[发明专利]一种斑块分型方法、装置、电子设备及可读存储介质有效
申请号: | 201911034235.1 | 申请日: | 2019-10-29 |
公开(公告)号: | CN110522449B | 公开(公告)日: | 2020-04-17 |
发明(设计)人: | 张玲玲;滕忠照;沈金花 | 申请(专利权)人: | 南京景三医疗科技有限公司 |
主分类号: | A61B5/055 | 分类号: | A61B5/055;G06T7/00 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 李博洋 |
地址: | 211800 江苏省南京市江北新区*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 斑块分型 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种斑块分型方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取包含待测位置处的待分型颈动脉血管的医学图像;所述待测位置包括人体的颈部左侧和颈部右侧;
从所述医学图像中提取待分型颈动脉血管区域,以及各个所述待分型颈动脉血管区域内的斑块组分区域;所述斑块组分区域包括钙化、纤维化组织、脂质和出血中的至少一种;
获取所述医学图像的位置特征信息;所述位置特征信息表征所述医学图像所示区域相对于人体的第一位置信息;
根据所述位置特征信息以及所述待分型颈动脉血管区域确定对应的待分型颈动脉血管相对于人体的第二位置信息;所述第二位置信息用于确定所述待分型颈动脉血管为左侧颈动脉或者右侧颈动脉;
根据各所述待分型颈动脉血管区域内斑块组分区域及所述第二位置信息确定各所述待测位置处的待分型颈动脉血管的斑块分型;
所述斑块组分区域还包括纤维帽,所述根据各所述待分型颈动脉血管区域内斑块组分区域及所述第二位置信息确定各所述待测位置处的待分型颈动脉血管的斑块分型的步骤,包括:
根据除纤维帽以外的其他斑块组分区域是否存在以及纤维帽是否破裂,确定各待测位置处的待分型颈动脉血管的斑块分型;
确定纤维帽是否破裂的步骤包括:
根据待测位置处的待分型颈动脉血管对应的待分型颈动脉血管区域计算待分型颈动脉血管的管腔区域的面积,得到第一面积;
根据待测位置处的待分型颈动脉血管对应的待分型颈动脉血管区域的形状计算所述管腔区域的拟合椭圆的面积,得到第二面积;
获取所述纤维帽的最小厚度;
当所述第一面积与第二面积的差值大于预设面积阈值,并且所述纤维帽的最小厚度小于预设厚度阈值时,确定所述纤维帽破裂。
2.根据权利要求1所述的斑块分型方法,其特征在于,所述医学图像为核磁共振图像,所述根据所述位置特征信息以及所述待分型颈动脉血管区域确定对应的待分型颈动脉血管相对于人体的第二位置信息的步骤,包括:
根据所述位置特征信息确定所述核磁共振图像中的左侧位置和右侧位置;
计算各个所述待分型颈动脉血管区域相对于左侧位置的第一距离,以及相对于右侧位置的第二距离;
当所述第一距离小于所述第二距离时,确定所述对应的待分型颈动脉血管为左侧颈动脉;
当所述第一距离大于所述第二距离时,确定所述对应的待分型颈动脉血管为右侧颈动脉。
3.根据权利要求2所述的斑块分型方法,其特征在于,当左侧颈动脉为两个时,所述根据所述位置特征信息以及所述待分型颈动脉血管区域确定对应的待分型颈动脉血管相对于人体的第二位置信息的步骤,还包括:
根据所述位置特征信息确定所述核磁共振图像中的前侧位置;
分别计算两个所述左侧颈动脉所在的待分型颈动脉血管区域到所述前侧位置的距离;
将与所述前侧位置的距离较近的待分型颈动脉血管区域对应的左侧颈动脉确定为左侧颈外动脉,另一个确定为左侧颈内动脉。
4.根据权利要求1所述的斑块分型方法,其特征在于,所述斑块分型为AHA斑块分型,所述根据除纤维帽以外的其他斑块组分区域是否存在以及纤维帽是否破裂,确定各待测位置处的待分型颈动脉血管的斑块分型的步骤,包括:
当不存在斑块组分区域时,确定对应的待分型颈动脉血管为AHA I-II型;
当存在斑块组分区域,且存在钙化区域而不存在纤维化区域和脂质区域时,确定对应的待分型颈动脉血管为AHA VII型;
当存在斑块组分区域,且存在纤维化区域而不存在脂质区域和出血区域时,确定对应的待分型颈动脉血管为AHA VIII型;
当存在斑块组分区域,且存在脂质区域而不存在出血区域时,确定对应的待分型颈动脉血管为AHA IV-V型;
当存在斑块组分区域,且存在出血区域或者纤维帽破裂时,确定对应的待分型颈动脉血管为AHA VI型;
否则,确定对应的待分型颈动脉血管为AHA III型。
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南京景三医疗科技有限公司,未经南京景三医疗科技有限公司许可,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/201911034235.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种基于图卷积神经网络的脑网络分类方法
- 下一篇:呼气NO检测设备及检测方法