CN114693664B - 血管超声图像的标注方法、设备及介质 - Google Patents
血管超声图像的标注方法、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114693664B CN114693664B CN202210385121.7A CN202210385121A CN114693664B CN 114693664 B CN114693664 B CN 114693664B CN 202210385121 A CN202210385121 A CN 202210385121A CN 114693664 B CN114693664 B CN 114693664B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- discrete
- point
- points
- target
- adjacent
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000002372 labelling Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 title claims description 22
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims abstract description 105
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 230000002792 vascular Effects 0.000 claims abstract description 29
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 59
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 27
- 238000002608 intravascular ultrasound Methods 0.000 description 18
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 15
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 9
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 2
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000002513 implantation Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/181—Segmentation; Edge detection involving edge growing; involving edge linking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
本公开描述了一种血管超声图像的标注方法、设备及介质,该方法包括确定血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点;确定多个离散点的目标路径;并且在目标路径中,确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获得轮廓对应的目标曲线,其中,确定目标曲线段包括:获取目标路径中除相邻的两个离散点以外的两个离散点作为两个辅助点,基于相邻的两个离散点和两个辅助点确定两个离散点集,基于各个离散点集对应的目标圆和凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段,并且基于两个离散点集对应的两个调配曲线段进行调配以获得目标曲线段。由此,能够获得更加贴合目标区域的轮廓的目标曲线。
Description
技术领域
本公开涉及图像技术领域,具体涉及一种血管超声图像的标注方法、设备及介质。
背景技术
血管内超声(Intravascular ultrasound,IVUS)可以有效地帮助医生观察血管内部的病变特征。例如,对于IVUS在临床手术中的应用,可以在术前帮助确定病变的位置以及病变的严重程度,并帮助分析病变的性质。另外,在支架的尺寸选择方面,IVUS也能够提供管腔的直径等重要信息。
