[发明专利]一种基于多视图模型融合的冠脉血管提取方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于多视图模型融合的冠脉血管提取方法及装置，其中方法包括：输入原始冠脉CTA图像，得到心脏分割结果，根据心脏的大小对原始CTA图像进行剪裁，得到剪裁后的冠脉CTA图像；利用多视图图像训练冠脉血管分割网络，包括第一冠脉血管分割模型、第二冠脉血管分割模型和第三冠脉血管分割模型；利用第一冠脉血管分割模型对剪裁后的冠脉CTA图像进行分割，得到第一分割结果，利用第二冠脉血管分割模型对剪裁后的冠脉CTA图像进行分割，得到第二分割结果，利用第三冠脉血管分割模型对剪裁后的冠脉CTA图像进行分割，得到第三分割结果，将第一分割结果、第二分割结果和第三分割结果进行合并，得到最终的冠脉血管分割结果。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于多视图模型融合的冠脉血管提取方法及装置。

背景技术

血管造影技术已经被广泛应用于临床的诊断和治疗中，分割算法可实现自动化的血管重建(如头颈部血管、冠脉等)，在减轻技师工作压力的同时，大幅提高了医院的运行效率。在实际场景中，一些外部因素(如伪影、噪声、拍摄技术等)会影响血管成像的质量，从单个视图如轴位对CT图像进行分析，对于某些血管的走势不易判断，因此需要结合多个视图进行学习，提高分割精度。

然而不同冠脉图像扫描视野不同，利用整图去分割冠脉血管，很多区域的计算是浪费的。在冠脉血管分割时，单视图学习能力有限，多视图能利用更多信息，更有利于提升分割效果。

发明内容

本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于多视图模型融合的冠脉血管提取方法及装置。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明的一个方面提供了一种基于多视图模型融合的冠脉血管提取方法，包括：输入原始冠脉CTA图像，分割出心脏，得到心脏分割结果，根据心脏的大小对原始CTA图像进行剪裁，得到剪裁后的冠脉CTA图像；利用多视图图像训练冠脉血管分割网络，冠脉血管分割网络包括第一冠脉血管分割模型、第二冠脉血管分割模型和第三冠脉血管分割模型；利用第一冠脉血管分割模型对剪裁后的冠脉CTA图像进行分割，得到第一分割结果，利用第二冠脉血管分割模型对剪裁后的冠脉CTA图像进行分割，得到第二分割结果，利用第三冠脉血管分割模型对剪裁后的冠脉CTA图像进行分割，得到第三分割结果，将第一分割结果、第二分割结果和第三分割结果进行合并，得到最终的冠脉血管分割结果。