CN112669370B - 一种冠状动脉的半径计算方法、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种冠状动脉的半径计算方法、终端及存储介质，该冠状动脉的半径计算方法包括：获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集；其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以建立索引关系；其中，索引关系表征中轴线上的多个点形成的路径；基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径。

Description

一种冠状动脉的半径计算方法、终端及存储介质

技术领域

本申请涉及但不限于医学图像处理技术领域，尤其涉及一种冠状动脉的半径计算方法、终端及存储介质。

背景技术

针对冠状动脉疾病而言，以前主要是通过微手术来测量冠状动脉处，前段病变处的导丝两端的压力差的方式来衡量病变程度。随着医疗技术的发展，目前医生都比较认可计算冠状动脉血流储备系数（Fractional Flow Reserve，FFR）来衡量病变程度，进而给病人提出合适的建议如是否需要通过手术治愈冠状动脉疾病。FFR的计算是通过冠状动脉模型直径来分配分支的供血量，所以需要计算出冠状动脉模型的正常半径。

相关技术中的计算冠状动脉模型的半径是，通过入口点位置，分别从某个中心点到入口点的方向，某个中心点自身切线的方向，某个中心点到其父节点的方向，来约束行走的路径，从出口向入口遍历。若从出口遍历到出口时，回退到分叉位置，重新选择未遍历的路径，直到遍历到入口点结束。然而，该计算方法至少存在计算效率低和准确性差的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种冠状动脉的半径计算方法、终端及存储介质，以解决相关技术中计算冠状动脉的半径时至少存在计算效率低和准确性差的问题。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种冠状动脉的半径计算方法，所述方法包括：

获取冠状动脉的点云数据，并基于所述点云数据确定第一点集；其中，所述第一点集包括对所述点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；

以所述第一点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第一点集以建立索引关系；其中，所述索引关系表征所述中轴线上的多个点形成的路径；

基于所述填洞后的点云数据和所述索引关系，计算所述冠状动脉的第一半径。

第二方面，本申请实施例提供一种终端，所述终端包括：处理器、存储器和通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的通信连接；

所述处理器用于执行存储器中存储的冠状动脉的半径计算程序，以实现上述的冠状动脉的半径计算方法的步骤。

第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的冠状动脉的半径计算方法的步骤。

应用本申请实施例实现以下有益效果：以医学冠状动脉模型为基础，对动脉模型中的龙骨信息进行填洞操作，并提取冠状动脉模型中的龙骨信息即冠状动脉的中轴线上的点，为计算冠状动脉模型半径提供更加准确的依据，进而为计算FFR提供精确的血流分配。

本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法、终端及存储介质，获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集；其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以建立索引关系；其中，索引关系表征中轴线上的多个点形成的路径；基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径；如此，不仅对点云数据进行填洞处理避免误判出过多的分支路径，而且在遍历第一点集的过程中避免了多次回退到分叉位置从而需要重新遍历的现象，提高了冠状动脉的半径的计算效率和计算准确性，从而为计算FFR提供精确的血流分配。

附图说明

图1本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图2本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图3本申请实施例提供的一种冠状动脉的点云数据的示意图；

图4本申请实施例提供的一种冠状动脉的中轴线上的点的示意图；

图5本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图6本申请实施例提供的一种冠状动脉的出入口点和分叉点标记示意图；

图7本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图8本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图9本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图10本申请实施例提供的一种冠状动脉的中轴线上的点与其切线的方向的示意图；

图11本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图12本申请实施例提供的一种冠状动脉的龙骨点的截面半径示意图；

图13本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图14本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图15本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图16本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图17本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法的一个可选流程示意图；

图18本申请实施例提供的一种冠状动脉模型的示意图；

图19本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

相关技术中，随着图像大数据的爆发，图像处理技术表现出处理精度高、再现性好、灵活性高，通用性强等优点，在军工、农业、医疗等各个领域都依靠图像处理技术对物体进行形状分析和识别起着愈发重要的作用。其中主要思想是通过关键点定位来判定物体，而一个物体形态的绘制必定离不开其骨骼的提取。

一般来说，获取图像的骨骼的过程就是对该图像进行‘细化’的过程，它可以有效地反映出原物体形状的连通性和拓扑结构。目前骨骼提取的算法就是从边界开始反复迭代计算，逐层均匀剥掉图形的边界，直至剩下最里层的一维骨骼。

图像的骨骼提取技术在图像分析与形状描述中都是一个非常重要的变换，是图像几何形态中重要的拓扑描述。骨骼提取技术在图像目标的形状分析、特征提取、模式识别等应用的前提。在虚拟导航、形态匹配、指纹识别、医学影像处理等领域中曲线骨骼提取算法早已成为研究的热点。

在医学影像领域中，有彩超心血管成像，核磁共振成像（Magnetic ResonanceImaging，MRI）以及数字减影血管造影技术（Digital subtraction angiography，DSA）等多项技术相继出现。使得医学影像数字化程度越来越高，种类也更加多样化。医学影像技术已不仅只是提供各类人体器官的重构模型，还通过时间序列的血流速度场体现血流动力学的变化。这些技术的发展极大地提高了医生诊断的效率和准确性，同时也为病人减少不必要的手术风险。