目前,IVUS影像所提供的信息可以分为定性评估和定量测量两个方面。定性评估例如可以包括斑块性质的判断、是否存在血栓形成、解剖的特征、或既往支架的植入情况等。定量测量例如可以包括管腔(也即内膜)、血管(也即中膜)、斑块负荷、或病变区域长度等方面的测量。因此,如何确定IVUS影像中目标区域显得至关重要。现有的确定目标区域的方法一般是采用描迹法,常见的描迹法是先选择目标区域的轮廓的若干个离散控制点,再进行插值连线。
然而,不同的插值法对最终的曲线是否贴合目标区域的轮廓具有极大的影响,进而影响到定量测量的精度。例如,常见的插值法(例如抛物线插值和贝塞尔插值)绘制的曲线不够贴合目标区域(也即,不够圆润)。因此,如何获得更加贴合目标区域的轮廓的曲线还有待于研究。
发明内容
本公开是有鉴于上述的状况而提出的,其目的在于提供一种能够获得更加贴合目标区域的轮廓的目标曲线的血管超声图像的标注方法、设备及介质。
为此,本公开第一方面提供了一种血管超声图像的标注方法,包括:确定所述血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点;确定所述多个离散点的目标路径,其中,所述目标路径是封闭的;并且在所述目标路径中,确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获得所述轮廓对应的目标曲线,其中,令每对相邻的两个离散点为相邻点对,确定所述相邻点对的目标曲线段包括:获取所述目标路径中除所述相邻点对的离散点以外的两个离散点作为两个辅助点,其中,各个辅助点与所述相邻点对的一个离散点相邻,确定两个离散点集,其中,各个离散点集包括一个辅助点和所述相邻点对,所述两个离散点集中的辅助点为所述两个辅助点中不同的辅助点,基于各个离散点集对应的目标圆和凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段,其中,所述调配曲线段在所述相邻点对的离散点之间且属于所述目标圆,所述凹陷方向由各个离散点集中离散点的位置和预设顺序确定,并且基于所述两个离散点集对应的两个调配曲线段进行调配以获得所述目标曲线段。在这种情况下,通过调配相邻的离散点的圆弧得到过相邻的两个离散点的目标曲线段,能够获得贴合目标区域的轮廓的目标曲线。另外,能够支持利用较少离散点获取目标区域的轮廓对应的目标曲线且计算量较小。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,确定所述多个离散点的目标路径,进一步包括:建立极坐标系;将所述多个离散点中的各个离散点的坐标转成基于所述极坐标系的坐标;并且根据所述极坐标系的坐标的角度对所述多个离散点进行排序以确定所述目标路径。在这种情况下,通过极坐标系对平面上的多个离散点进行环绕排序,进而能够使排序获得的目标路径更符合目标区域的轮廓的特征。由此,能够方便地确定离散点之间的连接关系。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,建立所述极坐标系,进一步包括:各个离散点的坐标为直角坐标系的坐标,获取所述多个离散点的几何中心的坐标,以所述几何中心的坐标为极点,预设方向作为极轴的正方向,建立所述极坐标系。由此,能够建立极坐标系。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,基于各个离散点集对应的目标圆和凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段,进一步包括:在各个离散点集对应的目标圆中,将以所述预设顺序从所述相邻点对的一个离散点至另一个离散点,且在所述凹陷方向的圆弧作为各个离散点集对应的调配曲线段。由此,能够基于凹陷方向确定调配曲线段。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,所述凹陷方向由各个离散点集中离散点的位置和所述预设顺序确定,进一步包括:令第一向量为以所述预设顺序从各个离散点集中的第一个离散点至第二个离散点对应的向量,令第二向量为以所述预设顺序从各个离散点集中的第一个离散点至第三个离散点对应的向量;并且获取所述第一向量和所述第二向量的叉乘结果作为第三向量,若所述第三向量的方向向上,则表示所述凹陷方向为逆时针方向,若所述第三向量的方向向下,则表示所述凹陷方向为顺时针方向;或若所述第一向量顺时针旋转至所述第二向量的夹角小于180°,则表示所述凹陷方向为顺时针方向,若所述第一向量逆时针旋转至所述第二向量的夹角小于180°,则表示所述凹陷方向为逆时针方向。