CN111738986B - 一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机可读介质。该方法的一实施例包括：获取血管CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；对血管CT序列图像进行分割处理生成血管分割掩膜；针对血管分割掩膜进行处理得到血管周围的预脂肪掩膜；根据所获取的所有CT值，从预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域生成准脂肪掩膜；对准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理生成血管FAI。本发明实施例通过对血管CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值进行处理生成准脂肪掩膜，并根据准脂肪掩膜内CT值得到血管FAI；从而实现了全自动化测量血管FAI，提高了血管FAI的测量精度。

Description

一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机可读介质

技术领域

本发明属于医学成像技术领域，尤其涉及一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机可读介质。

背景技术

在现代医学领域中，血管周围脂肪衰减指数(Fat Attenuation Index，缩写FAI)是2018年提出的一项新的冠心病功能学评估指标，它可以反映血管及周边的免疫反应活动和斑块进展。研究认为血管周围脂肪衰减指数是对现行冠状动脉的计算机断层扫描血管造影(Computer Aided Translation，缩写CT)的升级，改善了心脏风险的预测和再分层，能够实现心脏不良事件的预测。FAI超过-70.1亨氏单位人群因心血管死亡的风险显著增加，因此评估患者FAI的指标对患者早期干预具有极大的临床价值。

但是，现有FAI的测量方法是半自动化测量模式，即医生需要在传统的后处理工作站的CT图像上手动把冠脉周边的脂肪轮廓勾画出来才能计算每个血管分支的FAI值。手动勾勒脂肪区域轮廓的局限性在于需要手动在含有冠周脂肪的所有CT图像层面进行逐层标记。该测量方法不仅非常耗时，而且需要在勾勒的区域中刨除掉不在脂肪CT值范围内的像素，然而由于人的肉眼对CT图像上的脂肪区域和CT值分辨能力十分有限，且不同人对脂肪区域的认知也不完全相同，因此最终会影响FAI的测量精度。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机可读介质，能够实现脂肪衰减指数全自动生成，提高了脂肪衰减指数的测量精度。

为实现上述目的，根据本发明实施例第一方面，提供一种脂肪衰减指数的生成方法，该方法包括：获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及所述血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；对所述血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜；针对所述血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜；根据所获取的所有CT值，从所述预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜；对所述准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

可选的，所述对所述血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜，包括：对所述血管分割掩膜进行中心线提取，生成血管中心线；对所述血管中心线进行处理，生成血管的准管腔直径；从所述血管中心线上选取多个测量节点，得到测量节点范围；根据所述测量节点范围和所述准管腔直径，确定血管周围的预脂肪掩膜。

可选的，所述根据所述测量节点范围和所述准管腔直径，确定血管周围的预脂肪掩膜，包括：以所述测量节点为球心和0.5倍的所述准管腔直径为第一半径，遍历所述测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜；以所述测量节点为球心和特定倍数的所述准管腔直径为第二半径，遍历所述测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，所述第二半径大于所述第一半径；将所述第二球体掩膜和所述第一球体掩膜相减，得到血管周围的预脂肪掩膜。

可选的，所述对所述血管中心线进行处理，生成血管的准管腔直径，包括：获取所述血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标；针对每个所述节点坐标进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜；针对每个所述管腔横截面掩膜进行处理，生成与所述管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径；从所述多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为血管的准管腔直径。

可选的，所述针对每个所述节点坐标进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜，包括：针对每个所述节点坐标进行计算，生成与所述节点坐标对应的管腔法向量，得到多个管腔法向量；针对每个所述管腔法向量进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜。

可选的，所述从所述血管中心线上选取多个测量节点，生成测量节点范围，包括：当所述血管为右冠状动脉血管时，利用二分类分割模型对右冠脉分割图像进行处理，得到右冠状动脉血管的边界线；确定所述边界线与所述右冠状动脉血管中心线形成的交点，并将所述交点作为右冠状动脉血管中心线的基点；在所述右冠状动脉血管中心线上，将所述基点往后第一距离处的节点作为测量起始点，并将所述基点往后第二距离处的节点作为测量终点，其中，所述第一距离和第二距离是预先设定的，且所述第二距离大于所述第一距离；根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述右冠状动脉血管中心线的测量节点范围。

