[发明专利]一种基于特殊区域优化的冠状动脉分割方法及装置有效
申请号: | 201811174778.9 | 申请日: | 2018-10-09 |
公开(公告)号: | CN109325948B | 公开(公告)日: | 2019-12-27 |
发明(设计)人: | 肖月庭;阳光;郑超 | 申请(专利权)人: | 数坤(北京)网络科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11 |
代理公司: | 11734 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 李杏 |
地址: | 100102 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 冠状动脉 预测结果 分割 整体区域 预测 区域优化 优化 分割模型 区域分割 区域拼接 预测图像 拼接 | ||
1.一种基于特殊区域优化的冠状动脉分割方法,其特征在于,包括:
通过冠状动脉整体区域分割模型对冠状动脉整体区域分割预测得到冠状动脉预测结果;
在所述冠状动脉预测结果上获取特殊区域,通过冠状动脉特殊区域分割模型对所述特殊区域进行分割预测得到特殊区域冠状动脉优化预测结果;
将执行分割预测后的特殊区域拼接在执行分割预测后的整体区域中,使所述特殊区域冠状动脉优化预测结果拼接在所述冠状动脉预测结果上,得到冠状动脉优化分割预测结果,作为冠状动脉的预测图像;
所述特殊区域包括有冠状动脉的分叉点和/或端点;
其中,通过神经网络方法训练获得冠状动脉特殊区域分割模型,包括:
在标注的冠状动脉分割数据上提取中心线,由所述中心线生成连通图,通过所述连通图得到生成树,确定生成树上的分叉点和/或端点;
在分叉点和/或端点上进行神经网络方法训练得到所述冠状动脉特殊区域分割模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述冠状动脉整体区域分割模型是通过神经网络方法分别训练获得的。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定拼接后执行分割预测后的特殊区域和执行分割预测后的整体区域的重合区域;
在重合区域内,确定所述冠状动脉预测结果和/或特殊区域冠状动脉优化预测结果为所述冠状动脉优化分割预测结果。
4.一种基于特殊区域优化的冠状动脉分割装置,其特征在于,所述装置包括:
分割预测模块,用于通过冠状动脉整体区域分割模型对冠状动脉整体区域分割预测得到冠状动脉预测结果;
获取预测模块,用于在所述冠状动脉预测结果上获取特殊区域,通过冠状动脉特殊区域分割模型对所述特殊区域进行分割预测得到特殊区域冠状动脉优化预测结果;
结果拼接模块,用于将执行分割预测后的特殊区域拼接在执行分割预测后的整体区域中,使所述特殊区域冠状动脉优化预测结果拼接在所述冠状动脉预测结果上,得到冠状动脉优化分割预测结果,作为冠状动脉的预测图像;
所述装置还包括特殊区域确定模块,用于确定冠状动脉的分叉点和/或端点为特殊区域;
所述装置还包括模型训练模块,所述模型训练模块包括:
生成树生成单元,用于在标注的冠状动脉分割数据上提取中心线,由所述中心线生成连通图,通过所述连通图得到生成树,确定生成树上的分叉点和/或端点;
特殊模型训练单元,用于在分叉点和/或端点上进行神经网络方法训练得到所述冠状动脉特殊区域分割模型。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述模型训练模块,还用于通过神经网络方法训练获得所述冠状动脉整体区域分割模型。
6.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述装置还包括重合确定模块,用于确定拼接后执行分割预测后的特殊区域和执行分割预测后的整体区域的重合区域;在重合区域内,确定所述冠状动脉预测结果和/或特殊区域冠状动脉优化预测结果为所述冠状动脉优化分割预测结果。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于数坤(北京)网络科技有限公司,未经数坤(北京)网络科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811174778.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。