[发明专利]基于VRDS 4D医学影像的静脉的Ai内镜分析方法及产品

权利要求书

1.一种基于VRDS 4D医学影像的静脉的Ai内镜分析方法，其特征在于，应用于医学成像装置；所述方法包括：

根据目标用户的目标部位的多张扫描图像确定位图BMP数据源，所述目标部位包括待观测的目标静脉和与所述目标静脉关联的动脉、肾脏、肝门；

根据所述BMP数据源生成第一医学影像数据，所述第一医学影像数据包括所述目标静脉的原始数据集合、所述部分动脉的原始数据集合、所述肾脏的数据集合、所述肝门的数据集合，所述目标静脉的血管的原始数据集合和所述部分动脉的原始数据集合包括交叉位置的融合数据，所述目标静脉的血管的原始数据集合为所述目标静脉表面和所述目标静脉内部的组织结构的立方体空间的传递函数结果，所述部分动脉的原始数据集合为所述部分动脉表面和所述部分动脉内部的组织结构的立方体空间的传递函数结果，所述肾脏的数据集合为所述肾脏表面和所述肾脏内部的组织结构的立方体空间的传递函数结果，所述肝门的数据集合为所述肝门表面和所述肝门内部的组织结构的立方体空间的传递函数结果；

根据所述第一医学影像数据生成第二医学影像数据，所述第二医学影像数据包括所述目标静脉的分割数据集合、所述部分动脉的分割数据集合、所述肾脏的数据集合、所述肝门的数据集合，所述目标静脉的分割数据集合的第一数据和所述部分动脉的分割数据集合的第二数据相互独立，所述第一数据和所述第二数据为所述交叉位置的数据；

处理所述第二医学影像数据得到目标医学影像数据；

提取所述目标医学影像数据中所述目标静脉的数据集合；

根据所述目标静脉的数据集合进行4D医学成像以展示所述目标静脉的内部影像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述BMP数据源生成第一医学影像数据，包括：

将所述BMP数据源导入预设的VRDS医学网络模型，通过所述VRDS医学网络模型调用预存的传递函数集合中的每个传递函数，通过所述传递函数集合中的多个传递函数处理所述BMP数据源，得到第一医学影像数据，所述传递函数集合包括通过反向编辑器预先设置的所述目标静脉的传递函数、动脉的传递函数、所述肾脏的传递函数和所述肝门的传递函数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一医学影像数据生成第二医学影像数据，包括：

将所述第一医学影像数据中的所述目标静脉的原始数据集合、所述部分动脉的原始数据集合导入所述交叉血管网络模型，通过所述交叉血管网络模型对所述交叉位置的融合数据进行空间分割处理，得到所述第一数据和所述第二数据；

根据所述目标静脉的原始数据集合和所述第一数据生成所述目标静脉的分割数据集合，根据所述部分动脉的原始数据集合和所述第二数据生成所述部分动脉的分割数据集合；

综合所述目标静脉的分割数据集合、所述部分动脉的分割数据集合、所述肾脏的数据集合、所述肝门的数据集合，得到所述第二医学影像数据。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述处理所述第二医学影像数据得到目标医学影像数据，包括：

针对所述第二医学影像数据执行以下至少一种处理操作得到目标医学影像数据：2D边界优化处理、3D边界优化处理、数据增强处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述2D边界优化处理包括以下操作：多次采样获取低分辨率信息和高分辨率信息，其中，低分辨率信息能够提供分割目标在整个图像中上下文语义信息，即反映目标与环境之间关系的特征，所述分割目标包括所述目标静脉；

所述3D边界优化处理包括以下操作：将所述第二医学影像数据分别放入3D卷积层中进行3D卷积操作，获取特征图；3D池化层对所述特征图进行压缩，并进行非线性激活；对压缩后的所述特征图进行级联操作，获取模型输出的预测结果图像；

所述数据增强处理包括以下至少一种：基于任意角度旋转的数据增强、基于直方图均衡的数据增强、基于白平衡的数据增强、基于镜像操作的数据增强、基于随机剪切的数据增强和基于模拟不同光照变化的数据增强。