[发明专利]一种基于深度树模型的冠状动脉自动解剖标注方法及系统

权利要求书

1.一种基于深度树模型的冠状动脉自动解剖标注方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤S1、获取CCTA影像，并对CCTA影像进行筛选，获得筛选后的CCTA影像；

步骤S2、提取筛选后的CCTA影像中的冠脉树各个分支的中心线，并对不同类型的分支所属的类别进行标注；

所述对不同类型的分支所属的类别进行标注，使用数字0～11作为类别标签；其中：

标签0代表右冠脉，标签1代表左主干，标签2代表前降支，标签3代表回旋支，标签4代表后降支，标签5代表左室后支，标签6代表钝缘支，标签7代表锐缘支，标签8代表动脉圆锥支，标签9代表右室前支，标签10代表对角支，标签11代表其它分支；

步骤S3、对筛选后的CCTA影像的体数据进行预处理，获得预处理后的CCTA体数据；

步骤S4、构建深度树模型，以步骤S3预处理后的CCTA体数据以及步骤S2所提取的中心线和标注作为深度树模型的训练数据集，直至迭代次数达到预设的最大迭代次数时停止训练；

所述深度树模型包括深度树生成器和分支归属判别器；

步骤S5、对待标注的CCTA影像进行分支中心线的提取和体数据的预处理后，基于训练好的深度树模型、预处理后的CCTA体数据以及提取的冠脉分支中心线，完成CCTA影像中冠状动脉的自动解剖标注；

所述步骤S5中，基于训练好的深度树模型、预处理后的CCTA体数据以及提取的冠脉分支中心线，完成CCTA影像中冠状动脉的自动解剖标注；其具体过程为：

步骤S51、基于预处理后的CCTA体数据以及提取的冠脉分支中心线获得待标注CCTA影像中每个冠脉段的图像特征和位置特征，将图像特征和位置特征进行拼接，将拼接结果作为对应冠脉段的特征向量；

步骤S52、将任意一个冠脉段的特征向量输入训练好的深度树模型，特征向量经过深度树的根节点的全连接层完成映射，再将全连接层的映射结果作为根节点的GRU模块的输入；

步骤S53、将GRU模块的输出作为MLP模块的输入，利用MLP模块对该冠脉段所属的冠脉分支类别进行分类，若该冠脉段的类别所对应的节点存在，直接执行步骤S54；否则该冠脉段的类别所对应的节点不存在，则将MLP模块的输出作为Softmax分类器的输入，继续利用Softmax分类器判断该冠脉段的类别，若Softmax分类器判断出的类别所对应的节点存在，则执行步骤S54，若Softmax分类器判断出的类别所对应的节点不存在，则利用深度树生成器生成该冠脉段的类别所对应的节点，并执行步骤S54；

步骤S54、将该冠脉段的特征向量和MLP模块的输出共同输入到分支归属判别器后，分支归属判别器对该冠脉段所属的类别进行三分类，三个分类结果分别为：该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的左子节点、右子节点或属于步骤S53中分类结果对应的节点；

若分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的左子节点，且左子节点存在，则直接执行步骤S55，否则分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的左子节点，且左子节点不存在，则利用深度树生成器生成该左子节点，并执行步骤S55；

若分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的右子节点，且右子节点存在，则直接执行步骤S55，否则分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的右子节点，且右子节点不存在，则利用深度树生成器生成该右子节点，并执行步骤S55；

若分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点，则执行步骤S56；

步骤S55、若分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的左子节点，则将该冠脉段的特征向量依次经过深度树的根节点、步骤S53中分类结果对应的节点以及步骤S53中分类结果对应的节点的左子节点；

其中，该冠脉段的特征向量经过深度树根节点的全连接层和GRU模块后，将该冠脉段的特征向量和根节点的GRU模块的输出共同作为步骤S53中分类结果对应的节点的输入；再将该冠脉段的特征向量与步骤S53中分类结果对应节点的GRU模块的输出共同作为步骤S53中分类结果对应节点的左子节点的输入，并利用步骤S53中分类结果对应节点的左子节点的输出来执行步骤S53和步骤S54，直至分支归属判别器的输出结果为该冠脉段在步骤S53中分类结果对应的节点，再执行步骤S56；

若分支归属判别器的输出结果为该冠脉段属于步骤S53中分类结果对应的节点的右子节点，则将该冠脉段的特征向量依次经过深度树的根节点、步骤S53中分类结果对应的节点以及步骤S53中分类结果对应的节点的右子节点；

其中，该冠脉段的特征向量经过深度树根节点的全连接层和GRU模块后，将该冠脉段的特征向量和根节点的GRU模块的输出共同作为步骤S53中分类结果对应的节点的输入；再将该冠脉段的特征向量与步骤S53中分类结果对应节点的GRU模块的输出共同作为步骤S53中分类结果对应节点的右子节点的输入，并利用步骤S53中分类结果对应节点的右子节点的输出来执行步骤S53和步骤S54，直至分支归属判别器的输出结果为该冠脉段在步骤S53中分类结果对应的节点，再执行步骤S56；

步骤S56、输入下一个冠脉段的特征向量，重复执行步骤S52至步骤S55，直至待标注的CCTA影像中包含的全部冠脉段处理结束后，得到深度树，根据得到的深度树构建冠脉树的拓扑结构，并对冠脉树的各冠脉段类别完成解剖标注。