就目前冠状动脉疾病而言，以前主要是通过微手术测量冠状动脉处前段病变的处导丝两端的压力差。现在医生都比较认可计算FFR来衡量病变程度，给出合适的建议病人是否需要通过手术治愈。因为FFR的计算是通过冠状动脉模型直径来分配分支的供血量，所以需要计算出冠状动脉模型的正常半径。在大多数情况下有些病人会在分叉处出现狭窄、斑块凸起、或者有长段性的弥散性变病，这些外部不可控因素都将影响管径血流量分配。虽然血管管径的有很多办法，但其中就有一类是通过骨骼提取法实现。如上，提取冠状动脉龙骨点成为计算出冠状动脉模型的正常半径的第一步，而冠状动脉模型的正常半径是计算冠状动脉血流储备系数的重要一步；这里，正常半径可以理解为未发生病变的血管处的半径。

相关技术中的计算冠状动脉模型的半径是，通过入口点位置，分别从某个中心点到入口点的方向，某个中心点自身切线的方向，某个中心点到其父节点的方向，来约束行走的路径，从出口向入口遍历。若从出口遍历到出口时，回退到分叉位置，重新选择未遍历的路径，直到遍历到入口点结束。然而，该计算方法运行效率低，且在冠动脉状的中心点提取的过程中，存在一些杂乱的分支，易被误判为冠动脉状分支或丢失冠动脉状分支，从而影响计算冠状动脉模型的半径的问题。

本申请实施例提供一种冠状动脉的半径计算方法，该方法应用于终端，参见图1所示，该方法包括：

步骤101、获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集。

其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点。

本申请实施例中，冠状动脉的点云数据可以是终端基于多张电子计算机断层扫描血管造影（Computed Tomography Angiography，CTA）图片进行三维重构，得到冠状动脉模型，并基于冠状动脉模型获取到的。这里，CTA图片可以是通过静脉注射适当造影剂后，利用多排螺旋CT机对冠状动脉进行扫描，从而得到的冠状动脉CTA图片。

冠状动脉的点云数据也可以是终端基于通过冠状动脉造影技术获得的血管造影图片进行三维重构，得到冠状动脉模型，并基于冠状动脉模型获取到的。

冠状动脉的点云数据还可以是终端基于X射线技术获得的血管造影图片进行三维重构，得到冠状动脉模型，并基于冠状动脉模型获取到的。

可见，本申请实施例对冠状动脉的点云数据可以基于任一种能够体现冠状动脉的医疗影像信息确定出来，本申请实施例对冠状动脉的点云数据的数据来源不做具体地限定，以能实现本申请提供的冠状动脉的半径计算方法为准。

本申请实施例中，填洞处理可以理解为在点云数据内部存在空洞且为闭合区域，将其填补，即补充了空洞中的点云数据。如此，可以避免在提取第一点集中的点时，出现遗漏。

这里，点云数据可以以空间体坐标（x，y，z）的存储方式，为H行3列的二维数组（H是点云数据包含的点的个数）。本申请实施例中，首先，终端获取到点云数据之后，可以将点云数组转化为具有一定大小的二值化三维矩阵Vol，如二值化三维矩阵Vol为

。这里，可通过如下形式确定三维矩阵的大小，获取点云数组在空间体坐标x，y，z方向上的最大值maxx，maxy，maxz，且点云数组中的最小值大于等于1，通过该表达式（maxx+thre，maxy+thre，maxz+thre），如thre=5，构建一个具有一定大小的三维矩阵。

其次，从任意两个方向将三维矩阵内部存在空洞且为闭合区域进行填补，补充空洞中的点云数据，以免提取中轴线上的点时出现过分的分支，导致获取的路径错误。

最后，利用冠状动脉骨骼提取算法直接提取冠状动脉的中轴线上的点，示例性的，利用脚本语言如Python语言中的三维中心线提取算法直接提取冠状动脉的中轴线上的点，这里冠状动脉的中轴线上的点又可以称为组成骨骼的龙骨点，龙骨点的位置被记录在矩阵A中1～3列。示例性的，矩阵A总共有35列，但是本申请实施例中只用了部分列，所用部分列中记录有本申请实施例涉及到的指标参数。

步骤102、以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以建立索引关系。

其中，索引关系表征中轴线上的多个点形成的路径。

本申请实施例中，第一点集包含对点云数据进行填洞处理，得到的填洞后的点云数据的中轴线上的点即上述龙骨点。

本申请实施例中，终端确定第一点集中入口点后，以第一点集中入口点位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，通过遍历第一点集中的所有龙骨点建立索引关系。

步骤103、基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径。

本申请实施例中，终端可以在获取到填洞后的点云数据和索引关系之后，可以基于填洞后的点云数据和索引关系，计算出冠状动脉的中轴线上的任一点对应的第一半径。

本申请实施例提供的冠状动脉的半径计算方法，获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集；其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以建立索引关系；其中，索引关系表征中轴线上的多个点形成的路径；基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径；如此，不仅对点云数据进行填洞处理避免误判出过多的分支路径，而且在遍历第一点集的过程中避免了多次回退到分叉位置从而需要重新遍历的现象，提高了冠状动脉的半径的计算效率和计算准确性，从而为计算FFR提供精确的血流分配。

本申请实施例提供一种冠状动脉的半径计算方法，该方法应用于终端，参见图2所示，该方法包括：

步骤201、获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集。

其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点。

示例性的，参见图3和图4所示，终端基于多张CTA图片进行三维重构，得到冠状动脉模型，终端基于该模型能够获取到冠状动脉的点云数据，点云数据包括图3中的所有龙骨点的数据，进而对点云数据进行填洞处理，得到的填洞后的点云数据的中轴线上的点，确定第一点集，第一点集包括图4中的所有点。

