[发明专利]测量血管内部血流流量的方法、装置与处理器

说明书

本申请提供了一种测量血管内部血流流量的方法、装置与处理器。该方法包括：获取多帧连续的原始血管图像；采用人工智能算法对各原始血管图像进行预处理，得到多个二值化图像，二值化图像中的血管均是连续的；从二值化图像中提取出一个或者多个目标血管；构建目标血管的3D血管模型；至少根据3D血管模型，测得目标血管的瞬态流量、瞬态流速、平均流量和平均流速。本方案实现了基于连续帧的分割图像求得血管的瞬态流量、瞬态流速、平均流量和平均流速。

技术领域

本申请涉及血管流速测量领域，具体而言，涉及一种测量血管内部血流流量的方法、装置、计算机可读存储介质与处理器。

背景技术

现有技术中，常采用传统公式测速方法求得血管流速，测得的血管流速的精度较低。采用现有技术中的图像分割算法(例如阈值法、边缘分割、直方图法)对原始血管图像进行分割得到的分割图像中的血管多是不连续的，由于血管的不连续导致无法基于连续帧的分割图像求得血管的瞬态流量和瞬态流速。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种测量血管内部血流流量的方法、装置、计算机可读存储介质与处理器，以解决现有技术中由于血管的不连续导致无法基于连续帧的分割图像求得血管的瞬态流量和瞬态流速的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种测量血管内部血流流量的方法，包括：获取多帧连续的原始血管图像；采用人工智能算法对各所述原始血管图像进行预处理，得到多个二值化图像，所述二值化图像中的血管均是连续的；从所述二值化图像中提取出一个或者多个目标血管；构建所述目标血管的3D血管模型；至少根据所述3D血管模型，测得所述目标血管的瞬态流量、瞬态流速、平均流量和平均流速。

进一步地，从所述二值化图像中提取出一个或者多个目标血管，包括：采用骨架法从当前帧二值化图像中提取出中心线束；在所述当前帧二值化图像上选取一个起点和至少一个终点；采用快速行进算法，获取从所述起点至各所述终点的当前帧目标中心线；结合所述中心线束和所述当前帧目标中心线，确定当前帧最终目标中心线；至少根据所述当前帧最终目标中心线，确定当前帧目标血管。

进一步地，所述方法还包括：根据所述当前帧最终目标中心线和利用所述骨架法从上一帧二值化图像中提取出中心线束，进行配准，得到上一帧最终目标中心线；根据所述当前帧最终目标中心线和利用所述骨架法从下一帧二值化图像中提取出中心线束，进行配准，得到下一帧最终目标中心线。

进一步地，构建所述目标血管的3D血管模型，包括：采用自动水平集算法对所述二值化图像进行分割，得到分割图像；根据所述分割图像和所述当前帧最终目标中心线，确定所述目标血管的2D血管影像；根据多个角度下的所述2D血管影像，构建所述目标血管的3D血管模型。

进一步地，根据所述分割图像和所述当前帧最终目标中心线，确定所述目标血管的2D血管影像，包括：根据所述分割图像确定血管半径；根据所述血管半径和所述当前帧最终目标中心线，确定所述目标血管的2D血管影像。

进一步地，采用人工智能算法对各所述原始血管图像进行预处理，得到多个二值化图像，包括：构建深度学习分割模型；将所述原始血管图像输入至所述深度学习分割模型进行运算，得到所述二值化图像。

进一步地，至少根据所述3D血管模型，测得所述目标血管的瞬态流量、瞬态流速、平均流量和平均流速，包括：获取两帧所述原始血管图像的时间差；确定两帧所述原始血管图像，对应的所述3D血管模型的体积差；根据所述体积差和所述时间差，确定所述平均流量。

根据本申请的另一个方面，提供了一种测量血管内部血流流量的装置，包括：获取单元，用于获取多帧连续的原始血管图像；预处理单元，用于采用人工智能算法对各所述原始血管图像进行预处理，得到多个二值化图像，所述二值化图像中的血管均是连续的；提取单元，用于从所述二值化图像中提取出一个或者多个目标血管；构建单元，用于构建所述目标血管的3D血管模型；测量单元，用于至少根据所述3D血管模型，测得所述目标血管的瞬态流量、瞬态流速、平均流量和平均流速。