[发明专利]一种血管图像提取方法、装置、电子设备和可读存储介质有效

专利信息
申请号: 202110686412.5 申请日: 2021-06-21
公开(公告)号: CN115578396B 公开(公告)日: 2023-08-04
发明(设计)人: 肖月庭;阳光;郑超 申请(专利权)人: 数坤(上海)医疗科技有限公司
主分类号: G06T7/10 分类号: G06T7/10;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/774
代理公司: 深圳紫藤知识产权代理有限公司 44570 代理人: 官建红
地址: 200030 上海市徐*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 血管 图像 提取 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种血管图像提取方法,其特征在于,该方法的步骤包括:

对获取得到的目标生理组织图像中血管的关键特征信息进行标记;

以同一血管支路上的关键特征信息作为区域边界,形成预定范围的区域;或者,以位于同一血管层级的关键特征信息作为区域边界,形成预定范围的区域;或者,以关键特征信息为基准,利用凸包算法形成凸包区域,此凸包区域即为感兴趣区;

根据感兴趣区在目标生理组织图像中所在位置对应的生理组织结构,调用与所述生理组织结构对应的血管分割模型,提取目标生理组织图像中的血管图像。

2.根据权利要求1所述的血管图像提取方法,其特征在于,所述关键特征信息包括:血管的关键分叉点、血管段的端点、能够表征血管生理特性的生理特征识别点中的一种或多种。

3.根据权利要求1或2所述的血管图像提取方法,其特征在于,所述对获取得到的目标生理组织图像中血管的关键特征信息进行标记的步骤包括:

利用关键特征信息标记模型,对获取得到的目标生理组织图像中血管的关键特征信息进行标记。

4.根据权利要求3所述的血管图像提取方法,其特征在于,所述关键特征信息标记模型是以生理组织图像为输入,以关键特征信息为训练目标,通过深度学习网络模型经多次训练获得的标记模型。

5.根据权利要求1所述的血管图像提取方法,其特征在于,所述血管分割模型为利用深度学习神经网络模型,针对不同血管类型预先训练完成的分割模型。

6.一种血管图像提取装置,其特征在于,包括:

标记模块,对获取得到的目标生理组织图像中血管的关键特征信息进行标记;

构建模块,基于所述关键特征信息,构建感兴趣区;

提取模块,根据感兴趣区所在位置,调用对应所述位置的血管分割模型,提取目标生理组织图像中的血管图像。

7.一种计算机存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的方法。

8.一种计算设备,其特征在于,包括:处理器;以及存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;

其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

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