步骤202、以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以删除第一点集中出口点与第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合第一路径筛选条件的路径上的第二点集。

本申请实施例中，参照图5所示，步骤202以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以删除第一点集中出口点与第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合第一路径筛选条件的路径上的第二点集，可以通过如下步骤实现，

步骤31、基于第一点集中第一特定点搜索冠状动脉的与第一点集对应的入口点。

本申请实施例中，第一特定点可以是终端获取的冠状动脉的左冠入口处的一点，第一点集包括第一特定点。终端基于第一点集中第一特定点搜索冠状动脉的与第一点集对应的入口点。

这里，终端基于第一点集中第一特定点搜索冠状动脉的与第一点集对应的入口点，可以通过如下步骤实现，

第一，计算第一点集中各个点与第一特定点之间的多个第一距离。

这里，终端获取到第一点集中第一特定点之后，可以计算第一点集中各个点与第一点集中第一特定点之间的多个第一距离。

第二，确定多个第一距离中最短距离对应的点为冠状动脉的入口点。

示例性的，参照图6所示，第一特定点P1为左冠入口位置，根据P1来确定所有龙骨点到P1的距离，取最短距离的龙骨点为冠状动脉的入口点，如图6中指出的入口点。这里，在矩阵A的15列中入口点位置标记2。

步骤32、以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以确定第一点集中所有出口点。

本申请实施例中，终端在确定第一点集中入口点的位置后，以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集中的所有点，直至确定第一点集中所有出口点。

示例性的，参照图6所示，第一点集中入口点的位置为起始位置，按照由近到远的顺序，向26个不同的方向遍历，以寻找与入口点连接的下一个龙骨点。如采用广度优先遍历策略，一层一层搜索下去直到遍历完第一点集中的所有龙骨点，进而确定第一点集中所有出口点。这里，采用广度优先遍历策略进行遍历时，向26个不同的方向遍历的过程中，基于每一龙骨点，向26个方向遍历第一点集中未遍历的龙骨点。需要说明的是，在遍历过程中，确定每一龙骨点的父节点，并将其父节点索引建立在矩阵A中16列，入口点的索引都标记0。将每一龙骨点与其他龙骨点相连的个数建立在矩阵A中35列。在矩阵A的15列中入口点位置标记2，出口点位置标记1，中间点位置标记0。

步骤33、确定第一点集中每一出口点到第一点集中入口点的每一第一路径。

步骤34、从第一路径中删除路径长度小于第一长度阈值的路径，得到第二路径。

本申请实施例中，若第一路径中存在路径长度小于第一长度阈值的路径，则删除路径长度小于第一长度阈值的整条路径，得到第二路径。

步骤35、基于第二路径，确定第二点集。

本申请实施例中，参照图7所示，步骤35基于第二路径，确定第二点集，可以通过如下步骤实现，

步骤41、若第一点集中出口点具有至少两个父节点，以第一点集中出口点为起点，沿着第一点集中出口点对应的第二路径回退第一数量个点。

本申请实施例中，获取第一点集中具有至少两个父节点的出口点，并以第一点集中出口点为起点，沿着第一点集中出口点对应的第二路径回退第一数量个点。

这里，在利用冠状动脉骨骼提取算法提取冠状动脉的中轴线上的点时，存在一些杂乱的点，导致出现错误出口点，且错误出口点与其他龙骨点之间相连的个数超过1。由于正确出口位置的出口点有且只有一个父节点与出口点相连，若存在具有至少两个父节点的出口点，则判定具有至少两个父节点的出口点为错误出口点；此时，以错误出口点为起点，沿着错误出口点对应的第二路径回退第一数量个点。

步骤42、基于第一数量个点，得到具有至少两个父节点的第一点集中出口点对应的回溯路径。

这里，回溯路径为第一数量个点形成的路径。

本申请实施例中，若第一点集中出口点具有多个父节点，则基于第一数量个点，得到与第一点集中出口点对应的父节点个数相同的回溯路径。

步骤43、若回溯路径与具有一个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径之间存在重叠路径和不重叠路径，删除具有至少两个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径中的不重叠路径，得到第三路径。

本申请实施例中，终端通过获取具有至少两个父节点的出口点的多个回溯路径后，通过判断多个回溯路径与具有一个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径之间是否存在不重叠路径；若存在，删除不重叠路径，这里，不重叠路径表征血管边缘的毛刺，删除毛刺，得到第三路径。如此，解决了第三路径中的小分支误判问题，提高了基于第三路径计算冠状动脉半径的准确性。

步骤44、基于第三路径，确定第二点集。

本申请实施例中，参照图8所示，步骤44基于第三路径，确定第二点集，可以通过如下步骤实现，

步骤51、若第一点集中出口点对应的第三路径有至少一个分叉点，确定第一点集中出口点至第一点集中出口点对应的第三路径上，与第一点集中出口点最近的分叉点之间的分支路径的分支长度。

步骤52、从第三路径中删除分支长度小于第二长度阈值的分支路径，得到第四路径。

本申请实施例中，若第三路径中存在分支长度小于第二长度阈值的分支路径，则删除分支长度小于第二长度阈值的分支路径，得到第四路径。

步骤53、基于第四路径，确定第二点集。

步骤203、以第二点集中入口点的位置为起点，按照距离第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历第二点集以建立索引关系。

步骤204、基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径。

本申请实施例中，参照图9所示，步骤204基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径，可以通过如下步骤实现，

