[发明专利]一种血管参数的计算方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202010761635.9 | 申请日: | 2020-07-31 |
公开(公告)号: | CN112001893A | 公开(公告)日: | 2020-11-27 |
发明(设计)人: | 郭宇翔 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 201807 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 血管 参数 计算方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种血管参数的计算方法,其特征在于,包括:
获取原始血管图像,并基于所述原始血管图像确定血管网格矩阵;
根据所述血管网格矩阵和预先训练完成的血管参数网络模型,确定与所述原始血管图像对应的血管参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述原始血管图像确定血管网格矩阵,包括:
根据所述原始血管图像确定血管网格模型,并对所述血管网格模型进行数值化处理得到血管网格矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述血管网格模型包括结构化网格模型,所述结构化网格模型包括结构化表面网格和结构化体网格。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述血管网格模型进行数值化处理得到血管网格矩阵,包括:
沿所述血管网格模型的轴线方向将所述血管网格模型划分为至少一个目标网格层,并根据各所述目标网格层的网格点坐标确定血管网格矩阵;其中,所述目标网格层表示血管截面。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据各所述目标网格层的网格点坐标确定血管网格矩阵,包括:
当所述血管网格模型是结构化表面网格时,根据第一目标网格层的表面网格单元的网络点坐标确定第一行向量,根据与所述第一目标网格层相邻的第二目标网格层的表面网格单元的网格点坐标确定第二个行向量,以此类推,得到二维血管网格矩阵。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据各所述目标网格层的网格点坐标确定血管网格矩阵,包括:
当所述血管网格模型是结构化体网格时,根据第一目标网格层的从外到内的网格单元的网格点坐标确定第一个二维矩阵,根据与所述第一目标网格层相邻的第二目标网格层从外到内的网格单元的网格点坐标确定第二个二维矩阵,以此类推,得到三维血管网格矩阵;其中,二维矩阵的第i个行向量对应目标网格层的第i层的网格单元的网格点坐标。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据各所述目标网格层的网格点坐标确定血管网格矩阵,包括:
当二维矩阵中的当前行向量的行元素数量少于上一行向量的行元素数量时,根据所述当前行向量对应的网格单元与上一行向量对应的网格单元之间的邻接关系,对当前行向量的行元素数量进行补全,以使所述二维矩阵中各行向量的行元素数量相同。
8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述血管网格模型包括非结构化网格模型,相应的,所述对所述网格模型进行数值化处理得到血管网格矩阵,包括:
将所述非结构化网格模型映射为结构化网格模型,并基于与结构化网格模型对应的数值化处理方法确定血管网格矩阵;或者,
根据所述非结构化网格模型中的网格点坐标确定一维血管网格矩阵。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述血管网格矩阵和预先训练完成的血管参数网络模型,确定与所述原始血管图像对应的血管参数,包括:
将所述血管网格矩阵输入到预先训练完成的血管参数网络模型中,得到输出的与所述原始血管图像对应的血管参数;或者,
将所述血管网格矩阵和流体参数输入到预先训练完成的血管参数网络模型中,得到输出的与所述原始血管图像对应的血管参数。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述血管参数网络模型的训练方法包括:
根据初始血管参数网络模型的输出结果和标准血管参数对所述初始血管参数网络模型的模型参数进行调整,以得到训练完成的血管参数网络模型;其中,所述标准血管参数包括基于计算流体力学方法计算得到的血管参数。
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