可选的，所述从所述血管中心线上选取多个测量节点，生成测量节点范围，包括：当所述血管为左前降支血管时，利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域；确定所述左前降支血管中心线与所述交界区域形成的交点，并将所述交点作为左前降支血管中心线的基点；在所述左前降支血管中心线上，将所述基点作为测量起始点，并将所述基点往后第三距离处的节点作为测量终点，其中，所述第三距离是预先设定的；根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述左前降支血管中心线的测量节点范围。

可选的，所述从所述血管中心线上选取多个测量节点，生成测量节点范围，包括：当所述血管为左回旋支血管时，利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域；确定所述左回旋支血管中心线与所述交界区域形成的交点，并将所述交点作为左回旋支血管中心线的基点；在所述左回旋支血管的中心线上，将所述基点作为测量起始点，并将所述基点往后第四距离处的节点作为测量终点，其中，所述第四距离是预先设定的；根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述左回旋支血管中心线的测量节点范围。

为实现上述目的，根据本发明实施例第二方面，还提供一种脂肪衰减指数的装置，该装置包括：获取模块，用于获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及所述血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；分割模块，用于对所述血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜；第一处理模块，用于针对所述血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜；选取模块，用于根据所获取的所有CT值，从所述预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜；第二处理模块，用于针对所述准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

为实现上述目的，根据本发明实施例第三方面，还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的生成方法。

本发明实施例针对一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机存储介质，首先对获取的血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像进行分割处理生成血管分割掩膜；并对血管分割掩膜进行处理得到血管周围的预脂肪掩膜；之后根据所获取的血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值，从预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域生成准脂肪掩膜；最后对准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理生成血管周围脂肪衰减指数。如此，本发明通过对血管CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值进行处理，生成准脂肪掩膜，并根据准脂肪掩膜内CT值生成血管FAI；这样，可以自动分割血管周围的准脂肪掩膜并生成血管FAI，以解决现有技术中半自动测量血管FAI所导致的耗时以及测量精度低等问题，从而实现了全自动化测量血管FAI，提高了血管FAI的测量精度。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步的效果将在下文结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

图1为本发明一实施例的一种脂肪衰减指数的生成方法的流程图；

图2为本发明一实施例的一种脂肪衰减指数的生成装置的示意图；

图3为本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图4是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本发明实施例的目的在于通过人工智能训练模型对血管CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值进行处理，生成准脂肪掩膜，并根据准脂肪掩膜内CT值生成血管FAI；从而解决了现有技术中半自动测量血管FAI所导致的耗时以及测量精度低等问题，从而实现了全自动化测量血管FAI，提高了血管FAI的测量精度。

如图1所示，为本发明一实施例的一种脂肪衰减指数的生成方法的流程图，该方法至少包括如下操作流程：S101，获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值。

S102，对血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜。

例如，利用训练好的三维卷积神经网络分割模型对血管CT序列图像进行分割处理，得到冠状动脉分割图像、左冠脉分割图像和右冠脉分割图像；从所述冠状动脉分割图像、左冠脉分割图像和右冠脉分割图像中选取左冠脉分割图像和右冠脉分割图像，并对左冠脉分割图像和右冠脉分割图像做标记，生成左冠脉分割掩膜和右冠脉分割掩膜。

S103，针对血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜。

示例性的，对血管分割掩膜进行中心线提取，生成血管中心线；获取血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标；针对每个节点坐标进行处理，生成与节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜；针对每个管腔横截面掩膜进行处理，生成与管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径；从多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为血管的准管腔直径。从血管中心线上选取多个测量节点，得到测量节点范围；以测量节点为球心和0.5倍的准管腔直径为第一半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜；以测量节点为球心和特定倍数的准管腔直径为第二半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，第二半径大于第一半径；将第二球体掩膜和第一球体掩膜相减，得到血管周围的预脂肪掩膜。

例如，利用二分类分割模型对右冠脉分割掩膜进行分割处理，得到右冠状动脉血管掩膜。对右冠状动脉血管掩膜进行中心线提取，生成右冠状动脉血管中心线。获取右冠状动脉血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标。针对每个节点坐标进行处理，生成与节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜。针对每个管腔横截面掩膜进行处理，生成与管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径。从多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为右冠状动脉血管的准管腔直径。根据右冠状动脉血管掩膜确定右冠状动脉血管的边界线。确定边界线与右冠状动脉血管中心线形成的交点，并将交点作为右冠状动脉血管中心线的基点。在右冠状动脉血管中心线上，将基点往后第一距离处的节点作为测量起始点，并将基点往后第二距离处的节点作为测量终点，其中，第一距离和第二距离是预先设定的，且第二距离大于所述第一距离；例如第一距离可以为1cm，第二距离可以为5cm。根据测量起始点和测量终点，确定右冠状动脉血管中心线的测量节点范围。以测量节点为球心和0.5倍的准管腔直径为第一半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜。以测量节点为球心和特定倍数的准管腔直径为第二半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，第二半径大于第一半径。将第二球体掩膜和第一球体掩膜相减，得到右冠状动脉血管周围的预脂肪掩膜。

