[发明专利]一种基于平扫CT生成CT血管成像的方法在审
申请号: | 202111597005.3 | 申请日: | 2021-12-24 |
公开(公告)号: | CN114494482A | 公开(公告)日: | 2022-05-13 |
发明(设计)人: | 娄昕;吕晋浩;周欣;段曹辉;马笑笑 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军总医院第一医学中心 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人: | 李鹏 |
地址: | 100853*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 ct 生成 血管 成像 方法 | ||
本发明公开了一种基于平扫CT生成CT血管成像的方法,获取平扫CT图像和层面对应的CTA图像;构建用于从平扫CT图像生成CTA图像的深度学习模型;定义深度学习模型的损失函数,采用反向传播和梯度下降算法,寻找使损失函数最小的模型参数,获得训练好的深度学习模型。本发明方法不仅能够克服目前CTA注射造影剂的缺陷,规避了由于注射造影剂而可能引起的过敏反应或者肾毒性,极大地减少了CTA的成本和难度,适用多种医疗场景,具有很高的临床应用价值。
技术领域
本发明属于医学图像处理技术领域,具体涉及一种基于平扫CT生成CT血管成像的方法。
背景技术
目前临床上主要用于血管成像的方法有数字剪影血管造影(Digitalsubtraction angiography,DSA),计算机体层摄影血管成像(Computed topographyangiography,CTA),磁共振血管成像(Magnetic resonance angiography,MRA),以及超声血管成像等。其中,DSA由于空间分辨率高且能够实时观察,被认为是血管成像的金标准,但是,这种方法有创伤,往往不作为首选的检查方法。CTA和MRA可对全身各部位血管进行成像,且创伤很小,常常作为首选的检查方法。超声血管成像由于只能对特定部位成像,且成像效果容易受到患者本身情况以及操作者水平影响。DSA、CTA需要注射造影剂(也称为:对比剂)才能达到成像的目的,MRA除在特定几个部位(例如:头血管)无需造影剂外,其他部位的血管成像均需要注射造影剂。
注射造影剂前称为平扫CT,血管结构在平扫CT显示为低密度,无法区分管腔和管壁。注射造影剂之后称为增强CT,CTA是增强CT的一种特例。在CT血管成像时,血管的管腔结构显示为高密度,管壁则无变化,两者可显著地区分,从而获得管腔的形态变化。目前临床中通常使用CTA方法,但是,由于需要注射造影剂,存在造影剂过敏或相关不良事件等发生的可能性,同时由于造影剂具有肾毒性,对于肾脏功能受损的患者无法进行该项检查,另外,目前的CTA技术只利用到了注射造影剂之后血管密度增加这一个特征,而人体血管本身具有特定的位置和形态特征,如胸腹主动脉走行于脊柱前方,其有固定分支及走行方向,这些特征在目前的CTA技术均未使用。
针对上述问题,本发明提出基于平扫CT生成CTA的方法,其无需注射造影剂,通过深度学习的方法,充分利用血管的位置特征及形态特征,并结合平扫CT上管腔中血液低密度特征,将平扫CT获得的血管结构进行提取,不仅能够克服目前CTA注射造影剂的缺陷,而且能够极大地减低检查费用,适用多种医疗场景,具有很高的临床应用价值。
发明内容
本发明的目的在于针对现有CTA中存在的上述技术问题,提出了一种基于平扫CT生成CT血管成像的方法。
本发明的上述目的通过以下技术方案实现:
一种基于平扫CT生成CT血管成像的方法,包括以下步骤:
步骤1、获取平扫CT图像xi和层面对应的CTA图像yi,构成训练集N为志愿者的总数;
步骤2、构建用于从平扫CT图像生成CTA图像的深度学习模型,深度学习模型依次包括输入层、第一个SA模块、收缩路径、扩张路径、第二个SA模块和输出层;
步骤3、定义深度学习模型Gθ(·)的损失函数L(θ),
其中,·表示模型输入,θ表示模型参数,表示L2范数,⊙表示逐元素乘积,Mi指CTA图像中血管区域的mask;
步骤4、采用反向传播和梯度下降算法,寻找使损失函数L(θ)最小的模型参数获得训练好的深度学习模型
如上所述步骤1包括以下步骤:
步骤1.1、使用CT机采集N名志愿者的平扫CT图像和层面对应的CTA图像;
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