[发明专利]易损斑块识别方法、应用服务器及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种易损斑块识别方法，该方法包括：接收终端设备发送的心血管图片；将所述心血管图片从原始笛卡尔转换成极坐标系，以生成极化图片；构建Faster RCNN区域网络结构并完成训练；将所述极化图片输入至所述完成训练的Faster RCNN区域网络结构，对所述极化图片进行图像识别，并输出标注有易损斑块的图像；将所述标注有易损斑块的图像反馈至所述终端设备。本发明还提供一种应用服务器及计算机可读存储介质。本发明提供的易损斑块识别方法、应用服务器及计算机可读存储介质能够快速精准地却确定易损斑块的位置。

技术领域

本发明涉及医学图像分析技术领域，尤其涉及一种易损斑块识别方法、应用服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

冠心病已成为全人类死亡的第一大原因。在美国，冠心病的死亡率已经超过所有癌症死亡率的总和，成为第一位致死的原因。而导致冠心病的病理基础是冠状动脉粥样硬化，由于冠状动脉粥样硬化在血管内形成的斑块受血管内各种理化环境的影响具有一定的不稳定性，这些斑块又叫做易损斑块，并且这种不稳定性的斑块也导致血管破裂、出血、血栓形成、进而引发引发各种心血管疾病。在我国，心血管病死亡不仅占总死亡原因的首位，而且发病人数在逐年增加，严重威胁着我国居民的健康。传统识别心血管OCT图片中的易损斑块是通过提取纤维斑块和非纤维斑块的局部特征作为测试样本，分析易损斑块的位置来实现的，但是这种识别方式耗费的时间长且准确度达不到预期目标。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种易损斑块识别方法、应用服务器及计算机可读存储介质，以解决上述的问题。

首先，为实现上述目的，本发明提出一种易损斑块识别方法，该方法包括步骤：

接收终端设备发送的心血管图片；

将所述心血管图片从原始笛卡尔转换成极坐标系，以生成极化图片；

构建Faster RCNN区域网络结构并完成训练；

将所述极化图片输入至所述完成训练的Faster RCNN区域网络结构，对所述极化图片进行图像识别，并输出标注有易损斑块的图像；

将所述标注有易损斑块的图像反馈至所述终端设备。

可选地，将所述心血管图片从原始笛卡尔转换成极坐标系，以生成极化图片的步骤，具体包括：

设定所述心血管图像的中心为原点；

设定逆时针方向为正方向，正方向往下为θ＝0°的方向；

获取所述心血管图片的每一个像素T(θ,ρ)，其中，θ表示与0°方向的夹角，ρ表示与原点的距离；

通过公式x＝ρcosθ,y＝ρsinθ，计算所述心血管图像像素点在极化坐标系下的坐标值：x,y的值。

可选地，所述利用所述完成训练的Faster RCNN区域网络结构，对所述极化图片进行图像识别，得到识别结果的步骤之前，还包括如下步骤：

将所述极化图片横向复制连接，使易损斑块在图片上重新连接成一个完整的区域。

可选地，所述构建Faster RCNN区域网络结构并完成训练的步骤，具体包括如下步骤：

提取特征，以生成特征图像；

在所述特征图上生成候选区域框；

对候选区域框中的特征进行提取，以得到易损斑块的位置和深层特征。

可选地，所述在所述特征图上生成候选区域框的步骤，具体包括如下步骤：

采用3中不同尺寸和3中不同比例组合成的9个候选窗口生成候选区域框。