[发明专利]一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法和系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A1，获取颈动脉斑块的超声图像；

步骤A2，采用图像分割模型对所述超声图像中的颈动脉和斑块进行特征提取，获取同时包括颈动脉轮廓和斑块轮廓的整体轮廓特征数据，所述整体轮廓特征数据包括包含同时包括颈动脉和斑块的相对的第一轮廓曲线和第二轮廓曲线；

步骤A3，获取整体轮廓特征数据的中心线；

步骤A4，获取所述中心线上的若干点坐标以形成一中心点坐标集合；

步骤A5，从提取出的所述斑块轮廓中获取斑块的若干边缘点坐标以形成一边缘点坐标集合；

步骤A6，获取所述中心点坐标集合和所述边缘点坐标集合之间的最小豪斯多夫距离，将与最小豪斯多夫距离相对应的所述中心点坐标作为目标中心点，将与最小豪斯多夫距离相对应的所述边缘点坐标作为目标边缘点；

步骤A7，将所述目标中心点和所述目标边缘点形成的直线作为法向，获取所述直线与第一轮廓曲线相交的第一交点，并获取所述直线与所述第二轮廓曲线相交的第二交点，计算所述第一交点和所述第二交点之间的距离，作为第一距离；

步骤A8，判断所述斑块轮廓与所述第一轮廓曲线还是与所述第二轮廓曲线有重叠；

步骤A9，当所述斑块轮廓与所述第一轮廓曲线重叠时，计算所述第一交点和所述目标边缘点之间的距离作为第二距离；以及

当所述斑块轮廓与所述第二轮廓曲线重叠时，计算所述第二交点和所述目标边缘点之间的距离作为第二距离；

步骤A10，计算所述第二距离与所述第一距离的比值，作为所述颈动脉管径比。

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，所述图像分割模型为Unet神经网络模型。

3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，所述Unet神经网络模型依次包括第一编码层、第二编码层、第三编码层、第四编码层、第五编码层、第六解码层、第七解码层、第八解码层和第九解码层；

第一至第五编码层的相邻编码层之间通过最大池化层连接，所述第五编码层的输出端通过第一上采样层与所述第六解码层的输入端连接，第六至第九解码层的相邻解码层之间通过第二上采样层连接；

其中，所述第一编码层和所述第九解码层中的卷积核深度均为32。

4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，第二至第五编码层、第六至第八解码层中的卷积核深度均为8。

5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，所述第四编码层和所述第六解码层之间通过跳跃连接层按通道连接，所述跳跃连接层的末端加入一注意力模型。

6.如权利要求1所述的一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，所述颈动脉轮廓为颈动脉的内膜与管腔的边界，所述第一距离为所述颈动脉的内径。

7.如权利要求1所述的一种基于深度学习的颈动脉管径比测量方法，其特征在于，所述步骤A2之后还包括：

步骤B1，对所述整体轮廓特征数据进行二值化处理，并提取感兴趣区域；

所述步骤A3包括：采用Hilditch算法对所述感兴趣区域进行细化处理，依据所述感兴趣区域中的所述颈动脉轮廓和所述斑块轮廓形成的整体轮廓特征数据，获取所述整体轮廓特征数据的中心线。