[发明专利]获得心脏参数的方法、装置及计算机存储介质

说明书

本申请公开了一种获得心脏参数的方法、装置及计算机存储介质。该方法包括：利用已测心脏图像样本对所构建的多任务网络进行训练以预测关于每个已测心脏图像的多类型心脏参数；利用预测的多类型心脏参数对所构建的反向映射网络进行训练以得到重建心脏图像样本；利用所构建的判别网络对从多任务网络接收的已测心脏图像样本和预测的多类型心脏参数以及从反向映射网络接收的重建心脏图像样本和对应的实测心脏参数进行判别处理直到判别网络输出的判别概率达到预设阈值；利用训练后的上述网络对待测心脏图像进行处理以获得多类型心脏参数。通过利用本申请实施例提供的技术方案，可以同时获得多类型心脏参数，并且精准度较高。

技术领域

本申请涉及医学图像数据处理技术领域，特别涉及一种获得心脏参数的方法、装置及计算机存储介质。

背景技术

本部分的描述仅提供与本申请公开相关的背景信息，而不构成现有技术。

随着社会经济的发展和人们生活方式的改变，心脏疾病的发病率和死亡率呈显著上升趋势，并且发病年龄趋向年轻化，严重威胁着人们的生命健康，所以对人们进行心脏病变的防治已刻不容缓。同时，伴随着现代技术的迅猛发展和医学科学的深入研究和探索，目前对心脏病变的预防、诊断、治疗等方面均得到全面发展。

心脏参数可以用于描述心脏的结构信息，是作为衡量心脏病变的重要功能指标，其是诊断心脏病变的关键。正是由于心脏参数的重要性，现有技术中对获得心脏参数的方法进行了广泛研究。目前，获得心脏参数的方法主要可以分为两类：(1)图像分割法：首先预测心脏图像分割结果，然后根据心脏图像分割结果计算心脏参数。(2)逻辑回归法：通过直接模拟心脏图像外观与心脏参数之间的关系来估计心脏参数。

在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

在利用图像分割法计算心脏参数时，需要先进行心脏图像分割，再根据分割后的图像计算心脏参数，该过程繁琐且耗时，并且图像分割的质量受到限制。在利用逻辑回归法估计心脏参数时，无法满足临床对多类型心脏参数的需求，并且其精准度较低。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种获得心脏参数的方法、装置及计算机存储介质，以解决现有技术中存在的至少一种问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种获得心脏参数的方法，该方法包括：

利用所获取的已测心脏图像样本对所构建的生成对抗网络进行对抗训练；

利用训练后的所述生成对抗网络对待测心脏图像进行处理以获得多类型心脏参数，

其中，对所构建的所述生成对抗网络进行对抗训练的步骤包括：

利用所述已测心脏图像样本对所构建的多任务网络进行训练以预测关于所述已测心脏图像样本中的每个所述已测心脏图像的多类型心脏参数；

利用预测的所述多类型心脏参数对所构建的反向映射网络进行训练以得到重建心脏图像样本；

利用所构建的判别网络对从所述多任务网络接收的第一样本和从所述反向映射网络接收的第二样本进行判别处理，并且根据所述判别网络输出的判别概率训练所述多任务网络和所述反向映射网络直到所述判别概率达到预设阈值，其中，所述第一样本包括所述已测心脏图像样本和预测的所述多类型心脏参数，所述第二样本包括所述重建心脏图像样本和对应的实测心脏参数。

可选地，利用已测心脏图像样本对所构建的多任务网络进行训练以预测多类型心脏参数的步骤包括：

从所输入的每个所述已测心脏图像中提取一个特征层作为共享特征；

基于所述共享特征构建不同的任务网络分支；

基于所构建的所述任务网络分支预测所述多类型心脏参数。