血管管壁定量分析方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本公开涉及计算机，尤其涉及一种血管管壁定量分析方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、脑血管疾病的研究长期以来一直是科研与临床实践的重要关切。磁共振(tof)亮血成像技术可用于分析评价血管的狭窄程度。随着近年研究的深入，三维高清血管壁成像(vwi)，可进一步用于定量评估脑部动脉血管壁的形态学变化，弥补单纯血管狭窄分析的不足，已获得广泛的临床关注。随着深度学习技术在医学影像领域的应用，管壁的定量分析已经由传统的大量依赖人工标注的阶段，逐步走向全自动化。然而，为了获得稳定可靠的定量分析结果，必须确保管腔管壁分割的准确性，目前的自动化分析流程仅在图像质量较高时工作，鲁棒性较差，经常需要人工干预。当图像中出现血管段信号丢失、对比度差、血管病理性改变、图像伪影干扰等情况时，如何进一步提高自动化分析系统的准确性，减少或避免人工干预的参与，仍然是当前研究的重点与难点。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开提出了一种血管管壁定量分析方法、装置、电子设备和存储介质，旨在极少或无人工干预的情况下，准确、稳定地量化血管管壁参数。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种血管管壁定量分析方法，所述方法包括：

3、确定采集目标区域血管得到的三维磁共振图像和三维高清图像，所述目标区域血管包括至少一个血管分支；

4、对所述三维磁共振图像进行图像分割处理，得到其中的血管位置；

5、根据所述三维磁共振图像中的血管位置，确定每个所述血管分支在所述三维磁共振图像中对应的参考中心线以及参考分支类别；

6、通过对所述三维磁共振图像和所述三维高清图像进行配准，得到每个所述血管分支在所述三维高清图像中的候选中心线；

7、根据所述参考分支类别对所述候选中心线进行校正，得到所述目标区域血管在所述三维高清图像中的目标中心线；

8、根据所述目标中心线对所述目标区域血管进行量化分析。

9、在一种可能的实现方式中，所述根据所述三维磁共振图像中的血管位置，确定每个所述血管分支在所述三维磁共振图像中对应的参考中心线以及参考分支类别，包括：

10、根据所述三维磁共振图像中的血管位置进行中心线提取，得到多个预测中心线；

11、对所述多个预测中心线进行修复处理，得到每个所述血管分支对应的参考中心线；

12、对每个所述参考中心线进行分类，得到所述参考中心线对应血管分支的参考分支类别。

13、在一种可能的实现方式中，所述对所述多个预测中心线进行修复处理，得到每个所述血管分支对应的参考中心线，包括：

14、对所述预测中心线中包括的离散中心线进行补全，得到补全后的至少一个待处理中心线；

15、对所述至少一个待处理中心线进行后处理，得到每个所述血管分支对应的参考中心线。

16、在一种可能的实现方式中，所述对所述预测中心线中包括的离散中心线进行补全，得到补全后的至少一个待处理中心线，包括：

17、确定每个所述预测中心线的两个端点位置，并检查每个所述端点的预设范围内是否存在位于预测中心线上的匹配中心点；

18、响应于至少存在一个端点仅具有一个匹配中心点，确定所述预测中心线为离散中心线；

19、对所述离散中心线进行补全，得到至少一个待处理中心线。

20、在一种可能的实现方式中，所述对所述至少一个待处理中心线进行后处理，得到每个所述血管分支对应的参考中心线，包括：

21、对所述至少一个待处理中心线依次进行中心线过滤、中心线重采样、中心线平滑和中心点半径计算，得到每个所述血管分支对应的参考中心线。

22、在一种可能的实现方式中，所述对每个所述参考中心线进行分类，得到所述参考中心线对应血管分支的参考分支类别，包括：

23、根据每个所述参考中心线中每个所述中心点的位置坐标和对应的半径信息，确定分类数据；

24、将所述分类数据输入训练得到的分类模型中，得到对应的参考分支类别。

25、在一种可能的实现方式中，所述通过对所述三维磁共振图像和所述三维高清图像进行配准，得到每个所述血管分支在所述三维高清图像中的候选中心线，包括：

26、对所述三维共振图像和所述三维高清图像进行刚性配准，得到对应的变换矩阵；

27、通过所述变换矩阵分别对每个所述血管分支对应的参考中心线进行变换处理，得到对应的候选中心线。

28、在一种可能的实现方式中，所述根据所述参考分支类别对所述候选中心线进行校正，得到所述目标区域血管在所述三维高清图像中的目标中心线，包括：

29、根据所述参考分支类别和所述候选中心线匹配并提取所述三维高清图像中的至少一类血管分支，并生成对应的二维拉直图像组；

30、根据每类血管分支对应的二维拉直图像组确定多个对应的二维中心线；

31、根据每类血管分支对应的多个二维中心线进行空间转换，得到所述目标区域血管在所述三维高清图像中的目标中心线。

32、在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标中心线对所述目标区域血管进行量化分析，包括：

33、根据所述目标中心线对所述三维高清图像进行曲面重建，得到横断面管壁图像；