例如，利用三分类分割模型对左冠脉分割掩膜进行分割处理，得到左前降支血管掩膜。对左前降支血管掩膜进行中心线提取，生成左前降支血管中心线。获取左前降支血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标。针对每个节点坐标进行处理，生成与节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜。针对每个管腔横截面掩膜进行处理，生成与管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径。从多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为左前降支血管的准管腔直径。利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域。确定左前降支血管中心线与交界区域形成的交点，并将交点作为左前降支血管中心线的基点。在左前降支血管中心线上，将基点作为测量起始点，并将基点往后第三距离处的节点作为测量终点，其中，第三距离是预先设定的；例如第三距离可以为4cm。根据测量起始点和测量终点，确定左前降支血管中心线的测量节点范围。以测量节点为球心和0.5倍的准管腔直径为第一半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜。以测量节点为球心和特定倍数的准管腔直径为第二半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，第二半径大于第一半径。将第二球体掩膜和第一球体掩膜相减，得到左前降支血管周围的预脂肪掩膜。

例如，利用三分类分割模型对左冠脉分割掩膜进行分割处理，得到左回旋降支血管掩膜。对左回旋降支血管掩膜进行中心线提取，生成左回旋降支血管中心线。获取左回旋降支血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标。针对每个节点坐标进行处理，生成与节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜。针对每个管腔横截面掩膜进行处理，生成与管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径。从多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为左回旋降支血管的准管腔直径。利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域。确定左回旋降支血管中心线与交界区域形成的交点，并将交点作为左回旋降支血管中心线的基点。在左回旋降支血管中心线上，将基点作为测量起始点，并将基点往后第四距离处的节点作为测量终点，其中，第四距离是预先设定的；例如第四距离可以为4cm。根据测量起始点和测量终点，确定左回旋降支血管中心线的测量节点范围。以测量节点为球心和0.5倍的准管腔直径为第一半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜。以测量节点为球心和特定倍数的准管腔直径为第二半径，遍历测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，第二半径大于第一半径。将第二球体掩膜和第一球体掩膜相减，得到左回旋降支血管周围的预脂肪掩膜。

在这里，第二半径可以是1.5倍的准管腔直径。可以通过骨架提取法对血管分割掩膜进行中心线提，也可以采用其他算法进行血管中心线提取。

S103，根据所获取的所有CT值，从预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜。

具体地，从所获取的所有CT值中选取脂肪CT值范围内的对应的CT值，得到多个脂肪CT值。根据所述多个脂肪CT值，从预脂肪掩膜中选取与所述多个脂肪CT值对应的区域，生成准脂肪掩膜。即通过CT值范围筛选，排除预脂肪掩膜内CT值在-190HU～-30HU范围之外的部分，得到准脂肪掩膜。

S104，对准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

具体地，对准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值求平均值，生成血管周围脂肪衰减指数。

应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在的逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对冠状动脉血管周围脂肪衰减指数的评估通常是对左前降支血管FAI、左回旋降支血管FAI和右冠状动脉血管FAI进行评估。当FAI超过-70.1亨氏单位人群心血管死亡风险显著增加，因此对患者早期干预具有极大的临床价值。

本发明实施例通过自动寻找血管FAI计算的起始点位置以生成血管准脂肪掩膜，并根据准脂肪掩膜内CT值自动生成血管FAI；这样，可以实现自动分割血管周围的准脂肪掩膜并生成血管FAI，以解决现有技术中半自动测量血管FAI所导致的耗时以及测量精度低等问题，从而实现了全自动化测量血管FAI，提高了FAI的测量精度。进而为医学科研工作者和冠心病患者的风险分析提供一种有效工具。

如图2所示，为本发明一实施例的一种脂肪衰减指数的生成装置的示意图；该装置200包括：获取模块201，用于获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及所述血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；分割模块202，用于对所述血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜；第一处理模块203，用于针对所述血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜；选取模块204，用于根据所获取的所有CT值，从所述预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜；第二处理模块205，用于针对所述准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