由此,能够通过叉乘方便地确定凹陷方向。另外,还能够通过向量之间的夹角方便地确定凹陷方向。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,所述目标区域包括血管的中膜和内膜中的至少一种目标的区域。由此,后续能够确定血管的中膜和内膜的区域的轮廓对应的目标曲线。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,基于所述两个离散点集对应的两个调配曲线段进行调配以获得所述目标曲线段,进一步包括:将所述相邻点对中的任意一个离散点作为起点;从所述起点开始,确定沿着第一曲线段均匀地分布的预设数量的第一调配点,和沿着第二曲线段均匀地分布的所述预设数量的第二调配点,其中,所述两个调配曲线段包括所述第一曲线段和所述第二曲线段;并且基于所述第一调配点和所述第二调配点确定所述相邻点对的离散点之间的插值点,并基于所述插值点获得所述目标曲线段。在这种情况下,基于相邻点对对应的四个离散点确定的两个调配曲线段获取调配点,并基于调配点获取插值点,进而获取目标曲线段。由此,能够使目标曲线段更贴合目标区域的轮廓。
另外,在本公开第一方面所涉及的标注方法中,可选地,所述第一曲线段为所述两个离散点集中辅助点与所述起点相邻的离散点集对应的调配曲线段,所述第二曲线段为所述两个离散点集中辅助点与所述起点不相邻的离散点集对应的调配曲线段,所述相邻点对的离散点之间的第i个插值点的坐标Mi满足公式:其中,N表示所述预设数量,Ui表示第i个第一调配点的坐标,Vi表示第i个第二调配点的坐标。在这种情况下,越靠近相邻点对中相应的离散点的离散点集对应的调配曲线段的权重越高,进而能够使获得的目标曲线段与相邻的曲线段的过渡更平滑。
本公开第二方面提供了一种电子设备,该电子设备包括至少一个处理电路,所述至少一个处理电路被配置为执行本公开第一方面所述的标注方法的步骤。
本公开第三方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令,所述至少一个指令被处理器执行时实现本公开第一方面所述的标注方法的步骤。
根据本公开,提供一种能够获得更加贴合目标区域的轮廓的目标曲线的血管超声图像的标注方法、设备及介质。
附图说明
现在将仅通过参考附图的例子进一步详细地解释本公开,其中:
图1是示出了本公开示例所涉及的血管内超声系统的应用示意图。
图2是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像的目标区域的轮廓的多个离散点的示意图。
图3是示出了本公开示例所涉及的确定相邻点对的目标曲线段的示例的流程图。
图4A是示出了本公开示例所涉及的第一离散点集对应的目标圆和凹陷方向的示意图。
图4B是示出了本公开示例所涉及的第一离散点集对应的调配曲线段的示意图。
图5A是示出了本公开示例所涉及的第二离散点集对应的目标圆和凹陷方向的示意图。
图5B是示出了本公开示例所涉及的第二离散点集对应的调配曲线段的示意图。
图6是示出了本公开示例所涉及的第一离散点集对应的第一向量和第二向量的示意图。
图7是示出了本公开示例所涉及的基于两个调配曲线段进行调配的示例的流程图。
图8是示出了本公开示例所涉及的基于两个调配曲线段进行调配的示意图。
图9是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像的标注方法的示例的流程图。
图10是示出了图2中多个离散点对应的目标曲线的示意图。
图11是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像的标注系统的示例的框图。
图12A是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像上中膜的轮廓的多个离散点的示意图。
图12B是示出了利用抛物线插值方案获得的图12A的多个离散点对应的中膜轮廓的示意图。
图12C是示出了利用本公开的方案获得的图12A的多个离散点对应的中膜轮廓的示意图。
具体实施方式
以下,参考附图,详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中,对于相同的部件赋予相同的符号,省略重复的说明。另外,附图只是示意性的图,部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。需要说明的是,本公开中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本公开所描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行,除非在此另有指示或者与上下文明显矛盾。