步骤61、基于填洞后的点云数据确定冠状动脉的外轮廓边界。

这里，终端基于填洞后的点云数据确定冠状动脉的外轮廓边界之前，还可以执行如下几个步骤，

第一，终端在龙骨点体像素数据下，对每一条路径进行N次多项式拟合，计算出每个龙骨点平滑后对应的一阶导数和二阶导数。

这里，N次多项式拟合包括二次多项式拟合。

第二，终端根据龙骨点体像素数据将其转化成物理坐标。

第三，在物理坐标下，对每一条路径进行N次多项式拟合，计算出每个龙骨点对应的一阶导数和二阶导数，再结合曲率公式，计算出龙骨点处的曲率以及曲率半径。

这里，终端可以基于龙骨点空间位置经过N次多项式数据拟合，计算曲率与曲率半径。计算曲率与曲率半径可以通过如下步骤实现，首先，终端在龙骨点体像素数据下，对每条路径routes进行二次多项式拟合，数学表达式：

，本案例以第k条路径routes为例，利用函数plotfit（t，M，2）直接将第k条路径上所有龙骨点平滑后的坐标，分别在x，y，z方向上进行二次多项式数值拟合，记载每个龙骨点的一次项系数b与二次项系数a。

这里，

数学表达式为：

，T_N为每条路径routes中龙骨点总数；M为第j龙骨点附近的t个龙骨点平滑后的坐标，记在矩阵A的第25~27列，一次项系数b为龙骨点的切线方向，龙骨点的切线方向参照图10所示。其中，一次项系数b记在矩阵A的第28~30列。

其次，终端根据龙骨点体像素数据将其转化成物理坐标。具体的，PixelSpacing是x和y方向的像素间距，SpacingBetweenSlices是z方向的层间距，一般是x和y方向数值是乘以PixelSpacing数值，z方向数值乘以SpacingBetweenSlices数值，进而得到物理坐标下的像素数据。在矩阵A中1~3列更新数据。

再次，终端在物理坐标下，与在体像素数据下，对每一条路径进行N次多项式拟合，计算出每个龙骨点对应的一阶导数和二阶导数的方法一致，矩阵A中1~3列的龙骨点分别在x，y，z方向上进行二次多项式数值拟合，记载每个龙骨点的一次项系数与二次项系数，其中，一次项系数为龙骨点在物理坐标下的切线方向，记在矩阵A的第4~6列，二次项系数记在矩阵A的第7~9列。

最后，曲率

的数学表达式为：

，其中，v＇为上述二次多项式一阶导数系数b的值，v＇＇为上述二次多项式二阶导数系数a的值。计算出曲率，记在矩阵A的第10列，曲率半径R的数学表达式为：

，计算出曲率半径记在矩阵A的第11列。

步骤62、从第二点集中确定第一目标点的法平面与外轮廓边界相交，且与第一目标点之间的间距小于第一间距的多个第二目标点。

其中，第一目标点为第二点集中任一点。

这里，第一间距可以称为初始半径r₀。这里，终端可以通过某一龙骨点即第一目标点的物理坐标与切线方向，计算出第一目标点的法平面。

步骤63、获取每一第二目标点与第一目标点之间的每一第二间距。

这里，取法平面与外轮廓边界相交并且与该龙骨点距离小于r₀的点即多个第二目标点，进而获取每一第二目标点与第一目标点之间的每一第二间距，并基于多个第二间距更新r₀。

步骤64、基于多个第二间距，计算第一半径。

这里，迭代多次后，r₀会收敛到一个数，则此时的r₀为模型的真实半径即第一半径。

示例性的，通过对填洞后的二值化三维矩阵Vol

进行等值面函数生成外轮廓点与面，标记为FV。本发明实施例中，首先，x和y方向的像素间距PixelSpacing为0.3898，z方向的层间距SpacingBetweenSlices为0.5000，将冠状动脉龙骨点体坐标（矩阵A中1~3列）x，y方向数值各乘以像素间距PixelSpacing，

方向数值乘以层间距SpacingBetweenSlices，将其转化到物理坐标系下数值。

其次，假定初始半径r₀=3厘米。以第i个龙骨点坐标为A_i=（x_i，y_i，z_i），对应的切线方向为A_i＇=（x_i＇，y_i＇，z_i＇），法平面数学表达式为：

。其中，x，y，z是龙骨点的空间物理坐标，（x＇，y＇，z＇）为龙骨点对应的切线向量（即是法平面的法向量）。计算出法平面与外轮廓边界相交并且与该龙骨点距离小于r₀的点，对其所有龙骨点求平均值后更新为初始半径r₀；经过多次初始半径r₀迭代后，r₀收敛到一个定值，迭代结束，则r₀为模型的真实半径记录在矩阵A的第13列。

进一步地，参照图11所示，在步骤64基于多个第二间距，计算第一半径之后，还可以对分叉点附近特定位置处的半径进行修改，可以通过如下步骤实现，

步骤65、若第一目标点为分叉点，沿着第一目标点至第一目标点对应的第二点集中入口点的方向，确定与第一目标点之间的间距小于第三间距的至少一个第三目标点。

步骤66、沿着第一目标点至第一目标点对应的第二点集中出口点的方向，确定与第一目标点之间的间距小于第四间距的多个第四目标点。

步骤67、基于至少一个第三目标点对应的第一半径、多个第四目标点中与第一目标点之间间距最大的第四目标点对应的第一半径，计算分叉点与间距最大的第四目标点之间的每一第四目标点对应的第一半径。