在可选的实施例中，所述分割模块202包括：提取单元，用于对所述血管分割掩膜进行中心线提取，生成血管中心线；处理单元，用于对所述血管中心线进行处理，生成血管的准管腔直径；选取单元，用于从所述血管中心线上选取多个测量节点，得到测量节点范围；确定单元，用于根据所述测量节点范围和所述准管腔直径，确定血管周围的预脂肪掩膜。

在可选的实施例中，确定单元包括：第一生成子单元，用于以所述测量节点为球心和0.5倍的所述准管腔直径为第一半径，遍历所述测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜；第二生成子单元，用于以所述测量节点为球心和特定倍数的所述准管腔直径为第二半径，遍历所述测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，所述第二半径大于所述第一半径；计算子单元，用于将所述第二球体掩膜和所述第一球体掩膜相减，得到血管周围的预脂肪掩膜。

在可选的实施例中，处理单元包括：获取子单元，用于获取所述血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标；第三生成子单元，用于针对每个所述节点坐标进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜；第四生成子单元，用于针对每个所述管腔横截面掩膜进行处理，生成与所述管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径；选取子单元，用于从所述多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为血管的准管腔直径。

在可选的实施例中，第一生成子单元包括：计算子单元，用于针对每个所述节点坐标进行计算，生成与所述节点坐标对应的管腔法向量，得到多个管腔法向量；处理子单元，用于针对每个所述管腔法向量进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜。

在可选的实施例中，选取单元包括：处理子单元，用于当所述血管为右冠状动脉血管时，利用二分类分割模型对右冠脉分割图像进行处理，得到右冠状动脉血管的边界线；第一确定子单元，用于确定所述边界线与所述右冠状动脉血管中心线形成的交点，并将所述交点作为右冠状动脉血管中心线的基点；第二确定子单元，用于在所述右冠状动脉血管中心线上，将所述基点往后第一距离处的节点作为测量起始点，并将所述基点往后第二距离处的节点作为测量终点，其中，所述第一距离和第二距离是预先设定的，且所述第二距离大于所述第一距离。第三确定子单元，用于根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述右冠状动脉血管中心线的测量节点范围。

在可选的实施例中，选取单元包括：处理子单元进一步用于，当所述血管为左前降支血管时，利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域；第一确定子单元进一步用于，确定所述左前降支血管中心线与所述交界区域形成的交点，并将所述交点作为左前降支血管中心线的基点；第二确定子单元进一步用于，在所述左前降支血管中心线上，将所述基点作为测量起始点，并将所述基点往后第三距离处的节点作为测量终点，其中，所述第三距离是预先设定的；第三确定子单元进一步用于，根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述左前降支血管中心线的测量节点范围。

在可选的实施例中，选取单元包括：处理子单元进一步用于，当所述血管为左回旋支血管时，利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域；第一确定子单元进一步用于，确定所述左回旋支血管中心线与所述交界区域形成的交点，并将所述交点作为左回旋支血管中心线的基点；第二确定子单元进一步用于，在所述左回旋支血管的中心线上，将所述基点作为测量起始点，并将所述基点往后第四距离处的节点作为测量终点，其中，所述第四距离是预先设定的；第三确定子单元进一步用于，根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述左回旋支血管中心线的测量节点范围。

上述装置可执行本发明实施例所提供的脂肪衰减指数的生成方法，具备执行脂肪衰减指数的生成方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的脂肪衰减指数的生成方法。

如图3所示，为本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图，该系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所产生的点击事件提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的点击数据、文本内容等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的脂肪衰减指数的生成方法一般由服务器305执行，相应地，解读装置一般设置于服务器305中。

应该理解，图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图4，其示出了适于用来实现实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。图4示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU401、ROM402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块、获取模块、确定模块和第一处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备至少执行如下所示的操作步骤：S101，获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；S102，对血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜；S103，针对血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜；S104，根据所获取的所有CT值，从预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜；S105，对准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

本发明实施例针对一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机存储介质，首先对获取的血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像进行分割处理生成血管分割掩膜；并对血管分割掩膜进行处理得到血管周围的预脂肪掩膜；之后根据所获取的血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值，从预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域生成准脂肪掩膜；最后对准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理生成血管周围脂肪衰减指数。如此，本发明通过对血管CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值进行处理，生成准脂肪掩膜，并根据准脂肪掩膜内CT值生成血管周围脂肪衰减指数；这样，可以自动分割血管周围的准脂肪掩膜并生成血管FAI，以解决现有技术中半自动测量血管FAI所导致的耗时以及测量精度低等问题，从而实现了全自动化测量，提高了血管FAI的测量精度。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种脂肪衰减指数的生成方法，其特征在于，包括：

