[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取心脏计算机断层扫描血管造影CCTA图像；根据CCTA图像确定冠状动脉血管的血管内腔图像；对冠状动脉血管的血管内腔图像进行边缘提取，得到冠状动脉血管的血管内腔的外轮廓图像；根据CCTA图像确定冠状动脉血管的特征图像，特征图像用于指示冠状动脉血管的血管外轮廓；基于预设算法对血管内腔的外轮廓图像与特征图像进行处理，得到冠状动脉血管的血管区域图像；对血管区域图像与血管内腔图像进行集合运算，得到冠状动脉血管的血管壁图像。通过采用血管图像增强处理与血管区域图像提取相融合的技术有效提高血管壁提取的效率。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

心血管疾病主要是因为冠状动脉血管发生动脉粥样硬化病变而引起血管腔狭窄或阻塞，从而导致的心脏组织发生的缺血性或出血性疾病，其死亡率居各种疾病首位。当前医学研究证明冠状动脉血管粥样硬化斑块负荷及斑块图像组学特征分析对冠心病风险评估具有重要价值。冠状动脉血管粥样硬化斑块存在血管壁中，因此冠状动脉血管壁分割是提取斑块进行分析的基础。而且目前医学界冠心病诊断与风险评估倾向于基于心脏计算机断层扫描血管造影(Cardiac Computed Tomography Angiography,CCTA)图像推断，因此基于CCTA图像的冠状动脉血管壁分割具有重要的临床意义。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习技术的医疗图像分割得到了广泛应用，血管壁分割也多见于基于深度学习技术来实现。但是相关技术中基于深度学习技术对血管壁的提取，需要人工定义血管初始轮廓，以及人工标注大量的血管壁数据，操作复杂且耗时，使得血管壁提取的效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种与相关技术不同的实现方案，以解决相关技术中对血管壁的提取，需要人工定义血管初始轮廓，以及人工标注大量的血管壁数据，操作复杂且耗时，使得血管壁提取的效率较低的技术问题。

第一方面，本申请提供一种图像处理方法，包括：

获取心脏计算机断层扫描血管造影CCTA图像；

根据所述CCTA图像确定冠状动脉血管的血管内腔图像；

对所述冠状动脉血管的血管内腔图像进行边缘提取，得到所述冠状动脉血管的血管内腔的外轮廓图像；

根据所述CCTA图像确定所述冠状动脉血管的特征图像，所述特征图像用于指示所述冠状动脉血管的血管外轮廓；

基于预设算法对所述血管内腔的外轮廓图像与所述特征图像进行处理，得到冠状动脉血管的血管区域图像；

对所述血管区域图像与所述血管内腔图像进行集合运算，得到所述冠状动脉血管的血管壁图像。

第二方面，本申请提供一种图像处理装置，包括：

获取模块，用于获取心脏计算机断层扫描血管造影CCTA图像；

第一确定模块，用于根据所述CCTA图像确定冠状动脉血管的血管内腔图像；

边缘提取模块，用于对所述冠状动脉血管的血管内腔图像进行边缘提取，得到所述冠状动脉血管的血管内腔的外轮廓图像；

第二确定模块，用于根据所述CCTA图像确定所述冠状动脉血管的特征图像，所述特征图像用于指示所述冠状动脉血管的血管外轮廓；

处理模块，用于基于预设算法对所述血管内腔的外轮廓图像与所述特征图像进行处理，得到冠状动脉血管的血管区域图像；

集合运算模块，用于对所述血管区域图像与所述血管内腔图像进行集合运算，得到所述冠状动脉血管的血管壁图像。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：