CN112037170A - 一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质。该检出方法的一实施例包括：将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；之后沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；并从血管CT图像上选取与该候选位置相应的区域，生成血管狭窄候选区域；最后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。如此，本发明通过在血管CT图像上选取与血管狭窄的候选位置相应的区域，并利用分类器模型对选取的狭窄区域进行识别，从而提高了血管狭窄区域识别的准确度。

Description

一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质

技术领域

本发明属于医学成像技术领域，尤其涉及一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质。

背景技术

医学影像学提供了一种新的无创检查手段，即利用医学影像设备，如核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，缩写MRI)扫描仪、电子计算机断层扫描(ComputedTomography，缩写CT)扫描仪，对病人的待检查区域进行扫描并获取待检查区域的图像，以供医生进行分析。

在临床中，有时需要对病人的疑似血管狭窄区域进行定位，然后由医生对疑似血管狭窄区域进行进一步判断，从而确定真正的血管狭窄区域。在现有技术中，疑似血管狭窄区域的定位方法通常为：首先，医学影像设备对待检查血管进行扫描，并获取待检查血管的图像；其次，医生对待检查血管的图像中的血管形状进行观测，并依据经验定位疑似血管狭窄区域，然后依靠手动的方式在疑似血管狭窄区域做出标记，以供后续判断。

由此可见，在现有技术中，血管狭窄区域的定位是依据医生的个人经验来完成的，这有可能出现由于医生经验不足而不能对血管狭窄区域进行很好的定位，从而遗漏血管狭窄区域，进而降低了血管狭窄检出的准确率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质，能够有效提高血管狭窄区域检出的准确率。

为实现上述目的，根据本发明实施例第一方面，提供一种血管狭窄的检出方法，该方法包括：将血管中心线MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；沿血管中心线的方向在所述优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；从血管CT图像上选取与所述候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域；利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

可选的，所述沿血管中心线的方向在所述优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置，包括：在所述优化后的血管分割MIP图像上统计每个所述中心点在对应法向方向上的CT值数量；沿血管中心线方向基于每个所述中心点对应的CT值数量确定优化后的血管分割MIP图像的宽度曲线；在所述优化后的血管分割MIP图像上将所述宽度曲线产生突变的位置确定为血管狭窄的候选位置。

可选的，所述优化后的MIP分割图像通过如下步骤获得：对于原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，得到血管中心区域图像；从血管CT图像上获取所述血管中心区域图像的CT值，并对所有所述CT值求平均值，得到CT均值；

利用所述CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像。

可选的，所述利用所述CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像，包括：将所述CT均值与CT阈值二者的差值作为参考阈值；判断所述原始血管分割MIP图像上CT值是否大于所述参考阈值，得到判断结果；若所述判断结果表征所述CT值大于所述参考阈值，则确定该CT值对应的为血管，得到优化后的血管分割MIP图像。

可选的，所述利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域，包括：利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行测试训练，得到测试训练结果；若所述测试训练结果表征所述血管狭窄候选区域通过测试，则确定所述血管狭窄候选区域为血管准狭窄区域。

为实现上述目的，根据本发明实施例第二方面，还提供一种血管狭窄的检出装置，该装置包括：映射模块，用于将血管中心线MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；确定模块，用于沿血管中心线的方向在所述优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；选取模块，用于从血管CT图像上选取与所述候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域；判断模块，用于利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

可选的，所述确定模块包括：统计单元，用于在所述优化后的血管分割MIP图像上统计每个所述中心点在对应法向方向上的CT值数量；第一确定单元，用于沿血管中心线方向基于每个所述中心点对应的CT值数量确定优化后的血管分割MIP图像的宽度曲线；第二确定单元，用于在所述优化后的血管分割MIP图像上将所述宽度曲线产生突变的位置确定为血管狭窄的候选位置。

可选的，所述优化后的MIP分割图像通过如下步骤获得：腐蚀模块，用于对于原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，得到血管中心区域图像；获取模块，用于从血管CT图像上获取所述血管中心区域图像的CT值，并对所有所述CT值求平均值，得到CT均值；优化模块，用于利用所述CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像。

可选的，所述优化模块包括：计算单元，用于将所述CT均值与CT阈值二者的差值作为参考阈值；判断单元，用于判断所述原始血管分割MIP图像上CT值是否大于所述参考阈值，得到判断结果；确定单元，用于若所述判断结果表征所述CT值大于所述参考阈值，则确定该CT值对应的为血管，得到优化后的血管分割MIP图像。

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，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的血管狭窄的检出方法。

本发明实施例针对一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质，首先将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；之后沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；并从血管CT图像上选取与该候选位置相应的区域，生成血管狭窄候选区域；最后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。如此，本发明通过在血管CT图像上选取与血管狭窄的候选位置相应的区域，并利用分类器模型对选取的狭窄区域进行识别，从而提高了血管狭窄区域识别的准确度。