本公开中的术语“极坐标系”可以是指在平面内由极点、极轴和极径组成的坐标系。具体地,可以在平面上取定一点,称为极点,从极点出发引一条射线,称为极轴。在这种情况下,平面内任何一点的坐标都可以通过该点与极点的距离和与极轴的夹角来表示。
本公开的示例涉及的方案,确定多个离散点的目标路径,对于目标路径中的相邻的两个离散点,通过获取每对相邻的两个离散点以外的两个离散点作为两个辅助点,基于两个辅助点分别与该相邻的两个离散点组成的两组离散点(也即,后续的两个离散点集)和各组离散点对应的凹陷方向获得针对该相邻的两个离散点的调配曲线段,对两个调配曲线段进行调配以获取该相邻的两个离散点的目标曲线段,进而确定多个离散点对应的目标曲线。在一些示例中,可以基于上述每组离散点中的三个离散点的顺序并利用叉乘确定该三个离散点对应的凹陷方向。由此,能够方便且快速地确定凹陷方向。
另外,上述两个辅助点可以为目标路径中除每对相邻的两个离散点以外的任意离散点。在一些示例中,上述两个辅助点可以为在目标路径中分别位于每对相邻的两个离散点两侧的离散点。优选地,上述两个辅助点中的各个辅助点可以与每对相邻的两个离散点中的一个离散点相邻。也即,上述两个辅助点可以为在目标路径中分别位于每对相邻的两个离散点两侧相邻的离散点。在这种情况下,能够基于与每对相邻的两个离散点相邻的离散点确定目标曲线段。
以下以对血管超声图像的标注为例描述本公开的示例,并且这样的描述并不限制本公开的范围,对于本领域技术人员而言,可以使用其它的医学图像而没有限制。另外,本公开的示例涉及的方案还可以用于在除医学领域以外的其他领域例如路径规划领域,以确定多个离散点的圆润轨迹。
本公开的示例涉及的血管超声图像的标注方法(有时也可以称为标注方法、目标轮廓规划方法或目标轮廓绘制方法,以下可以简称为标注方法)。本公开的示例涉及的标注方法能够获得更加贴合目标区域的轮廓的目标曲线。另外,能够支持利用较少离散点获取目标区域的轮廓对应的目标曲线且计算量较小。
本公开示例所涉及的血管超声图像(也可以称为血管内超声图像)可以为利用IVUS技术获得的血管内的医学图像。例如,可以通过本公开的示例涉及的血管内超声系统获取血管超声图像。
图1是示出了本公开示例所涉及的血管内超声系统100的应用示意图。
在一些示例中,如图1所示,血管内超声系统100可以包括成像器械110、传动轴120、和电机130。成像器械110可以置于血管内并在旋转的情况下向血管壁发射成像信号以获取血管内的血管超声图像。传动轴120可以连接于成像器械110并沿着血管延伸至体外。电机130可以位于体外且可以连接于传动轴120,并经由传动轴120致动成像器械110。
在一些示例中,成像器械110可以导入血管内并可以向血管壁发射成像信号。在一些示例中,成像器械110可以是超声换能器,成像信号可以是超声信号(例如超声脉冲)。在一些示例中,超声换能器可以沿着血管径向向血管壁发射超声脉冲,并接收带有血管信息的超声回波。在其他实施例中,成像信号也可以是光信号、电磁波信号等。
在一些示例中,电机130可以经由传动轴120致动成像器械110。在一些示例中,电机130可以经由传动轴120致动成像器械110进行旋转。在一些示例中,电机130可以经由传动轴120致动成像器械110沿着血管的延伸方向进行移动。
另外,血管内超声系统100还可以包括外管(未图示)。外管可以沿着血管延伸至体外且具有用于容纳成像器械110和传动轴120的内腔。成像器械110可以在外管的内腔中进行旋转。
图2示出了本公开示例所涉及的血管超声图像的目标区域的轮廓的多个离散点的示意图。
在一些示例中,血管内超声系统100还可以包括处理器140(参见图1)。处理器140可以用于对血管超声图像进行处理。在一些示例中,血管内超声系统100还可以包括显示器150(参见图1)。显示器150可以用于显示血管超声图像以方便用户对血管超声图像进行操作。例如,用户可以对显示的血管超声图像进行标注以确定目标区域的轮廓的多个离散点。作为示例,图2示出了血管超声图像的血管的中膜或内膜的轮廓的7个离散点的示意图。其中,7个离散点可以包括离散点D1、离散点D2、离散点D3、离散点D4、离散点D5、离散点D6和离散点D7。以下示例,可以以这个7个离散点为例进行描述。
本公开示例涉及的标注方法,可以通过确定血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点,并确定多个离散点的目标路径,在目标路径中,确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获取目标区域的轮廓对应的目标曲线。
