[发明专利]基于MRA影像的颅内动脉瘤检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于MRA影像的颅内动脉瘤检测方法，其特征在于,包括：

对MRA影像样本进行预处理；

基于预处理后的MRA影像样本提取目标图像块；其中，所述目标图像块为包含动脉的图像块；

基于目标图像块生成MIP图像；

基于所述MIP图像和与所述MIP图像对应的所述目标图像块生成训练数据集；

基于构建的动脉瘤检测模型和所述训练数据集，得到训练好的动脉瘤检测模型；

基于训练好的动脉瘤检测模型和待测MRA影像，预测所述待测MRA影像是否含有动脉瘤。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对MRA影像样本进行预处理，包括：

人工标注所述MRA影像样本中的动脉瘤影像；

基于所述动脉瘤影像生成动脉瘤的掩膜信息；

将人工标注后的所述MRA影像样本和所述动脉瘤的掩膜信息分别转换为三维矩阵，得到MRA矩阵影像和动脉瘤的掩膜矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预处理后的MRA影像样本提取目标图像块，包括：

将MRA矩阵影像分成若干个预设图像块；

对所述MRA矩阵影像进行血管分割，得到目标区域；其中，目标区域为包含动脉的区域；

筛选出目标区域的多个预设图像块，得到目标图像块；

基于目标图像块和动脉瘤的掩膜矩阵筛选出含有动脉瘤的图像块。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预处理后的MRA影像样本提取目标图像块之后，包括：

对所述含有动脉瘤的图像块进行数据增强；

对所有的目标图像块进行打标签，以实现对目标图像块进行标记为是否含有动脉瘤的图像块；其中，含有动脉瘤的图像块标记的概率为1，未含有动脉瘤的图像块标记的概率为0。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于目标图像块生成MIP图像包括：

将所述目标图像块从多个方向进行投影成像，生成与所述多个方向对应的多个MIP图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述构建的动脉瘤检测模型包括多个图像分类模型；

所述基于构建的动脉瘤检测模型和训练数据集，得到训练好的动脉瘤检测模型，包括：

多个图像分类模型一一对应从不同方向学习训练数据集中的多个MIP图像和与MIP图像对应的所述目标图像块，得到训练好的动脉瘤检测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述图像分类模型包括卷积层、最大池化层、全连接层和输出层；

选择除输出层以外的ReLU函数作为激活函数，归一化处理所述激活函数；

通过Sigmoid函数将所述全连接层的输出转换为含有动脉瘤的概率；其中，

初始化网络参数，根据输入的MIP图像进行计算，得到含有动脉瘤的预测概率；

将含有动脉瘤的预测概率与已标记的是否含有动脉瘤的概率进行比较，并进行反向传播，更新网络参数，经过多次迭代计算，得到训练好的动脉瘤检测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于训练好的动脉瘤检测模型和待测MRA影像，预测所述待测MRA影像是否含有动脉瘤，包括：

对待测MRA影像转换成三维矩阵的影像，得到待测MRA矩阵影像；

将待测MRA矩阵影像分成若干个待测预设图像块；

对所述待测MRA矩阵影像进行血管分割，得到待测目标区域；其中，待测目标区域为包含动脉的区域；

筛选出待测目标区域的多个待测预设图像块；

分别对每个待测预设图像块从多个方向进行投影成像，生成与所述多个方向对应的多个待测MIP图像；

多个待测MIP图像按照所述多个方向中的不同方向一一对应输入多个图像分类模型，得到多个含有动脉瘤的概率；

若所述多个含有动脉瘤的概率的平均值大于预设阈值，则判定所述待测MRA影像含有动脉瘤，并标记含有动脉瘤的所述待测预设图像块为待测目标图像块。