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血管狭窄的检出方法的流程图；

图2为本发明再一实施例的优化血管分割MIP图像方法的流程图；

图3为本发明一实施例的血管狭窄的检出装置的示意图；

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血管MIP图像检出血管狭窄候选区域，而后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行识别，以确定血管狭窄候选区域是否为准狭窄区域，从而提高血管狭窄区域识别的准确性。解决了现有技术中由于医生经验不足而导致血管狭窄区域定位不准确从而遗漏血管狭窄区域的技术问题。

如图1所示，为本发明一实施例的血管狭窄的检出方法的流程图，该方法至少包括如下操作流程：

S101，将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上。

示例性的，获取血管中心线MIP图像上的点坐标；根据获取的点坐标将血管中心线MIP图像映射到优化后的血管MIP分隔图像上。

具体地，在优化后的血管MIP分隔图像上标记出所获取的点坐标，而后根据所标记的点坐标在优化后的血管MIP图像上生成相应的中心线。

S102，沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置。

示例性的，在优化后的血管分割MIP图像上统计每个中心点在对应法向方向上的CT值数量；沿血管中心线方向基于每个中心点对应的CT值数量确定优化后的血管分割MIP图像的宽度曲线；在优化后的血管分割MIP图像上将宽度曲线产生突变的位置确定为血管狭窄的候选位置。

除此之外，还可以沿血管中心线方向判断每个中心点对应法向方向的CT值数量是否满足预设阈值，若中心点对应法向方向的CT值数量不满足预设阈值，则确定在该中心点对应法向方向上具有狭窄。

在这里，对应法向方向是指在中心点位置处与血管中心线方向垂直的法向。

S103，从血管CT图像上选取与候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域。

在这里，血管CT图像也可称为血管MIP图像。

S104，利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

示例性的，利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行测试训练，得到测试训练结果；若测试训练结果表征血管狭窄候选区域通过测试，则确定血管狭窄候选区域为血管准狭窄区域。

在这里，分类器模型是预先训练好的，例如将多个血管狭窄区域作为正例训练样本，并将多个血管非狭窄区域作为负例训练样本，从而得到训练样本数据；之后利用算法对训练样本数据进行模型训练，得到分类器模型。

本发明实施例首先将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；之后沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；并从血管CT图像上选取与该候选位置相应的区域，生成血管狭窄候选区域；最后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。如此，本发明通过在血管CT图像上选取与血管狭窄的候选位置相应的区域，并利用分类器模型对选取的狭窄区域进行识别，从而提高了血管狭窄区域识别的准确度。

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。

如图2所示，为本发明再一实施例的优化血管分割MIP图像方法的流程图，该方法至少包括如下操作流程：

S201，对于原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，得到血管中心区域图像。

具体地，对原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理能够将原始血管MIP图像中血管周围的图像去除，得到腐蚀后剩余的图像，腐蚀后剩余的图像为血管中心区域图像。

需要说明的是，原始血管分割MIP图像、血管中心线MIP图像以及血管CT图像均是剪影处理后的图像。对原始血管分割MIP图像、血管中心线MIP图像以及血管CT图像进行剪影处理是为了去除图像中骨的造影部分。

S202，从血管CT图像上获取血管中心区域图像的CT值，并对所有CT值求平均值，得到CT均值。

S203，利用CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像。

示例性的，将CT均值与CT阈值二者的差值作为参考阈值；判断原始血管分割MIP图像上CT值是否大于参考阈值，得到判断结果；若判断结果表征CT值大于参考阈值，则确定该CT值对应的为血管，得到优化后的血管分割MIP图像。若判断结果表征CT值不大于参考阈值，则确定该CT值对应不是血管。

本实施例首先对原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，而后从血管CT图像上获取腐蚀后剩余区域的CT均值，最后利用CT均值优化血管分割MIP图像，从而得到优化后的血管分割MIP图像，进而使血管分割MIP图像更接近真实血管图像，提高了血管分割MIP图像的准确性。

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。

如图3所示，为本发明一种血管狭窄的检出装置一实施例的示意图；该检出装置300，包括：映射模块301，用于将血管中心线MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；确定模块302，用于沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；选取模块303，用于从血管CT图像上选取与候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域；判断模块304，用于利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

在可选的实施例中，确定模块302包括：统计单元，用于在优化后的血管分割MIP图像上统计每个中心点在对应法向方向上的CT值数量；第一确定单元，用于沿血管中心线方向基于每个中心点对应的CT值数量确定优化后的血管分割MIP图像的宽度曲线；第二确定单元，用于在优化后的血管分割MIP图像上将所述宽度曲线产生突变的位置确定为血管狭窄的候选位置。