另外,目标路径可以用于表示各个离散点之间的邻接关系。也即,目标路径可以用于确定与各个离散点的相邻的离散点。在一些示例中,目标路径可以封闭的。也即,目标路径中的起始的离散点和终止的离散点可以是一致的。例如,对于血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点,由于目标区域是血管相关(例如血管的中膜和内膜)的横断面的区域,目标路径可以是封闭的,进而最终获得的目标曲线可以是类圆的闭合曲线。作为示例,图2示出了上述7个离散点的目标路径L1的示意图。需要注意的是,图中所示并不是表示目标路径L1是连接的线段。其中,离散点D1和离散点D2、离散点D2和离散点D3、…、离散点D7和离散点D1分别为目标路径L1中相邻的两个离散点。
但本公开的示例不限于此,在另一些示例中,目标路径也可以不是封闭的。例如,可以在目标路径中确定部分(例如至少一对)相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获得目标区域的轮廓对应的目标曲线。
另外,在目标路径中,任意相邻的三个离散点可以不共线。由此,后续能够基于三个离散点确定目标圆。
如上所述,在本公开示例涉及的标注方法中,可以确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段。下文先结合附图详细描述根据本公开示例的涉及的确定相邻的两个离散点之间的目标曲线段的方法(以下可以简称为相邻点连线方法)。以下为了方便描述,将每对相邻的两个离散点简称为相邻点对。图3是示出了本公开示例所涉及的确定相邻点对的目标曲线段的示例的流程图。
本公开示例涉及的相邻点连线方法可以基于四个离散点确定位于中间的两个离散点(也即,相邻的两个离散点)之间的目标曲线段。优选地,四个离散点可以是目标路径中相邻的离散点。在这种情况下,结合相邻的两个离散点的前后的离散点确定该相邻的两个离散点之间的目标曲线段,能够使该目标曲线段与相邻的目标曲线段的过渡更平滑,且能够获得更加贴合目标区域的轮廓的目标曲线段。
如图3所示,相邻点连线方法可以包括步骤S102。在步骤S102中,可以获取包括相邻点对的四个离散点。
在一些示例中,四个离散点可以包括相邻点对和两个辅助点。在一些示例中,可以获取目标路径中除相邻点对的离散点以外的两个离散点作为两个辅助点以确定四个离散点。在一些示例中,可以获取目标路径中相邻点对的两侧(例如前后)的两个离散点作为两个辅助点以确定四个离散点。
优选地,可以获取目标路径中与相邻点对相邻的两个离散点作为两个辅助点以确定四个离散点。具体地,可以获取目标路径中除相邻点对的离散点以外的两个离散点作为两个辅助点,其中,上述两个辅助点中的各个辅助点可以与相邻点对的一个离散点相邻(也即,两个辅助点可以不属于该相邻点对)。由此,能够获得包括相邻点对的四个离散点。例如,两个辅助点可以包括第一辅助点和第二辅助点,其中,第一辅助点和第二辅助点可以不属于该相邻点对。
以辅助点是位于相邻点对两侧且与该相邻点对相邻的离散点为例,如图2所示,对于离散点D1和离散点D2这对相邻点对,对应的四个离散点可以包括离散点D7、离散点D1、离散点D2和离散点D3,其中,离散点D7和离散点D3可以为两个辅助点。
在另一些示例中,也可以接收用户对离散点的选择操作以确定四个离散点。在另一些示例中,也可以选取相应的坐标系(例如极坐标系)对离散点进行排序以确定四个离散点。在另一些示例中,离散点之间的邻接关系也可以是预先设置好的。也即,与各个相邻点对对应的四个离散点可以是预先设置好的。
另外,对于目标路径中只有三个离散点的情况,上述的两个辅助点可以为相同的离散点。也即,第一辅助点和第二辅助点可以为同一个离散点。因此,可以在后续步骤中,每对相邻点对对应的两个离散点集相同,进而两个离散点集对应的两个调配曲线段也相同,最终目标曲线段为调配曲线段(也即,不论是否基于两个调配曲线段进行调配,目标曲线段均为调配曲线段)。
如图3所示,相邻点连线方法可以包括步骤S104。在步骤S104中,可以基于步骤S102获得的四个离散点确定两个离散点集。
另外,各个离散点集可以包括上述的两个辅助点中的一个辅助点和相邻点对,并且两个离散点集中的辅助点可以为两个辅助点中不同的辅助点。具体地,两个离散点集可以包括第一离散点集和第二离散点集,第一离散点集可以包括第一辅助点和相邻点对,第二离散点集可以包括第二辅助点和相邻点对。由此,能够获得两个离散点集。
