[发明专利]一种基于二值骨架图的冠状动脉造影数据集存储方法

权利要求书

1.一种基于二值骨架图的冠状动脉造影数据集存储方法，其特征在于，包括：

步骤一、基于生成对抗网络(cGAN)，将从医院获得的冠状动脉造影图片的原始数据处理为血管二值分割图，再将血管二值分割图处理为二值骨架图；根据二值骨架图中像素点定义其坐标偏移量，基于坐标偏移量获得二值骨架图的位置标签信息；

步骤二、定义用于存储二值骨架图信息的节点类；步骤二，具体包括：用于存储二值骨架图信息的节点类为一个数据结构类，类名为Node，其中包含的信息包括节点的位置坐标Node._x，Node._y；父节点初始化为空：Node._father＝[]；子节点列表初始化为空：Node._children＝[]；子节点数量初始化为0：Node._children_num＝0；子节点标签列表初始化列表中含有元素8：Node._children_val＝[8]，与父节点相邻的有八个像素点，初始化的数字八表示暂无相邻白色像素点；

步骤三、将步骤一中得到的二值骨架图的信息通过节点类进行存储，以节点类的根节点为起点，通过遍历二值骨架图紧邻四周是否存在血管像素，不断更新血管像素点之间的位置关系，使血管像素点之间通过位置标签建立联系，最终得到一个存储所有血管像素信息的节点列表；

步骤四、将步骤三得到的节点列表，作为下一步网络的学习输入，网络通过各个像素点之间的关联信息就可以清楚彼此之间的位置关系，从而进行学习预测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中，根据二值骨架图中像素点定义其坐标偏移量，基于坐标偏移量获得二值骨架图的位置标签信息，包括：

将二值骨架图中的血管用白色像素点表示，背景用黑色像素点表示后，输入网络；

网络以数组的形式读取二值骨架图，二值骨架图中的每个像素点都有一一对应的坐标；

将白色像素点作为中心点，通过计算与中心点紧邻的八个像素点相对于中心点的坐标偏移量，将坐标偏移量定义为位置标签。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤三，具体包括：

1)初始化：创建一个空的顺序列表order，用来存放节点；创建一个空的队列列表queue，用来临时存放遍历到的像素节点；创建一个3*3的全零数组visited_map，用来记录该像素是否遍历，若访问过则标记为1，将中心位置初始化为1；

2)获取存储结构体起点的根节点，采用行列逐点扫描遍历，规定第一个遍历到的白色像素点为根节点；

3)从根节点开始，将根节点加入到队列列表queue，开始遍历其周围像素点是否为白色；

4)遍历完父节点的相邻节点后，检查队列列表queue的长度是否大于1，大于1说明遍历到了子节点，则令父节点出队列，加入到顺序列表order；这时队首元素发生了改变，将队首元素作为父节点，重复步骤3)；每次遍历完成后，都会令队列列表queue的第一个元素出队，加入到顺序列表order；当队列列表queue为空时，则表示骨架图中最后一个白色像素点已经遍历完成；

5)所有骨架线上的像素都被创建成为了节点类，顺序列表order中按顺序记录了每一个节点的创建顺序；通过这个带有结构信息的顺序列表可以完整还原出整个骨架图的结构。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，3)从根节点开始，将根节点加入到队列列表queue，开始遍历其周围像素点是否为白色，如果周围存在白色像素点时：

更新visited_map上对应位置的值，将遍历到的像素点初始化为Node节点类，与此同时更新类中的坐标信息和它的父节点信息；

更新父节点的关于子节点的信息，包括子节点数量加1，子节点列表中增加新的节点类；相邻白色像素，称为父节点；

通过计算子节点与父节点之间的坐标的偏移量，根据定义好的位置标签对应方法，确定该子节点的标签，并更新父节点的子节点标签列表；

将访问过的子节点加入到队列列表queue中；如果周围不存在白色像素点，则说明这个节点没有子节点。