在可选的实施例中，检出装置还包括：腐蚀模块，用于对于原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，得到血管中心区域图像；获取模块，用于从血管CT图像上获取血管中心区域图像的CT值，并对所有所述CT值求平均值，得到CT均值；优化模块，用于利用CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像。

在可选的实施例中，优化模块包括：计算单元，用于将CT均值与CT阈值二者的差值作为参考阈值；判断单元，用于判断原始血管分割MIP图像上CT值是否大于所述参考阈值，得到判断结果；确定单元，用于若判断结果表征CT值大于参考阈值，则确定该CT值对应的为血管，得到优化后的血管分割MIP图像。

在可选的实施例中，判断模块304包括，测试单元，用于利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行测试训练，得到测试训练结果；确定单元，用于若测试训练结果表征血管狭窄候选区域通过测试，则确定血管狭窄候选区域为血管准狭窄区域。

上述检出装置可执行本发明实施例所提供的血管狭窄的检出方法，具备执行血管狭窄的检出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血管狭窄的检出方法。

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，使得该设备包括：S101，将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；S102，沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；S103，从血管CT图像上选取与候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域；S104，利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

本发明实施例针对一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质，首先将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；之后沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；并从血管CT图像上选取与该候选位置相应的区域，生成血管狭窄候选区域；最后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。如此，本发明通过在血管CT图像上选取与血管狭窄的候选位置相应的区域，并利用分类器模型对选取的狭窄区域进行识别，从而提高了血管狭窄区域识别的准确度。

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 (10)

1.一种血管狭窄的检出方法，其特征在于，包括：

将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；

沿血管中心线的方向在所述优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；

从血管CT图像上选取与所述候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域；

利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

2.根据权利要求1所述的检出方法，其特征在于，所述沿血管中心线的方向在所述优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置，包括：

在所述优化后的血管分割MIP图像上统计每个所述中心点在对应法向方向上的CT值数量；

沿血管中心线方向基于每个所述中心点对应的CT值数量确定优化后的血管分割MIP图像的宽度曲线；

在所述优化后的血管分割MIP图像上将所述宽度曲线产生突变的位置确定为血管狭窄的候选位置。

3.根据权利要求1或2所述的检出方法，其特征在于，所述优化后的MIP分割图像通过如下步骤获得：

对于原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，得到血管中心区域图像；

从血管CT图像上获取所述血管中心区域图像的CT值，并对所有所述CT值求平均值，得到CT均值；

利用所述CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像。

4.根据权利要求3所述的检出方法，其特征在于，所述利用所述CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像，包括：

将所述CT均值与CT阈值二者的差值作为参考阈值；

判断所述原始血管分割MIP图像上CT值是否大于所述参考阈值，得到判断结果；

若所述判断结果表征所述CT值大于所述参考阈值，则确定该CT值对应的为血管，得到优化后的血管分割MIP图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域，包括：

利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行测试训练，得到测试训练结果；

若所述测试训练结果表征所述血管狭窄候选区域通过测试，则确定所述血管狭窄候选区域为血管准狭窄区域。

6.一种血管狭窄的检出装置，其特征在于，包括：

映射模块，用于将血管中心线MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；

确定模块，用于沿血管中心线的方向在所述优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；

选取模块，用于从血管CT图像上选取与所述候选位置相应的区域，得到血管狭窄候选区域；

判断模块，用于利用分类器模型对所述血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。

7.根据权利要求6所述的检出装置，其特征在于，所述确定模块包括：

统计单元，用于在所述优化后的血管分割MIP图像上统计每个所述中心点在对应法向方向上的CT值数量；

第一确定单元，用于沿血管中心线方向基于每个所述中心点对应的CT值数量确定优化后的血管分割MIP图像的宽度曲线；

第二确定单元，用于在所述优化后的血管分割MIP图像上将所述宽度曲线产生突变的位置确定为血管狭窄的候选位置。

8.根据权利要求6或7所述的检出装置，其特征在于，所述优化后的MIP分割图像通过如下步骤获得：

腐蚀模块，用于对于原始血管分割MIP图像进行腐蚀处理，得到血管中心区域图像；

获取模块，用于从血管CT图像上获取所述血管中心区域图像的CT值，并对所有所述CT值求平均值，得到CT均值；

优化模块，用于利用所述CT均值优化原始血管分割MIP图像，得到优化后的血管分割MIP图像。

9.根据权利要求8所述的检出装置，其特征在于，所述优化模块包括：计算单元，用于将所述CT均值与CT阈值二者的差值作为参考阈值；

判断单元，用于判断所述原始血管分割MIP图像上CT值是否大于所述参考阈值，得到判断结果；

确定单元，用于若所述判断结果表征所述CT值大于所述参考阈值，则确定该CT值对应的为血管，得到优化后的血管分割MIP图像。

10.一种计算机存储介质，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1-5中任一项所述的血管狭窄的检出方法。

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