这里，终端以第二点集中入口点的位置为起点，按照距离第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历第二点集以建立索引关系后的路径，得到路径中每一龙骨点对应的半径。然而，分叉处的半径计算并不准确，故此本案例提供了等差法修复分叉处的半径。参照图6所示，首先，以第二点集中入口点的位置为起点，按照距离第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历第二点集中的路径，若是不存在分叉点，不做修复；若存在分叉点，确定分叉点对应的半径为r₂，沿着分叉点至分叉点对应的第二点集中入口点的方向，确定至少一个第三目标点，如确定一个第三目标点，获取第三目标点对应的半径为r₁；沿着分叉点至分叉点对应的第二点集中出口点的方向，确定多个第四目标点，如确定四个第四目标点，并获取与分叉点距离最远的第四目标点对应的半径为r₆，基于第三目标点对应的半径r₁、分叉点对应的半径r₂和与分叉点距离最远的第四目标点的半径r₆，做等差计算，确定修复的半径公差。其中，数学表达式：

，r₁为首项，n为第几项，d为公差，r_n为第n项对应的值。在本申请实施例中，r₁为第三目标点对应的半径，r_n为与分叉点距离最远的第四目标点对应的半径，n为6，d为修复的半径公差。计算后修复分叉点位置的半径r₂＇、修复与分叉点距离最近的第四目标点对应的半径r₃＇，修复与分叉点距离次近的第四目标点对应的半径r₄＇，以及修复与分叉点距离次远的第四目标点对应的半径r₅＇，将修复后龙骨点对应的半径记在矩阵A中第22列。

基于终端执行的上述步骤，可以得到图12所示的冠状动脉的龙骨点的截面半径示意图，进而终端可以输出龙骨模型数据。图12中龙骨模型的坐标单位为米。输出文件为.dat与.ply格式。文件.dat格式龙骨模型中涉及多种信息，如龙骨的物理坐标、曲率、曲率半径、索引、模型半径等等。文件.ply格式，是为计算FFR显示提供模型。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供一种冠状动脉的半径计算方法，该方法应用于终端，参见图13所示，该方法包括：

步骤301、获取冠状动脉的点云数据。

步骤302、对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据；

步骤303、确定填洞后的点云数据的中轴线上的点为第三点集；

步骤304、以第三点集中入口点的位置为起点，按照距离第三点集中入口点由近到远的顺序，遍历第三点集以删除第三点集中出口点与第三点集中入口点之间不符合第二路径筛选条件的路径，得到符合第二路径筛选条件的路径上的第一点集。

本申请实施例中，参见图14所示，步骤304以第三点集中入口点的位置为起点，按照距离第三点集中入口点由近到远的顺序，遍历第三点集以删除第三点集中出口点与第三点集中入口点之间不符合第二路径筛选条件的路径，得到符合第二路径筛选条件的路径上的第一点集，可以通过如下步骤实现，

步骤71、基于第三点集中第二特定点搜索冠状动脉的与第三点集对应的入口点。

步骤72、以第三点集中入口点的位置为起点，按照距离第三点集中入口点由近到远的顺序，遍历第三点集以确定第三点集中所有出口点。

步骤73、确定第三点集中每一出口点到第三点集中入口点的每一第五路径。

步骤74、从第五路径中删除路径长度小于第一长度阈值的路径，得到第六路径。

步骤75、基于第六路径，确定第一点集。

本申请实施例中，参见图15所示，步骤75基于第六路径，确定第一点集，可以通过如下步骤实现，

步骤81、若第三点集中出口点具有至少两个父节点，以第三点集中出口点为起点，沿着第三点集中出口点对应的第六路径回退第二数量个点。

其中，第二数量小于第一数量。

步骤82、基于第二数量个点，得到具有至少两个父节点的第三点集中出口点对应的回溯路径。

步骤83、若回溯路径与具有一个父节点的第三点集中出口点对应的第六路径之间存在重叠路径和不重叠路径，删除具有至少两个父节点的第三点集中出口点对应的第六路径中的不重叠路径，得到第七路径。

步骤84、基于第七路径，确定第一点集。

本申请实施例中，参见图16所示，步骤84基于第七路径，确定第一点集，可以通过如下步骤实现，

步骤91、若第三点集中出口点对应的第七路径有至少一个分叉点，确定第三点集中出口点至第三点集中出口点对应的第七路径上，与第三点集中出口点最近的分叉点之间的分支路径的分支长度。

步骤92、从第七路径中删除分支长度小于第二长度阈值的分支路径，得到第八路径。

步骤93、基于第八路径，确定第一点集。

步骤305、以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以删除第一点集中出口点与第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合第一路径筛选条件的路径上的第二点集。

其中，第二路径筛选条件与第一路径筛选条件不同。

步骤306、以第二点集中入口点的位置为起点，按照距离第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历第二点集以建立索引关系。

步骤307、基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

结合图17所示，对本发明实施例提供的冠状动脉的半径计算方法作进一步的说明，该方法应用于终端，该方法包括：

步骤401、获取冠状动脉的点云数据。

本申请实施例中，步骤401终端获取到冠状动脉的点云数据，同时执行步骤402和执行步骤411。

步骤402、对点云数据进行填洞处理，并提取填洞后的点云数据的中轴线上的龙骨点。

这里，终端将填洞后的点云数据的中轴线上的龙骨点以二维数组的形式存储，得到中心线矩阵。

步骤403、获取三维矩阵A。

这里，终端将二维数组转化成三维矩阵，得到三维矩阵A。这里的三维矩阵A对应于前述的第一点集。

步骤404、建立索引，删除不符合路径筛选条件的路径上的点，得到三维矩阵B。

这里，路径筛选条件包括路径长度小于第一长度阈值的条件、回退第一数量个点的条件，分支长度小于第二长度阈值的条件。首先，终端获取三维矩阵A中所有龙骨点的个数，以三维矩阵A中的入口点的位置为起点，按照距离三维矩阵A中入口点由近到远的顺序，遍历三维矩阵A以确定三维矩阵A中所有出口点。

