[发明专利]一种基于CTA影像的血管分段模型训练数据标注方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于CTA影像的血管分段模型训练数据标注方法及装置，该方法包括颅骨分割步骤、血管组织分割步骤、钙化分割步骤、血管分段步骤。本申请严格限制各层(即颅骨、血管、钙化斑块)之间的标注顺序，即下一层对象的标注，必须在上一次对象标注完成之后才能开始。能够让专业医生只需参与到训练数据中重难点内容的审核中，其他简单内容可以让普通医生审核；同时还提升了去除颅骨的精度，提升最终血管分段分割的精度。

技术领域

本发明涉及医学影像处理技术领域，特别涉及一种基于CTA影像的血管分段模型训练数据标注方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

头颈部CTA(计算机断层扫描血管造影术)常用于血管堵塞、畸型或软斑等脑血管疾病检查，具备较强的时间和空间的屏幕分辨率，能多方位地对脑部血管开展合理的观查。脑血管重建需要对动脉血管进行精准分割。受颅骨、造影剂浓度以及病变的影响，全自动分割算法稳定性较差；而半自动分割算法需要人工干预，效率降低。AI算法能弥补上述缺点，但是迎来一个新的问题-训练集Label标注。肿瘤病变标注往往形状简单、数量少，而头颈部血管脉络复杂、数量多且半径小，标注难度极大。由于阅读头颈部医学影像并进行各种组织的区分对操作人员的专业性要求很高，纯人工标注一般由经验丰富的医生来操作，一例完整的头颈CTA动脉血管标注，需要耗费医生数小时的时间，所以当需要对大量头颈CTA动脉血管标注时，就需要占用专业医生大量的时间，而影响医生正常开展业务。

综上，直接标记血管工作量极大，尤其是颅内复杂血管网。因此现有技术中选择先由传统算法获得初始血管分割结果，在此基础上进行人为修正，即半自动标注。但传统血管分割算法不能很好的处理颅骨-钙化斑块(钙化斑块属于重要信息同时也是血管的一部分)的关系，所以一般需要先去除颅骨再进行血管分割。经检索，授权公告号为CN113205508B的中国专利公开的一种基于影像数据的分割方法，其背景技术介绍了现有的去除颅骨的方法并在发明内容中提出了对现有去除颅骨方法的改进方案，同时其还公开了半自动标注钙化组织的方案。

发明人研究发现，上述现有技术方案至少存在以下不足：

1、在半自动标注过程中，仍然需要专业医生全程参与到每张医学影像标签的审核，占用专业医生大量时间。

2、上述现有技术仍然是使用传统算法(例如阈值分割)来去除颅骨(即剔除骨组织)，最终分割的精度仍然有待提高。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种基于CTA影像的血管分段模型训练数据标注方法及装置，能够让专业医生只需参与到训练数据中重难点内容的审核中，其他简单内容可以让普通医生审核；同时还提升了去除颅骨的精度，提升最终血管分段分割的精度。

第一方面，本发明提供一种基于CTA影像的血管分段模型训练数据标注方法，包括：

颅骨分割步骤：获取待处理的CTA影像数据并对所述CTA影像数据进行去骨处理得到颅骨掩膜；基于人工对所述颅骨掩膜的修改操作得到颅骨标签并基于所述颅骨标签训练得到颅骨分割模型；

血管组织分割步骤：基于所述颅骨分割模型对所述CTA影像数据进行去骨处理并对去骨处理后的CTA影像数据进行血管组织分割得到血管组织掩膜；基于人工对所述血管组织掩膜的修改操作得到血管组织标签并基于所述血管组织标签训练得到血管组织分割模型；其中，所述血管组织掩膜包括纯血管和钙化斑；

钙化分割步骤：基于所述血管组织分割模型对所述CTA影像数据进行血管组织分割得到血管组织影像数据并对所述血管组织影像数据进行分割得到纯血管掩膜和钙化斑块掩膜；基于人工对所述纯血管掩膜和钙化斑块掩膜的修改操作得到纯血管标签和钙化斑块标签并基于所述纯血管标签和钙化斑块标签共同训练得到纯血管分割模型；