[发明专利]血管分析方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种血管分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个图像序列；

利用预先训练的血管分析模型对所述多个图像序列进行分析，得到各所述图像序列对应的分析结果；

其中，所述血管分析模型具有多个通道，并且所述血管分析模型对所述多个图像序列的图像特征信息进行融合处理；

各所述图像序列对应的分析结果包括参考图像序列对应的分析结果和变换图像序列对应的分析结果；所述参考图像序列和所述变换图像序列是对各所述图像序列进行配准后得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练的血管分析模型对所述多个图像序列进行分析，得到各所述图像序列对应的分析结果，包括：

对所述多个图像序列进行配准，得到所述参考图像序列和所述变换图像序列；

将所述参考图像序列和所述变换图像序列输入到所述血管分析模型中，得到所述血管分析模型输出的所述参考图像序列对应的分析结果和所述变换图像序列对应的分析结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个通道的交叉处存在可配置的共用层，所述将所述参考图像序列和所述变换图像序列输入到所述血管分析模型中，得到所述血管分析模型输出的所述参考图像序列对应的分析结果和所述变换图像序列对应的分析结果，包括：

将所述参考图像序列和所述变换图像序列输入到所述血管分析模型中，所述血管分析模型的第一通道对所述参考图像序列进行编码操作得到第一图像特征信息，所述血管分析模型的第二通道对所述变换图像序列进行编码操作得到第二图像特征信息；

所述第一通道和所述第二通道分别将所述第一图像特征信息和所述第二图像特征信息输入到所述共用层；

所述共用层将所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息进行融合处理得到第一融合特征信息，并将所述第一融合特征信息输入到所述第一通道，所述第一通道对所述第一融合特征信息进行解码操作，并输出所述参考图像序列对应的分析结果；

所述共用层将所述第二图像特征信息与所述第一图像特征信息进行融合处理得到第二融合特征信息，并将所述第二融合特征信息输入到所述第二通道，所述第二通道对所述第二融合特征信息进行解码操作，并输出所述变换图像序列对应的分析结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述共用层将所述第一图像特征信息与所述第二图像特征信息进行融合处理得到第一融合特征信息，包括：

所述共用层对所述第一图像特征信息和所述第二图像特征信息进行加权求和处理，得到所述第一融合特征信息；

所述共用层将所述第二图像特征信息与所述第一图像特征信息进行融合处理得到第二融合特征信息，包括：

所述共用层对所述第二图像特征信息和所述第一图像特征信息进行加权求和处理，得到所述第二融合特征信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述血管分析模型的训练过程包括：

获取训练样本集；所述训练样本集包括参考样本和变换样本，以及所述参考样本对应的第一标注和所述变换样本对应的第二标注；

基于所述训练样本集进行神经网络模型的训练，得到所述血管分析模型。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述参考图像序列和所述变换图像序列输入到所述血管分析模型中之前，所述方法还包括：

分别对所述参考图像序列和所述变换图像序列进行采样，得到采样后的参考图像序列和采样后的变换图像序列；

对应地，所述将所述参考图像序列和所述变换图像序列输入到所述血管分析模型中，包括：

将所述采样后的参考图像序列和所述采样后的变换图像序列输入到所述血管分析模型中。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述图像序列包括TOF图像序列、MRA图像序列、T1增强图像序列、T1图像序列、T2图像序列、质子密度图像序列中的至少一种；

所述血管分析模型包括血管中心线提取模型、血管轮廓分割模型和斑块分割模型中的至少一种；

所述分析结果包括血管中心线提取结果、血管轮廓分割结果和斑块分割结果中的至少一种。