其次，终端确定三维矩阵A中每一出口点到三维矩阵A中入口点的每一第一路径；从第一路径中删除路径长度小于第一长度阈值的路径，得到第二路径。

从第二路径中删除具有至少两个父节点的出口点对应的回溯路径中，与具有一个父节点的三维矩阵A中出口点对应的第二路径之间存在不重叠路径，得到第三路径；其中，回溯路径为沿着具有至少两个父节点的出口点对应的第二路径回退第一数量个点所得到的路径，回溯路径的个数与出口点的父节点个数相同。

从第三路径中删除三维矩阵A中的出口点至最近的分叉点之间的分支路径的分支长度，小于第二长度阈值的分支路径，得到第四路径。基于第四路径上的龙骨点，得到三维矩阵B。

步骤405、判断三维矩阵A中龙骨点的个数与三维矩阵B中龙骨点的个数是否相等。

本申请实施例中，终端进一步判定三维矩阵A中的龙骨点个数与三维矩阵B中的龙骨点个数是否相等；若三维矩阵A中龙骨点的个数与三维矩阵B中龙骨点的个数不相等，执行步骤406；若三维矩阵A中龙骨点的个数与三维矩阵B中龙骨点的个数相等，执行步骤407。

步骤406、将三维矩阵B更新为三维矩阵A，并返回步骤403，以实现进一步的筛选，直至三维矩阵A中不符合路径筛选条件的路径上的点均被删除。

步骤407：获取二维矩阵信息。

这里，在终端确定三维矩阵A中龙骨点的个数与三维矩阵B中龙骨点的个数相等的情况下，说明对三维矩阵A中的龙骨点已筛选完毕。此时，将三维矩阵B转为二维矩阵，获取二维矩阵的信息。其中，二维矩阵信息包括坐标点位置、出入口信息、父节点索引、节点相连数。

步骤408、平滑空间点位置，坐标转换。

这里，终端首先遍历所有从出口到入口的路径；其次，针对体像素数据下龙骨点空间位置分布x，y，z坐标分别进行多次平滑样条内插法来平滑龙骨点的位置；再次，根据龙骨点体像素数据将其转化成物理坐标；最后，在物理坐标下，对每一条路径进行N次多项式拟合，计算出每个龙骨点对应的一阶导数和二阶导数，再结合曲率公式，计算出龙骨点处的曲率以及曲率半径。

步骤409、基于填洞后的点云数据对应的点与面，计算半径。

步骤410、确定分叉点，修复分叉半径。

这里，终端遍历二维矩阵中的父节点索引，通过遍历父节点的索引，当父节点索引中出现相同的索引，则表明该龙骨点为分叉点。示例性的，若龙骨点存在两个父节点的索引，则表明该龙骨点为二分叉点；若龙骨点存在三个父节点的索引，则表明该龙骨点三分叉点。

终端确定龙骨点为分叉点后，沿着分叉点至分叉点对应的第二点集中入口点的方向，确定第三数量个第三目标点对应的半径，沿着分叉点至分叉点对应的第二点集中出口点的方向，确定第四数量个点的第四目标点对应的半径，并基于等差公式、与分叉点距离最近的第三目标点对应的半径，以及与分叉点距离最远的第四目标点对应的半径，确定修复的半径，进而修复分叉处的半径。

步骤411、基于点云数据，确定龙骨模型。

步骤412、基于修复后的分叉半径和龙骨模型，输出龙骨模型和物理信息。

这里，终端获取外轮廓边界即等值面，进而基于外轮廓边界和索引关系计算出截面半径；进一步地，对截面半径进行多次平滑样条内插法来平滑半径。需要说明的是，分叉处半径可能不精确，修复分叉处半径数据，进而输出龙骨模型和物理信息。

这里，终端获取外轮廓边界即等值面，进而基于外轮廓边界和索引关系计算出截面半径；进一步地，对截面半径进行多次平滑样条内插法来平滑半径。需要说明的是，分叉处半径可能不精确，修复分叉处半径数据，进而输出龙骨模型和物理信息，其中，龙骨模型如图18所示。

由上述可知，本申请实施例中，解决了多次回退到分叉位置重新遍历的问题，提高了运行效率；解决了小分支误判问题，提高了点云数据的准确性；同时，在分叉处采用等差法修复分叉处的半径，提升了分叉处半径的精确性。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种终端，该终端可以应用于图1-2、5、7-9、11、13-16对应的实施例提供的一种冠状动脉的半径计算方法中，参照图19所示，该终端50包括：处理器501、存储器502和通信总线503，其中：

通信总线503用于实现处理器501和存储器502之间的通信连接。

处理器501用于执行存储器502中存储的冠状动脉的半径计算程序，以实现以下步骤：

获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集；其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；

以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以建立索引关系；其中，索引关系表征中轴线上的多个点形成的路径；

基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以删除第一点集中出口点与第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合第一路径筛选条件的路径上的第二点集；

以第二点集中入口点的位置为起点，按照距离第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历第二点集以建立索引关系。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

