[发明专利]一种基于粗细粒度融合的血管分割方法、系统、终端及存储介质

权利要求书

1.一种基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，包括：

获取医疗影像图，将其进行血管粗细粒度分割得到粗略血管分割结果和精细血管分割结果；

将粗略血管分割结果与精细血管分割结果作差并将差值小于零的体素设置为零，得到粗略血管分割结果中多余血管部分；

将粗略血管分割结果中多余血管部分进行连通域分析，将相互连通的体素点划分为同一区域，形成多个潜在血管断裂区域

确定潜在血管断裂区域中的非血管断裂区域，并将所述非血管断裂区域从潜在血管断裂区域中移除得到保留血管断裂区域；

将所述保留血管断裂区域与精细血管分割结果取并集以修复精细血管分割结果中的血管断裂区域，得到最终血管分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，所述获取医疗影像图，将其进行血管粗细粒度分割得到粗略血管分割结果和精细血管分割结果，包括：

获取医疗影像图；

通过训练两种不同分割精度的深度学习模型或采取不同的分割阈值对同一医疗影像图进行血管分割，并得到该医疗影像图的粗略血管分割结果和精细血管分割结果。

3.根据权利要求1所述的基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，所述确定潜在血管断裂区域中的非血管断裂区域，并将所述非血管断裂区域从潜在血管断裂区域中移除得到保留血管断裂区域，包括：

判定潜在血管断裂区域中的非血管断裂区域；

将所述非血管断裂区域从潜在血管断裂区域中移除得到保留血管断裂区域；

其中，所述非血管断裂区域包括：小区域血管噪声、血管壁区域、末端多余分支血管区域和粘连的血管分支。

4.根据权利要求3所述的基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，所述小区域血管噪声的判定方法，包括：

获取潜在血管断裂区域的每个区域的体素个数；

判断所述区域的体素个数是否小于预设数量，若是，则判定所述区域为小区域血管噪声。

5.根据权利要求3所述的基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，所述血管壁区域的判定方法，包括：

获取潜在血管断裂区域的每个区域的体素点总数；

判断潜在血管断裂区域的每个区域中的每一个体素点在精细血管分割结果中是否存在相邻的血管体素，若是，则获取该区域存在相邻血管体素的体素点数目；

计算该区域存在相邻血管体素的体素点数目与该区域体素点总数的占比；

判断所述区域的体素点占比是否超过预设阈值，若是，则判定所述区域为血管壁区域。

6.根据权利要求3所述的基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，所述末端多余分支血管区域的判定方法，包括：

获取潜在血管断裂区域的每个区域中存在相邻血管体素的体素点；

判断所述区域的体素点是否只属于同一个连通区域，若是，则判定该连通区域为末端血管分支与精细血管的唯一相邻面，并判定所述区域为末端多余分支血管区域。

7.根据权利要求3所述的基于粗细粒度融合的血管分割方法，其特征在于，所述粘连的血管分支的判定方法，包括：

获取潜在血管断裂区域的每个区域中存在相邻血管体素的体素点；

获取精细血管分割结果中与潜在血管断裂区域中的体素点相邻的血管体素点；

判断所述精细血管分割结果中的体素点是否只属于同一个连通区域，若是，则判定该血管分支连接着精细血管分割中相互连通的区域，即“U”形血管的两端或者多个相邻血管，并判定所述区域为粘连的血管分支。