[发明专利]一种基于中心线提取的血管壁影像自动曲面重建方法在审
申请号: | 202111621328.1 | 申请日: | 2021-12-28 |
公开(公告)号: | CN114399594A | 公开(公告)日: | 2022-04-26 |
发明(设计)人: | 刘新;郑海荣;张娜;申帅;梁栋;胡战利;李烨;邹超 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T7/10;G06T7/60;A61B5/00;A61B5/055 |
代理公司: | 北京维正专利代理有限公司 11508 | 代理人: | 何星民 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 中心线 提取 血管 影像 自动 曲面 重建 方法 | ||
1.一种用于黑血MR影像血管壁三维重建的血管中心线提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取待检测影像;其中,所述的待检测影像为黑血MR影像;
基于第一目标检测模型从将待检测影像中获取第一血管特征,其中,所述第一目标检测模型被训练用于从二维影像中提取特征,第一血管特征用于粗略对应于血管中心线在待检测影像上的位置;
叠加第一血管特征至待检测影像并形成两个通道数据;
将叠加有第一血管特征的待检测影像送入三维影像分割模型,以获得第二血管特征,其中,所述三维影像分割模型用于基于三维卷积核提取三维特征信息,第二血管特征用于精细对应于血管中心线在待检测影像上的三维空间位置;
基于第二目标检测模型和第二血管特征获得血管中心线坐标。
2.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法,其特征在于,所述第一血管特征为六个维度[N, X, Y, W, H, C]确定的N个矩形框,其中,N为待检测影像中出现的第N个目标,X为预测出的目标中心的x轴坐标,Y为预测出的目标中心的y轴坐标,W为预测出的目标的宽度,H为预测出的目标的高度,C为识别到的目标的类别。
3.根据权利要求1所述的血管中心线提取方法,其特征在于,所述第一目标检测模型和第二目标检测模型为Yolo模型、SSD模型、Mask-R-CNN模型或Fast-R-CNN模型;
和/或,所述三维影像分割模型为V-net模型。
4.一种基于中心线提取的血管壁影像自动曲面重建方法,其特征在于,包括以下步骤:
基于如权利要求1-3任意一项所述的血管中心线提取方法获取血管中心点的坐标并拟合;
基于拟合结果计算经过各血管中心点的法平面,并基于各法平面分别建立空间坐标系,其中z轴为与法平面的法线方向;
基于法平面对血管壁影像进行采样以获得切片;
基于血管中心线各点的顺序将各切片沿z轴叠加,得到曲面重建的结果。
5.根据权利要求4所述的血管壁影像自动曲面重建方法,其特征在于,所述的拟合血管中心线的各点坐标的方法为B样条拟合。
6.根据权利要求4所述的血管壁影像自动曲面重建方法,其特征在于,在基于法平面对血管壁影像进行采样以获得切片之前,还包括以下步骤:
基于血管类型选取采样范围。
7.一种用于黑血MR影像血管壁三维重建的血管中心线提取系统,其特征在于,包括:
输入模块,用于获取待检测影像;其中,所述的待检测影像为黑血MR影像;
第一检测模块,用于基于Yolo模型从将待检测影像中获取第一血管特征,其中,第一血管特征用于粗略对应于血管中心线在待检测影像上的位置;
组合模块,用于叠加第一血管特征至待检测影像并形成两个通道数据;
第二检测模块,用于将叠加有第一血管特征的待检测影像送入V-net模型,以获得第二血管特征,其中,第二血管特征用于精细对应于血管中心线在待检测影像上的位置;
第三检测模块,用于基于Yolo网络和第二血管特征获得血管中心线坐标。
8.一种基于中心线提取的血管壁影像自动曲面重建系统,其特征在于,包括:
如权利要求7所述的血管中心线提取系统,用于获取血管中心线的各点坐标;
拟合模块,用于拟合血管中心线的各点坐标;
建模模块,用于基于拟合结果计算经过各血管中心点的法平面,并基于各法平面分别建立空间坐标系,其中z轴为与法平面的法线方向;
采样模块,用于基于法平面对血管壁影像进行采样以获得切片;
重建模块,用于基于血管中心线各点的顺序将各切片沿z轴叠加,得到曲面重建的结果。
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