基于第一点集中第一特定点搜索冠状动脉的与第一点集对应的入口点；

以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以确定第一点集中所有出口点；

确定第一点集中每一出口点到第一点集中入口点的每一第一路径；

从第一路径中删除路径长度小于第一长度阈值的路径，得到第二路径；

基于第二路径，确定第二点集。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

若第一点集中出口点具有至少两个父节点，以第一点集中出口点为起点，沿着第一点集中出口点对应的第二路径回退第一数量个点；

基于第一数量个点，得到具有至少两个父节点的第一点集中出口点对应的回溯路径；

若回溯路径与具有一个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径之间存在重叠路径和不重叠路径，删除具有至少两个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径中的不重叠路径，得到第三路径；基于第三路径，确定第二点集。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

若第一点集中出口点对应的第三路径有至少一个分叉点，确定第一点集中出口点至第一点集中出口点对应的第三路径上，与第一点集中出口点最近的分叉点之间的分支路径的分支长度；

从第三路径中删除分支长度小于第二长度阈值的分支路径，得到第四路径；

基于第四路径，确定第二点集。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据；

确定填洞后的点云数据的中轴线上的点为第三点集；

以第三点集中入口点的位置为起点，按照距离第三点集中入口点由近到远的顺序，遍历第三点集以删除第三点集中出口点与第三点集中入口点之间不符合第二路径筛选条件的路径，得到符合第二路径筛选条件的路径上的第一点集；其中，第二路径筛选条件与第一路径筛选条件不同。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

第一路径筛选条件包括回退第一数量个点的条件，第二路径筛选条件包括回退第二数量个点的条件，第一数量大于第二数量。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

基于填洞后的点云数据确定冠状动脉的外轮廓边界；

从第二点集中确定第一目标点的法平面与外轮廓边界相交，且与第一目标点之间的间距小于第一间距的多个第二目标点；其中，第一目标点为第二点集中任一点；

获取每一第二目标点与第一目标点之间的每一第二间距；

基于多个第二间距，计算第一半径。

本申请其他实施例中，处理器501用于执行存储器502中存储的程序，以实现以下步骤：

若第一目标点为分叉点，沿着第一目标点至第一目标点对应的第二点集中入口点的方向，确定与第一目标点之间的间距小于第三间距的至少一个第三目标点；

沿着第一目标点至第一目标点对应的第二点集中出口点的方向，确定与第一目标点之间的间距小于第四间距的多个第四目标点；

基于至少一个第三目标点对应的第一半径、多个第四目标点中与第一目标点之间间距最大的第四目标点对应的第一半径，计算分叉点与间距最大的第四目标点之间的每一第四目标点对应的第一半径。

需要说明的是，本实施例中处理器所执行的步骤的具体实现过程，可以参照图1-2、5、7-9、11、13-16对应的实施例提供的冠状动脉的半径计算方法中的实现过程，此处不再赘述。

本申请的实施例提供一种存储介质，该存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如下步骤：

获取冠状动脉的点云数据，并基于点云数据确定第一点集；其中，第一点集包括对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；

以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以建立索引关系；其中，索引关系表征中轴线上的多个点形成的路径；

基于填洞后的点云数据和索引关系，计算冠状动脉的第一半径。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以删除第一点集中出口点与第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合第一路径筛选条件的路径上的第二点集；

以第二点集中入口点的位置为起点，按照距离第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历第二点集以建立索引关系。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

基于第一点集中第一特定点搜索冠状动脉的与第一点集对应的入口点；

以第一点集中入口点的位置为起点，按照距离第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历第一点集以确定第一点集中所有出口点；

确定第一点集中每一出口点到第一点集中入口点的每一第一路径；

从第一路径中删除路径长度小于第一长度阈值的路径，得到第二路径；

基于第二路径，确定第二点集。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

若第一点集中出口点具有至少两个父节点，以第一点集中出口点为起点，沿着第一点集中出口点对应的第二路径回退第一数量个点；

基于第一数量个点，得到具有至少两个父节点的第一点集中出口点对应的回溯路径；

若回溯路径与具有一个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径之间存在重叠路径和不重叠路径，删除具有至少两个父节点的第一点集中出口点对应的第二路径中的不重叠路径，得到第三路径；

基于第三路径，确定第二点集。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

若第一点集中出口点对应的第三路径有至少一个分叉点，确定第一点集中出口点至第一点集中出口点对应的第三路径上，与第一点集中出口点最近的分叉点之间的分支路径的分支长度；

从第三路径中删除分支长度小于第二长度阈值的分支路径，得到第四路径；

基于第四路径，确定第二点集。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

对点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据；

确定填洞后的点云数据的中轴线上的点为第三点集；

以第三点集中入口点的位置为起点，按照距离第三点集中入口点由近到远的顺序，遍历第三点集以删除第三点集中出口点与第三点集中入口点之间不符合第二路径筛选条件的路径，得到符合第二路径筛选条件的路径上的第一点集；其中，第二路径筛选条件与第一路径筛选条件不同。

在本申请的其他实施例中，第一路径筛选条件包括回退第一数量个点的条件，第二路径筛选条件包括回退第二数量个点的条件，第一数量大于第二数量。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

