[发明专利]一种血管腔浓度梯度提取方法、装置以及可读存储介质在审
申请号: | 202010469329.8 | 申请日: | 2020-05-28 |
公开(公告)号: | CN111738982A | 公开(公告)日: | 2020-10-02 |
发明(设计)人: | 韦建雍 | 申请(专利权)人: | 数坤(北京)网络科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/66;G06T7/10;G06T7/13;G06N3/08 |
代理公司: | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人: | 刘婧 |
地址: | 100000 北京市昌平区科技园区创新路1*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 血管 浓度梯度 提取 方法 装置 以及 可读 存储 介质 | ||
1.一种血管腔浓度梯度提取方法,其特征在于,所述方法包括:
获取针对于特定身体部位的特定血管图像;
根据所提取的特定血管图像,提取所述特定血管的中心线;
根据所确定的中心线,确定所述特定血管的血管横截面图像;
根据所确定的血管横截面图像,确定所述特定血管的浓度梯度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取针对于特定身体部位的特定血管图像,包括:
获取所述指定身体部位的血管造影图像;
根据所获取的血管造影图像,获取所述特定血管图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所获取的血管造影图像,获取所述特定血管图像,至少包括下述之一:
将所述血管造影图像作为特定三维神经网络分割模型的输入进行训练,得到所述特定血管图像;
利用主动轮廓snake模型对所述血管造影图像中的特定血管进行边缘检测,得到所述特定血管图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所提取的特定血管图像,提取所述特定血管的中心线,包括:
利用骨架算法或者图像缩小算法对所述特定血管图像进行处理,提取所述特定血管的中心线。
5.根据权利要求1或4所述的方法,其特征在于,所述根据所确定的中心线,确定所述特定血管的血管横截面图像,包括:
将所述中心线按照设定间隔确定多个中心点;
根据所确定的多个中心点,获取针对每个所述中心点的法向量;
根据所获取的法向量,确定所述特定血管的血管横截面图像。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特定血管图像为CT血管造影图像;
相应的,所述根据所确定的血管横截面图像,确定所述特定血管的浓度梯度,包括:
获取各个所述血管横截面中每个像素点所对应的身体组织密度CT值;
计算各个所述血管横截面的平均CT值;
根据所计算得到的多个平均CT值,生成所述CT值随所述特定血管直径变化而变化的线性拟合曲线;
根据所生成的线性拟合曲线,确定所述特定血管的浓度梯度。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在根据所确定的血管横截面图像,确定所述特定血管的浓度梯度的过程中,所述方法还包括:
判断所述CT值是否位于预设范围之内;
若判定所述CT值位于所述预设范围之外,则对所述CT值进行平滑处理,以使所述CT值位于所述预设范围之内。
8.一种血管腔浓度梯度提取装置,其特征在于,所述装置包括:
特定血管图像获取模块,用于获取针对于特定身体部位的特定血管图像;
血管中心线获取模块,用于根据所提取的特定血管图像,提取所述特定血管的中心线;
横截面图像获取模块,用于根据所确定的中心线,确定所述特定血管的血管横截面图像;
浓度梯度确定模块,用于根据所确定的血管横截面图像,确定所述特定血管的浓度梯度。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述特定血管图像获取模块具体用于:
获取所述指定身体部位的血管造影图像;
根据所获取的血管造影图像,获取所述特定血管图像。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质包括一组计算机可执行指令,当所述指令被执行时用于执行权利要求1-7任一项所述的血管腔浓度梯度提取方法。
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