34、根据所述横断面管壁图像确定包括所述目标区域血管的管腔面积、管壁面积、管腔体积、管壁体积、管壁厚度、归一化管壁指数、重构指数和狭窄率中至少一项的量化参数。

35、根据本公开的第二方面，提供了一种血管管壁定量分析装置，所述装置包括：

36、图像确定模块，用于确定采集目标区域血管得到的三维磁共振图像和三维高清图像，所述目标区域血管包括至少一个血管分支；

37、图像分割模块，用于对所述三维磁共振图像进行图像分割处理，得到其中的血管位置；

38、第一中心线确定模块，用于根据所述三维磁共振图像中的血管位置，确定每个所述血管分支在所述三维磁共振图像中对应的参考中心线以及参考分支类别；

39、第二中心线确定模块，用于通过对所述三维磁共振图像和所述三维高清图像进行配准，得到每个所述血管分支在所述三维高清图像中的候选中心线；

40、第三中心线确定模块，用于根据所述参考分支类别对所述候选中心线进行校正，得到所述目标区域血管在所述三维高清图像中的目标中心线；

41、量化分析模块，用于根据所述目标中心线对所述目标区域血管进行量化分析。

42、在一种可能的实现方式中，所述第一中心线确定模块，进一步用于：

43、根据所述三维磁共振图像中的血管位置进行中心线提取，得到多个预测中心线；

44、对所述多个预测中心线进行修复处理，得到每个所述血管分支对应的参考中心线；

45、对每个所述参考中心线进行分类，得到所述参考中心线对应血管分支的参考分支类别。

46、在一种可能的实现方式中，所述第一中心线确定模块，进一步用于：

47、对所述预测中心线中包括的离散中心线进行补全，得到补全后的至少一个待处理中心线；

48、对所述至少一个待处理中心线进行后处理，得到每个所述血管分支对应的参考中心线。

49、在一种可能的实现方式中，所述第一中心线确定模块，进一步用于：

50、确定每个所述预测中心线的两个端点位置，并检查每个所述端点的预设范围内是否存在位于预测中心线上的匹配中心点；

51、响应于至少存在一个端点仅具有一个匹配中心点，确定所述预测中心线为离散中心线；

52、对所述离散中心线进行补全，得到至少一个待处理中心线。

53、在一种可能的实现方式中，所述第一中心线确定模块，进一步用于：

54、对所述至少一个待处理中心线依次进行中心线过滤、中心线重采样、中心线平滑和中心点半径计算，得到每个所述血管分支对应的参考中心线。

55、在一种可能的实现方式中，所述第一中心线确定模块，进一步用于：

56、根据每个所述参考中心线中每个所述中心点的位置坐标和对应的半径信息，确定分类数据；

57、将所述分类数据输入训练得到的分类模型中，得到对应的参考分支类别。

58、在一种可能的实现方式中，所述第二中心线确定模块，进一步用于：

59、对所述三维共振图像和所述三维高清图像进行刚性配准，得到对应的变换矩阵；

60、通过所述变换矩阵分别对每个所述血管分支对应的参考中心线进行变换处理，得到对应的候选中心线。

61、在一种可能的实现方式中，所述第三中心线确定模块，进一步用于：

62、根据所述参考分支类别和所述候选中心线匹配并提取所述三维高清图像中的至少一类血管分支，并生成对应的二维拉直图像组；

63、根据每类血管分支对应的二维拉直图像组确定多个对应的二维中心线；

64、根据每类血管分支对应的多个二维中心线进行空间转换，得到所述目标区域血管在所述三维高清图像中的目标中心线。

65、在一种可能的实现方式中，所述量化分析模块，进一步用于：

66、根据所述目标中心线对所述三维高清图像进行曲面重建，得到横断面管壁图像；

67、根据所述横断面管壁图像确定包括所述目标区域血管的管腔面积、管壁面积、管腔体积、管壁体积、管壁厚度、归一化管壁指数、重构指数和狭窄率中至少一项的量化参数。

68、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为在执行所述存储器存储的指令时，实现上述方法。

69、根据本公开的第四方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

70、根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备的处理器中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。

71、在本公开实施例中，采集包括一个血管分支的目标区域血管得到三维磁共振图像和三维高清图像，并对三维磁共振图像进行图像分割处理得到其中的血管位置。然后根据三维磁共振图像中的血管位置确定每个血管分支在三维磁共振图像中对应的参考中心线以及参考分支类别。通过对三维磁共振图像和三维高清图像进行配准，得到每个血管分支在三维高清图像中的候选中心线，并根据参考分支类别对候选中心线进行校正，得到目标区域血管在三维高清图像中的目标中心线，以目标区域血管进行量化分析。本公开通过同时采集的磁共振图像和三维高清图像共同实现自动化的血管管壁定量分析，在三维高清图像中出现血管段信号丢失、对比度差、血管病理性改变以及图像伪影干扰等情况时，可以通过对三维磁共振图像的处理结果自动且准确的对三维高清图像中的血管管壁进行量化分析，无需人工辅助，且得到的量化结果更加准确。

72、根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。