[发明专利]一种基于CT影像的全自动心脏功能学分析方法、装置、计算机设备以及存储介质

权利要求书

1.一种基于CT影像的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，包括：

将原始CT影像输入深度神经网络模型，得到左心室分割图像；

根据左心室分割图像构建三维模型；

根据三维模型计算左心室功能学参数。

2.根据权利要求1所述的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，所述深度神经网络模型包括8层U-Net模型，所述U-Net模型包括收缩路径和扩张路径；

所述收缩路径包括9个编码块，每个编码块包含两个3×3卷积层，每个卷积层后添加有一个批量归一化层和一个ReLU激活层，前8个编码块后利用一个2×2最大池化层进行下采样；

所述扩张路径包括8个解码块，每个解码块包含两个3×3卷积层，每个卷积层后添加有一个批量归一化层和一个ReLU激活层，每个解码块前利用一个2×2反卷积层进行上采样；

收缩路径和扩张路径中对应块的特征图按照通道维度进行跳跃连接。

3.根据权利要求2所述的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，所述深度神经网络模型的每个块中，并入残差结构；所述扩张路径中，前7次上采样操作添加有辅助路径。

4.根据权利要求1所述的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，所述深度神经网络模型的训练图像集包括所述CT影像以及由所述CT影像经过随机旋转、随机平移、随机剪切或随机缩放得到的扩增图像。

5.根据权利要求4所述的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，所述随机旋转的角度范围为-5°到5°，所述随机平移的像素范围为0.02倍的图像宽度或图像高度，所述随机剪切的角度范围为-5°到5°，所述随机缩放的比例范围为0.90到1.10。

6.根据权利要求1所述的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，所述根据左心室分割图像构建三维模型包括：

针对每张左心室分割图像，计算左心室室壁区域的凸包区域；

在所述凸包区域中减去所述左心室室壁区域，得到心腔区域的断层图像；

根据所有断层图像构建三维模型。

7.根据权利要求6所述的全自动心脏功能学分析方法，其特征在于，在所述凸包区域中减去所述左心室室壁区域后，还得到噪声区域，所述噪声区域由左心室外膜和所述凸包区域的边界围成；

所述三维模型中包括：

与各左心室分割图片中的心腔区域相对应的心腔部分；以及

与各左心室分割图片中的噪声区域相对应的噪声部分；

降噪处理时，采用最大连通域法从所述三维模型中提取所述心腔部分并计算左心室容积，从而计算左心室功能学参数。

8.一种基于CT影像的全自动心脏功能学分析装置，其特征在于，所述基于CT影像的全自动心脏功能学分析装置包括：

图像分割模块，将所述CT影像输入深度神经网络模型，得到左心室分割图像；

三维建模模块，根据左心室分割图像构建三维模型；

参数计算模块，根据三维模型计算左心室功能学参数。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。