获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；

对所述血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜；

对所述血管分割掩膜进行中心线提取，生成血管中心线；

对所述血管中心线进行处理，生成血管的准管腔直径；

从所述血管中心线上选取多个测量节点，得到测量节点范围；

根据所述测量节点范围和所述准管腔直径，确定血管周围的预脂肪掩膜；

根据所获取的所有CT值，从所述预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜；

对所述准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述测量节点范围和所述准管腔直径，确定血管周围的预脂肪掩膜，包括：

以所述测量节点为球心和0.5倍的所述准管腔直径为第一半径，遍历所述测量节点范围内的所有测量节点，生成第一球体掩膜；

以所述测量节点为球心和特定倍数的所述准管腔直径为第二半径，遍历所述测量节点范围内的所有测量节点，生成第二球体掩膜；其中，所述第二半径大于所述第一半径；

将所述第二球体掩膜和所述第一球体掩膜相减，得到血管周围的预脂肪掩膜。

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述对所述血管中心线进行处理，生成血管的准管腔直径，包括：

获取所述血管中心线上所有节点的坐标，得到多个节点坐标；

针对每个所述节点坐标进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜；

针对每个所述管腔横截面掩膜进行处理，生成与所述管腔横截面掩膜对应的预管腔直径，得到多个预管腔直径；

从所述多个预管腔直径中选取最大的预管腔直径作为血管的准管腔直径。

4.根据权利要求3所述的生成方法，其特征在于，所述针对每个所述节点坐标进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜，包括：

针对每个所述节点坐标进行计算，生成与所述节点坐标对应的管腔法向量，得到多个管腔法向量；

针对每个所述管腔法向量进行处理，生成与所述节点坐标对应的管腔横截面掩膜，得到多个管腔横截面掩膜。

5.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述从所述血管中心线上选取多个测量节点，生成测量节点范围，包括：

当所述血管为右冠状动脉血管时，利用二分类分割模型对右冠脉分割图像进行处理，得到右冠状动脉血管的边界线；

确定所述边界线与所述右冠状动脉血管中心线形成的交点，并将所述交点作为右冠状动脉血管中心线的基点；

在所述右冠状动脉血管中心线上，将所述基点往后第一距离处的节点作为测量起始点，并将所述基点往后第二距离处的节点作为测量终点，其中，所述第一距离和第二距离是预先设定的，且所述第二距离大于所述第一距离；

根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述右冠状动脉血管中心线的测量节点范围。

6.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述从所述血管中心线上选取多个测量节点，生成测量节点范围，包括：

当所述血管为左前降支血管时，利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域；

确定所述左前降支血管中心线与所述交界区域形成的交点，并将所述交点作为左前降支血管中心线的基点；

在所述左前降支血管中心线上，将所述基点作为测量起始点，并将所述基点往后第三距离处的节点作为测量终点，其中，所述第三距离是预先设定的；

根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述左前降支血管中心线的测量节点范围。

7.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述从所述血管中心线上选取多个测量节点，生成测量节点范围，包括：

当所述血管为左回旋支血管时，利用三分类分割模型对左冠脉分割图像进行处理，得到左主干血管、左前降支血管和左回旋降支血管的交界区域；

确定所述左回旋支血管中心线与所述交界区域形成的交点，并将所述交点作为左回旋支血管中心线的基点；

在所述左回旋支血管的中心线上，将所述基点作为测量起始点，并将所述基点往后第四距离处的节点作为测量终点，其中，所述第四距离是预先设定的；

根据所述测量起始点和所述测量终点，确定所述左回旋支血管中心线的测量节点范围。

8.一种脂肪衰减指数的生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取血管计算机断层扫描血管造影CT序列图像及血管CT序列图像上每个像素点对应的CT值；

分割模块，用于对所述血管CT序列图像进行分割处理，生成血管分割掩膜；

第一处理模块，用于针对所述血管分割掩膜进行处理，得到血管周围的预脂肪掩膜；

选取模块，用于根据所获取的所有CT值，从所述预脂肪掩膜中选取与脂肪CT值范围对应的区域，生成准脂肪掩膜；

第二处理模块，用于针对所述准脂肪掩膜内所有像素点对应的CT值进行处理，生成血管周围脂肪衰减指数。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的生成方法。

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