[发明专利]神经网络模型训练方法、计算机可读存储介质和设备

说明书

本发明提供一种用于检测脑部CTA图像中血管病灶的神经网络模型训练方法，包括：获取多个患者的脑部CTA图像和脑部DSA图像；获得各所述脑部DSA图像的第一血管病灶信息；获得各所述脑部CTA图像和脑部DSA图像的空间位置映射关系；根据所述空间位置映射关系将所述第一血管病灶信息映射到所述脑部CTA图像上，获得各所述脑部CTA图像的目标血管病灶信息；获取训练样本，所述训练样本包括各所述脑部CTA图像和各所述脑部CTA图像的目标血管病灶信息；获取初始神经网络模型，将各所述脑部CTA图像作为输入样本，将各所述目标血管病灶信息作为输出目标样本，对所述初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型。

技术领域

本申请涉及医学技术和深度学习领域，特别时涉及一种用于检测脑部CTA图像中血管病灶的神经网络模型训练方法、系统、可读存储介质和设备。

背景技术

CTA(即CT angiography)又称为CT血管造影，是在增强CT扫描以后进行的重建方法，简单来讲就是在扫描时向血管内注入一定的造影剂时血管腔充盈并采集其数据，然后通过计算机重建处理，可获得三维影像。CTA这种无创、方便和可靠的方式常用来检测颅内血管病灶。美国心脏协会和中风协会指南已建议将CTA作为检测和随访未破裂/破裂颅内动脉瘤，以及手术前规划的有用工具。但是如果血管上存在使血管严重狭窄、阻塞的病灶，使造影剂难以通过，那么病灶部分远端血管会出现显影不佳的状况，不利于对血管病灶的精准诊断。且CTA的诊断需要非常专业且富有经验的放射学专家进行，医生相互间的诊断结果往往不一致，对可靠的诊断提出了额外的难度。CTA的有效诊断率在28％～97.8％之间，这可能导致在临床时间中动脉瘤的检测不足。目前临床上，医院仍然主要由有经验的医生进行CTA的影响筛查，以及动脉瘤的诊断，无论在诊断速度还是诊断有效性上，都存在很大的挑战。

DSA(Digital subtraction angiography)又叫做数字减影血管造影，是一种侵入性的有创检查，通过导丝进行血管介入手术，导丝用于建立经皮到目标血管的入路。造影剂的注入、血管支架的放置和闭塞管腔的疏通均依赖在X射线图像引导下导丝的侵入操作。在导丝插入期间，通常使用术中X射线荧光透视图像进行引导，DSA检查过程非常耗时。二维的血管图像存在交叉等情况。DSA一直被认为是诊断颅内动脉瘤的金标准，利用DSA图像可以较为清晰快速准确的获取病灶信息，对医生要求较低。与CTA和磁共振血管造影(MRA)相比，DSA具有更高的分辨率和检测灵敏度，尤其是对于小于3毫米的颅内动脉瘤。

CTA的诊断非常耗时，并且对医生的专业性要求较高，诊断速度和诊断有效性上都存在极大的挑战。DSA是一种介入有创成像方式，会对患者的身心造成一定程度的创伤，且DSA检查过程相对比较耗时。考虑到上述问题，迫切需要提出一种技术方案，对患者进行无创成像，且可以实现对脑部血管的精确快速诊断。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种神经网络模型训练方法、计算机可读存储介质和设备，其结合了CTA和DSA的成像和诊断优势，可以对患者进行无创成像，且可以实现对脑部血管的精确快速诊断。

第一方面，本发明提供一种用于检测脑部CTA图像中血管病灶的神经网络模型训练方法，所述方法包括如下步骤：

获取多个患者的脑部CTA图像和脑部DSA图像；

获得各所述脑部DSA图像的第一血管病灶信息；

获得各所述脑部CTA图像和脑部DSA图像的空间位置映射关系；

根据所述空间位置映射关系将所述第一血管病灶信息映射到所述脑部CTA图像上，获得各所述脑部CTA图像的目标血管病灶信息；

获取训练样本，所述训练样本包括各所述脑部CTA图像和各所述脑部CTA图像的目标血管病灶信息；