疾病之一，有着较高的发病率和死亡率。冠脉血管管径参数对于反映心脏功能和诊断心脏疾病具有重要意义。断层扫描血管造影(Coronary CT Angiography，CTA)是一种将电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)应用于心脏冠状动脉血管成像的无创技术，用于诊断冠状动脉疾病。

在现有技术中，基于冠脉CTA图像进行冠脉血管管径的预测计算采用的方法分为以下步骤：

1、血管分割与中心线提取：基于分割阈值以及后处理算法，得到血管分割图像；基于血管分割图像，使用形态学操作得到血管中心线。

2、表面模型获取：进行心脏分割，获得血管表面模型。

3、管径计算：在血管中心线上每个点在表面模型上作最大内切球，最大内切球的直径作为血管管径。

上述的每个步骤都由各自对应的模块利用计算公式完成计算，即模块1和模块2将计算和优化后的数据提交到模块3，模块3利用公式进行计算和优化，最终得到血管管径。

上述方法主要缺陷是血管管径采用的是非端到端的计算方式，即每一步骤得到的数据在完成优化后才进行下一步，虽然每个模块得到的数据都是最优的，但最终得到的血管管径不一定是最优值，即缺少了端到端模型一次性到位的学习能力和优化能力。

发明内容

本公开提供了一种血管管径的预测方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。

根据本公开的第一方面，提供了一种血管管径的预测方法，其特征在于，获取初始预测模型，所述方法还包括：基于样本血管的造影CTA图像，通过所述初始预测模型获取对应的增强特征图，所述增强特征图为对样本血管在长度维度的特征进行增强得到的；通过所述初始预测模型对所述增强特征图进行预测，得到所述样本血管的血管管径向量，所述血管管径向量包括多个血管管径值；根据所述血管管径向量和标注的管径向量确定所述初始预测模型的损失，根据所述损失对所述初始预测模型进行优化，直至所述初始预测模型收敛，得到血管管径预测模型；基于待测血管的CTA图像，通过所述血管管径预测模型获取对应的增强特征图，并对所述待测血管对应的增强特征图进行预测得到血管管径向量；根据待测血管的血管管径向量确定待测血管的管径尺寸。

在一可实施方式中，所述通过所述初始预测模型获取对应的增强特征图，包括：基于所述样本血管的CTA图像，对所述样本血管进行拉直曲面重建，得到对应的拉直曲面重建图像；基于所述拉直曲面重建图像，对所述样本血管在长度维度的特征进行增强，得到所述增强特征图。