[发明专利]分离动静脉血管的图像处理方法、装置、存储介质及终端

权利要求书

1.一种分离动静脉血管的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据待处理血管造影三维图像生成血管拉直图像；所述血管拉直图像是由血管上多个法线截面组成；

按照预设步长将所述血管拉直图像在预先构建的滑窗中移动，并每次移动后确定出所述滑窗内当前步长中的目标滑窗范围图像；

提取所述目标滑窗范围图像的目标全局特征，并计算所述目标滑窗范围图像中每个法线截面的内积；其中，

所述计算所述目标滑窗范围图像中每个法线截面的内积，包括：

确定所述目标滑窗范围图像中每个法线截面的特征向量，得到每个法线截面的局部特征；

根据每个法线截面的局部特征计算每个法线截面的数量积，得到每个法线截面的内积；其中，所述每个法线截面的局部特征至少包括灰度均值、截面积以及离散度；其中，离散度计算公式为：

；

其中，i为血管中心线中第i个离散点，为第i个离散点的法线所在的截面积，为第i个离散点的法线所在的截面的灰度均值，j为第i个离散点的法线所在的截面距离左上角的第j个点，为滑窗x，y方向上的图像大小，分别为x方向和y方向上第j个点坐标，为x方向和y方向上第j个点的灰度值；

根据所述目标全局特征与所述每个法线截面的内积确定最优动静脉分割点，并根据所述最优动静脉分割点分离所述目标滑窗范围图像的动静脉血管；其中，

根据所述目标全局特征与所述每个法线截面的内积确定最优动静脉分割点，包括：

计算所述目标全局特征与上一个步长中的滑窗范围图像对应的第一全局特征之间的第一差值平方和；

计算所述目标全局特征与下一个步长中的滑窗范围图像对应的第二全局特征之间的第二差值平方和；

当所述第一差值平方和与所述第二差值平方和均大于预设阈值时，在所述每个法线截面的内积中确定出最小内积；

将确定出的最小内积对应的离散点确定为最优动静脉分割点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待处理血管造影三维图像生成血管拉直图像，包括：

计算所述待处理血管造影三维图像的灰度统计直方图；

根据所述灰度统计直方图确定血管与人体组织的灰度阈值；

根据所述灰度阈值在所述待处理血管造影三维图像中分割出血管与人体组织，得到血管模板；

根据所述血管模板构建血管拉直图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述血管模板构建血管拉直图像，包括：

提取所述血管模板的血管中心线；

计算所述血管中心线上每个离散点的法线；

提取每个离散点的法线所在的法线截面；

将每个离散点的法线所在的法线截面进行合并，得到血管拉直图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下步骤生成预先构建的滑窗，包括：

获取预先训练的神经网络；

提取所述神经网络中的卷积核；

将所述卷积核确定为预先构建的滑窗。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度统计直方图确定血管与人体组织的灰度阈值，包括：

获取所述灰度统计直方图中第预设百分位数所对应的目标灰度值；

将所述目标灰度值确定为血管与人体组织的灰度阈值；

或者，

将所述灰度统计直方图输入预先训练的灰度可塑性模型中计算出所述待处理血管造影三维图像中各像素位置的目标脉冲发出率；根据预设时间步长以及所述目标脉冲发出率计算所述待处理血管造影三维图像中各像素的空间像素值；计算所述待处理血管造影三维图像中各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值；根据所述空间像素值与所述连续两个脉冲发放时刻的差值进行加权求和取平均值，得到目标灰度值；将目标灰度值确定为血管与人体组织的灰度阈值。