[发明专利]脑动脉瘤血流动力学指标的评估方法、系统、设备及介质

说明书

本申请公开了一种脑动脉瘤血流动力学指标的评估方法、系统、设备及介质。该评估方法包括以下步骤：获取人体脑动脉图像数据；对所述人体脑动脉医学图像数据进行解剖学建模得到脑动脉瘤解剖学模型；对脑动脉瘤解剖学模型进行流体力学计算处理，输出计算结果；将所述计算结果附加到所述脑动脉瘤解剖学模型的对应位置，进行血流动力学指标的可视化显示。本申请的方法、系统、设备及介质能够根据人体脑动脉医学图像数据获得脑动脉瘤的血流动力学指标，从而可以基于所获取的血流动力学指标分析血流动力学特征与动脉瘤发生、发展和破裂的关系，为脑动脉瘤的风险因子评估和介入治疗提供理论依据。

技术领域

本发明一般涉及计算机图像处理技术领域，具体涉及一种脑动脉瘤血流动力学指标的评估方法、系统、设备及介质。

背景技术

脑动脉瘤或称颅内动脉瘤，是由脑动脉内腔异常扩张，形成的突出于脑动脉壁的囊状或球形的隆起，病理改变主要包括脑动脉干或其分支发生梭形膨大或局限性囊状改变。目前脑动脉瘤的发病率日益增多，其破裂可能导致颅内出血，根据出血的严重程度，可能导致脑损伤或死亡。临床上能否对脑动脉瘤做出及时有效的治疗，主要取决于能否及时准确地对病变性质、类型和邻近解剖关系等做出正确诊断。

由于医学影像技术的不断发展，使得临床医生能够较清楚地观察病人脑动脉瘤的几何形态，这对临床脑动脉瘤的诊断和治疗起到了积极作用。同时通过大样本的比较破裂脑动脉瘤和未破裂脑动脉瘤之间的几何形态差异，临床医生发现脑动脉瘤几何形状与是否破裂相关，进而形成依据动脉瘤的几何形状来判断脑动脉瘤的生长和破裂的风险，以支持临床决策。但是还无法解释这些因素是如何导致动脉瘤破裂风险加大的。

随着脑动脉瘤医学影像技术和计算流体力学的发展，目前人们已经认识到，其可能的机制是，由于脑动脉瘤几何形状的改变，进而引起瘤内血流动力学指标的改变，从而导致脑动脉瘤的生长和破裂。因此，准确获得脑动脉瘤内血流动力学指标的分布状况，对脑动脉瘤的临床治疗以及预后评估起着相当重要的作用。

发明内容

基于上述现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种脑动脉瘤血流动力学指标的评估方法、系统、介质及设备，以期通过分析脑动脉瘤及载瘤动脉的血流动力学特征，了解脑动脉瘤内部的血流状况，为脑动脉瘤的发生、发展、破裂和治疗研究提供技术指导。

作为本申请的第一方面，本申请提供了一种脑动脉瘤血流动力学指标的评估方法。

作为优选，所述脑动脉瘤血流动力学指标的评估方法包括如下步骤：

获取人体脑动脉医学图像数据；

对所述人体脑动脉医学图像数据进行解剖学建模得到脑动脉瘤解剖学模型；

对脑动脉瘤解剖学模型进行流体力学计算处理，输出计算结果；

将所述计算结果附加到所述脑动脉瘤解剖学模型的对应位置，进行血流动力学指标的可视化显示。

作为优选，对所述人体脑动脉医学图像数据进行解剖学建模得到脑动脉瘤解剖学模型，包括如下步骤：

根据人体脑动脉医学图像数据获取训练识别的脑动脉瘤标志点的起点和终点；

基于所述起点和终点生成待分割脑动脉瘤血管路径；

根据所述血管路径对脑动脉瘤血管进行初步分割，获得初步分割的脑动脉瘤血管模型；

从初步分割的脑动脉瘤血管模型中提取中心线；

根据所述中心线提取待评估脑动脉瘤血管横截面轮廓线，生成脑动脉瘤解剖学模型。

作为优选，根据人体脑动脉医学图像数据获取训练识别的脑动脉瘤标志点的起点和终点，包括如下步骤：

接收人体脑动脉医学图像数据，使用机器学习系统基于训练数据对图像上的各血管点进行标注生成正样本集和负样本集；