[发明专利]一种确定血管状态参数的方法和装置

说明书

本发明公开了一种确定血管状态参数的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一种具体实施方式包括：获取包括血管和感兴趣区域的目标图像；提取所述目标图像中血管中心线上的抽样点关于所述血管中心线的第一方向信息，以及所述抽样点关于所述目标图像中的感兴趣区域的第二方向信息；利用经训练的血管状态参数识别模型，基于所述第一方向信息和所述第二方向信息，确定所述抽样点的血管状态参数。该实施方式能够根据血管中心线上的抽样点的方向信息，基于经训练的模型，高效的确定血管状态参数；同时由于该模型是通过以流体力学所确定的血管状态参数为样本标签而训练得到的，也保证了所确定的血管状态参数的准确度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种确定血管状态参数的方法和装置。

背景技术

目前，通常使用流体力学仿真算法来对标识有血管、感兴趣区域的几何结构计算血管状态参数，诸如计算血管中心线上各点相关的压力、阻力、血流速度等。这种方式，可以得到较为精确的血管状态参数。但是由于这种方式涉及人工标注或分割血管、感兴趣区域的操作，以及涉及计算机模拟过程，会产生大量的计算负担且计算时间较长，使得这些虚拟的非侵入式测量难以满足诸如临床环境的要求，严重阻碍了其在临床环境中应用。

另一方面，为提高血管状态参数的测定速度，实践中也有可能使用一维的计算方式，即，将血液的三维流动简化为一维流动。这种方式失真较为严重。

因此，需要一种既能兼顾血管状态参数的测定效率，又能保证测定准确度的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种确定血管状态参数的方法和装置，能够根据血管中心线上的抽样点的方向信息，基于经训练的模型，高效的确定血管状态参数；同时由于该模型是通过以流体力学所确定的血管状态参数为样本标签而训练得到的，也保证了所确定的血管状态参数的准确度。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种确定血管状态参数的方法，包括：获取包括血管和感兴趣区域的目标图像；提取所述目标图像中血管中心线上的抽样点关于所述血管中心线的第一方向信息，以及所述抽样点关于所述目标图像中的感兴趣区域的第二方向信息；利用经训练的血管状态参数识别模型，基于所述第一方向信息和所述第二方向信息，确定所述抽样点的血管状态参数。

可选地，该方法还包括，根据下列步骤训练所述血管状态参数识别模型：获取血管和感兴趣区域的分割信息，基于所述分割信息构建几何结构，利用流体力学仿真算法计算所述几何结构中血管中心线上的抽样点的血管状态参数的参数值；获取包括所述血管和所述感兴趣区域的训练图像，提取所述训练图像中血管中心线上的抽样点关于所述血管中心线的第一方向信息，以及所述抽样点关于所述训练图像中的感兴趣区域的第二方向信息；基于所述训练图像中所述抽样点的第一方向信息，第二方向信息和所述几何结构中所述抽样点的参数值，训练深度学习模型，以得到所述血管状态参数识别模型。

可选地，所述血管状态参数包括下列之一：压力、压降、血流速度、阻力。

可选地，所述血管状态参数包括压降，所述基于所述训练图像中所述抽样点的第一方向信息，第二方向信息和所述几何结构中所述抽样点的参数值，训练深度学习模型，以得到所述血管状态参数识别模型根据下列步骤训练所述血管状态参数识别模型，包括：基于所述训练图像中所述抽样点的第一方向信息，第二方向信息和所述几何结构中所述抽样点两侧的压降，训练深度学习模型，以得到所述血管状态参数识别模型；所述利用经训练的血管状态参数识别模型，基于所述第一方向信息和所述第二方向信息，确定所述抽样点的血管状态参数，包括：利用经训练的血管状态参数识别模型，基于所述目标图像中血管中心线上的抽样点的第一方向信息和所述第二方向信息，确定所述抽样点两侧的压降。

可选地，其中，所述第一方向信息包括所述抽样点关于所述血管中心线的切线在三维坐标系下相对于各个坐标轴的夹角，以及所述抽样点距两侧血管壁的第一距离。