[发明专利]基于迁移学习的颅内血管模拟三维狭窄化模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种基于迁移学习的颅内血管模拟三维狭窄化模型的建立方法，包括：获取颅内血管的亮血图像组和增强黑血图像组；将每个亮血图像和对应的增强黑血图像进行预处理得到第一亮血图像和第一黑血图像；利用基于高斯分布抽样的互信息和图像金字塔的配准方法进行图像配准；将配准后亮血图像组得到各个方向的MIP图；基于MIP图和眼底血管图得到二维血管分割图；将二维血管分割图反投影合成得到第一三维血管体数据，利用第二三维血管体数据得到颅内血管模拟三维模型；针对该模型中的每一段血管，得到表征该段血管狭窄程度的目标参数的数值，利用目标参数的数值对颅内血管模拟三维模型进行标记，得到模拟化三维颅内血管狭窄分析模型。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于迁移学习的颅内血管模拟三维狭窄化模型的建立方法。

背景技术

医疗数据显示，从1990年到2017年，中国34个省份(包括港澳台)居民的死亡原因第一位是脑卒中。脑卒中是颅内血管破裂、狭窄或堵塞引起脑组织坏死，进而产生的一系列症状，包括脑出血、脑梗死等。

目前临床上对于颅内血管病变程度与血管狭窄化程度的评估，通常使用基于管腔成像的方法，如数字减影血管造影术(Digital Subtraction Angiography,DSA)、CT血管成像(Computed Tomography Angiography,CTA)、磁共振血管成像(Magnetic ResonanceAngiography,MRA)以及高分辨率磁共振血管成像(High-Resolution Magnetic ResonanceAngiography,HRMRA)等。

由于磁共振血管成像技术得到的亮血序列、黑血序列对应的图像均为二维图像，具有局限性。不利于临床上简便、快速、直观地获得颅内血管整体状态。

发明内容

为了在临床上简便、快速、直观地获得颅内血管整体状态。本发明实施例提供了一种基于迁移学习的颅内血管模拟三维狭窄化模型的建立方法。包括：

获取颅内血管的亮血图像组和增强黑血图像组；其中，亮血图像组和增强黑血图像组分别包括K个亮血图像和K个增强黑血图像；亮血图像组和增强黑血图像组中的图像一一对应；K为大于2的自然数；将每个亮血图像和对应的增强黑血图像作为一个图像对，对每个图像对进行预处理，得到该图像对的第一亮血图像和第一黑血图像；针对每个第一亮血图像，以对应的第一黑血图像为基准，利用基于高斯分布抽样的互信息和图像金字塔的配准方法进行图像配准，得到包括K个配准后亮血图像的配准后亮血图像组；将配准后亮血图像组利用最大强度投影法在预设的三个方向进行投影，得到各个方向的MIP图。并将各个方向的MIP图作为目标域，将眼底血管图作为源域，利用迁移学习方法得到各个方向的MIP图对应的二维血管分割图；将三个方向的二维血管分割图利用反投影法进行合成，得到第一三维血管体数据；其中，第一三维血管体数据中血管部分的体素值为0，非血管部分的体素值为负无穷；基于第一三维血管体数据、配准后亮血图像组对应的第二三维血管体数据，得到颅内血管模拟三维模型；针对颅内血管模拟三维模型中的每一段血管，得到表征该段血管狭窄程度的目标参数的数值；利用各段血管的目标参数的数值对颅内血管模拟三维模型进行标记，得到模拟化三维颅内血管狭窄分析模型。