[发明专利]一种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测方法及装置

说明书

一种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测方法及装置，能够有效地检测出序列图像中血管上疑似狭窄的区域，得到精确的冠脉狭窄检测结果，可以真正帮助医生进行有效的快速的疾病诊断。方法包括：(1)获取XRA图像的序列图像信息；(2)冠脉狭窄检测：结合序列图像中前后帧信息实现单帧图像上冠脉狭窄段检测，将连续多帧的图像检测结果再进行深度的序列特征融合以得到这连续多帧每一帧上更准确的狭窄检测结果，该检测结果作为初始的序列狭窄检测结果；(3)对初始的序列狭窄检测结果进行处理，通过剔除帧内重复的检测框和保留序列中相似度高的检测框得到精确检测结果。

技术领域

本发明涉及医学图像处理的技术领域，尤其涉及一种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测方法，还涉及一种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测装置。

背景技术

考虑到目前多数存在的冠脉狭窄检测方法是针对三维CT造影图像(ComputedTomography Angiography,CTA)，或是单帧二维造影图像，这些方法不能很好地实现二维冠状动脉X光序列造影图像(X-Ray Angiography,XRA)图像中冠脉血管狭窄的检测，因此本发明提出一种能够自动地从冠状动脉XRA序列图像中检测出血管狭窄并标记其位置的方法。在序列XRA图像上实现准确的冠状动脉狭窄检测，可以辅助医生高效地完成病情诊断。

临床上，冠状动脉序列造影是检测血管是否缺血最直接、最客观的方法，同时也是医生用来判断冠脉狭窄的金标准。在对病人进行病情分析时，需要多名医生仔细分析该病人的序列造影图像，综合确定血管发生狭窄的部位以及狭窄程度。在计算机辅助诊疗领域，为了实现对冠心病的自动诊断，从序列造影图像中自动完成冠脉狭窄的判断是一项重要的研究。但由于冠脉造影图像背景结构复杂、显影强度不均匀，XRA中冠状动脉狭窄的自动检测是一项具有挑战性的问题。

目前已有的基于单帧的二维冠状动脉XRA图像实现血管狭窄检测算法，多数是根据图像灰度梯度信息或根据血管增强、分割得到的血管结构，计算血管边缘，以求出血管各个位置的管径值，通过分析血管管径变化确定冠脉狭窄的位置及程度。另外，近期有研究者提出使用基于深度学习方法实现冠状动脉狭窄的自动检测。该方法通过设计卷积神经网络模型，提取单帧造影图像特征，随后送入基于深度学习的目标检测网络，对图像中冠脉狭窄进行定位。针对序列造影图像的冠脉狭窄检测研究，有人提出利用序列的时空特性，通过分析序列上相应血管段管径变化是否出现持续的异常衰减，确定狭窄。但是，这些方法有的检测结果准确性差，有的检测速度慢，无法真正帮助医生进行有效的快速的疾病诊断。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测方法，其能够有效地检测出序列图像中血管上疑似狭窄的区域，得到精确的冠脉狭窄检测结果，可以真正帮助医生进行有效的快速的疾病诊断。

本发明的技术方案是：这种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测方法，其包括以下步骤：

(1)获取XRA图像的序列图像信息；

(2)冠脉狭窄检测：结合序列图像中前后帧信息实现单帧图像上冠脉狭窄段检测，将连续多帧的图像检测结果再进行深度的序列特征融合以得到这连续多帧每一帧上更准确的狭窄检测结果，该检测结果作为初始的序列狭窄检测结果；

(3)对初始的序列狭窄检测结果进行处理，通过剔除帧内重复的检测框和保留序列中相似度高的检测框得到精确检测结果。

本发明充分利用序列图像信息的冠脉狭窄检测过程能够有效地检测出序列图像中血管上疑似狭窄的区域，通过剔除帧内重复的检测框和保留序列中相似度高的检测框得到精确检测结果，从而可以有效的帮助医生进行有效的快速的疾病诊断。

还提供了一种冠状动脉X光序列造影中血管狭窄检测装置，其包括：

图像获取模块，其配置来获取XRA图像的序列图像信息；