基于填洞后的点云数据确定冠状动脉的外轮廓边界；

从第二点集中确定第一目标点的法平面与外轮廓边界相交，且与第一目标点之间的间距小于第一间距的多个第二目标点；其中，第一目标点为第二点集中任一点；

获取每一第二目标点与第一目标点之间的每一第二间距；

基于多个第二间距，计算第一半径。

在本申请的其他实施例中，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

若第一目标点为分叉点，沿着第一目标点至第一目标点对应的第二点集中入口点的方向，确定与第一目标点之间的间距小于第三间距的至少一个第三目标点；

沿着第一目标点至第一目标点对应的第二点集中出口点的方向，确定与第一目标点之间的间距小于第四间距的多个第四目标点；

基于至少一个第三目标点对应的第一半径、多个第四目标点中与第一目标点之间间距最大的第四目标点对应的第一半径，计算分叉点与间距最大的第四目标点之间的每一第四目标点对应的第一半径。

需要说明的是，本实施例中处理器所执行的步骤的具体实现过程，可以参照图1-2、5、7-9、11、13-16对应的实施例提供的冠状动脉的半径计算方法中的实现过程，此处不再赘述。

以上，仅为本申请的实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包括在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种冠状动脉的半径计算方法，其特征在于，所述方法包括：

获取冠状动脉的点云数据，并基于所述点云数据确定第一点集；其中，所述第一点集包括对所述点云数据进行填洞处理，得到填洞后的点云数据的中轴线上的点；

以所述第一点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第一点集以建立索引关系；其中，所述索引关系表征所述中轴线上的多个点形成的路径；

基于所述填洞后的点云数据和所述索引关系，计算所述冠状动脉的第一半径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述第一点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第一点集以建立索引关系，包括：

以所述第一点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第一点集以删除所述第一点集中出口点与所述第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合所述第一路径筛选条件的路径上的第二点集；

以所述第二点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第二点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第二点集以建立索引关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述第一点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第一点集以删除所述第一点集中出口点与所述第一点集中入口点之间不符合第一路径筛选条件的路径，得到符合所述第一路径筛选条件的路径上的第二点集，包括：

基于所述第一点集中第一特定点搜索所述冠状动脉的与第一点集对应的入口点；

以所述第一点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第一点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第一点集以确定第一点集中所有出口点；

确定所述第一点集中每一所述出口点到所述第一点集中入口点的每一第一路径；

从所述第一路径中删除路径长度小于第一长度阈值的路径，得到第二路径；

基于所述第二路径，确定所述第二点集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二路径，确定所述第二点集，包括：

若所述第一点集中出口点具有至少两个父节点，以所述第一点集中出口点为起点，沿着所述第一点集中出口点对应的所述第二路径回退第一数量个点；

基于所述第一数量个点，得到具有至少两个父节点的所述第一点集中出口点对应的回溯路径；

若所述回溯路径与具有一个父节点的所述第一点集中出口点对应的第二路径之间存在重叠路径和不重叠路径，删除具有至少两个父节点的所述第一点集中出口点对应的第二路径中的所述不重叠路径，得到第三路径；

基于所述第三路径，确定所述第二点集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三路径，确定所述第二点集，包括：

若所述第一点集中出口点对应的所述第三路径有至少一个分叉点，确定所述第一点集中出口点至所述第一点集中出口点对应的所述第三路径上，与所述第一点集中出口点最近的分叉点之间的分支路径的分支长度；

从所述第三路径中删除分支长度小于第二长度阈值的分支路径，得到第四路径；

基于所述第四路径，确定所述第二点集。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述点云数据确定第一点集，包括：

对所述点云数据进行填洞处理，得到所述填洞后的点云数据；

确定所述填洞后的点云数据的中轴线上的点为第三点集；

以所述第三点集中入口点的位置为起点，按照距离所述第三点集中入口点由近到远的顺序，遍历所述第三点集以删除所述第三点集中出口点与所述第三点集中入口点之间不符合第二路径筛选条件的路径，得到符合所述第二路径筛选条件的路径上的第一点集；其中，所述第二路径筛选条件与所述第一路径筛选条件不同。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一路径筛选条件包括回退第一数量个点的条件，所述第二路径筛选条件包括回退第二数量个点的条件，所述第一数量大于所述第二数量。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述填洞后的点云数据和所述索引关系，计算所述冠状动脉的第一半径，包括：

基于所述填洞后的点云数据确定所述冠状动脉的外轮廓边界；

从所述第二点集中确定第一目标点的法平面与所述外轮廓边界相交，且与所述第一目标点之间的间距小于第一间距的多个第二目标点；其中，所述第一目标点为所述第二点集中任一点；

获取每一第二目标点与所述第一目标点之间的每一第二间距；

基于多个所述第二间距，计算所述第一半径。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述第二间距，计算所述第一半径之后，所述方法包括：

若所述第一目标点为分叉点，沿着所述第一目标点至所述第一目标点对应的所述第二点集中入口点的方向，确定与所述第一目标点之间的间距小于第三间距的至少一个第三目标点；

沿着所述第一目标点至所述第一目标点对应的所述第二点集中出口点的方向，确定与所述第一目标点之间的间距小于第四间距的多个第四目标点；

基于所述至少一个第三目标点对应的第一半径、所述多个第四目标点中与所述第一目标点之间间距最大的第四目标点对应的第一半径，计算所述分叉点与所述间距最大的第四目标点之间的每一第四目标点对应的第一半径。

10.一种终端，其特征在于，所述终端包括：

存储器，用于存储可执行指令；

处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令，实现如权利要求1至9中任一项所述的冠状动脉的半径计算方法。

11.一种存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，当所述可执行指令被执行时，用于引起处理器执行权利要求1至9中任一项所述的冠状动脉的半径计算方法。

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