例如,如图2所示,对于离散点D1和离散点D2这对相邻点对,第一离散点集可以包括离散点D7、离散点D1和离散点D2,第二离散点集可以包括离散点D1、离散点D2和离散点D3。需要说明的是,除非特意说明,以下涉及第一离散点集和第二离散点集的示例可以默认第一离散点集包括离散点D7、离散点D1和离散点D2,第二离散点集包括离散点D1、离散点D2和离散点D3。
另外,第一离散点集中的三个离散点不共线,且第二离散点集中的三个离散点不共线。在一些示例中,若目标路径中存在共线的相邻的三个离散点,可以对离散点进行筛选,以使目标路径中不存在共线的相邻的三个离散点。
图4A是示出了本公开示例所涉及的第一离散点集对应的目标圆U1和凹陷方向的示意图。图4B是示出了本公开示例所涉及的第一离散点集对应的调配曲线段Q1的示意图。
如图3所示,相邻点连线方法可以包括步骤S106。在步骤S106中,可以基于各个离散点集对应的凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段。
另外,调配曲线段的形状可以为圆弧状。在一些示例中,可以基于各个离散点集对应的目标圆和凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段。其中,各个离散点集对应的调配曲线段可以在相邻点对的离散点之间且属于目标圆的圆弧。
另外,各个离散点集对应的目标圆可以由各个离散点集中的离散点共同确定。在一些示例中,可以由各个离散点集中的三个离散点的坐标确定圆心坐标,进而基于圆心坐标确定目标圆。作为示例,图4A示出了第一离散点集中离散点D7、离散点D1和离散点D2共同确定的目标圆U1。
另外,各个离散点集对应的凹陷方向可以由各个离散点集中离散点的位置(也即,离散点在目标区域的位置)和预设顺序确定。其中,凹陷方向可以为顺时针方向或逆时针方向。也即,凹陷方向可以为各个离散点集中离散点在预设顺序下的空间分布方向。具体地,凹陷方向可以根据各个离散点集中离散点的位置和预设顺序分为顺时针方向和逆时针方向。其中,预设顺序可以为基于各个离散点集中离散点之间的邻接关系的任意顺序,可以根据需要进行选择。
例如,如图4A所示,对于第一离散点集,预设顺序可以为离散点D7→离散点D1→离散点D2这样依次排序的第一顺序S1,或预设顺序可以为离散点D2→离散点D1→离散点D7这样依次排序的第二顺序S2。因此,从图4A可以看出,对于第一顺序S1,第一离散点集对应的第一凹陷方向F1可以为顺时针方向,对于第二顺序S2,第一离散点集对应的第二凹陷方向F2可以为逆时针方向。
在一些示例中,所有相邻点对的离散点集对应的预设顺序可以一致。也即,统一使用一种顺序。例如,预设顺序可以由沿着目标路径的任意一个方向确定。在另一些示例中,各个离散点集对应的预设顺序可以不一致。
如上所述,可以基于各个离散点集对应的凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段。具体地,可以基于凹陷方向从各个离散点集对应的目标圆中位于相邻点对的离散点之间的两个圆弧中选择一个圆弧作为各个离散点集对应的调配曲线段。
在一些示例中,可以在各个离散点集对应的目标圆中,将以预设顺序从相邻点对的一个离散点至另一个离散点,且在凹陷方向的圆弧作为各个离散点集对应的调配曲线段。由此,能够基于凹陷方向确定调配曲线段。例如,如图4B所示,以第一顺序S1从第一离散点集中的离散点D1至离散点D2(也即,相邻点对),且在第一凹陷方向F1(也即,顺时针方向)的圆弧可以作为第一离散点集对应的调配曲线段Q1。
以上以第一离散点集为例描述了离散点集对应的目标圆、凹陷方向以及调配曲线段。同样地,可以获得第二离散点集对应的目标圆、凹陷方向和调配曲线段。图5A是示出了本公开示例所涉及的第二离散点集对应的目标圆U2和凹陷方向的示意图。图5B是示出了本公开示例所涉及的第二离散点集对应的调配曲线段Q2的示意图。
如图5A所示,对于第二离散点集,预设顺序可以为离散点D1→离散点D2→离散点D3这样依次排序的第三顺序S3,或预设顺序可以为离散点D3→离散点D2→离散点D1这样依次排序的第四顺序S4。因此,从图5A可以看出,对于第三顺序S3,第二离散点集对应的第三凹陷方向F3可以为逆时针方向,对于第四顺序S4,第二离散点集对应的第四凹陷方向F4可以为顺时针方向。
另外,第二离散点集对应的调配曲线段的示例可以参见图5B。如图5B所示,以第三预设顺序S3从第二离散点集中的离散点D1至离散点D2(也即,相邻点对)且在第三凹陷方向F3(也即,逆时针方向)的圆弧可以作为第二离散点集对应的调配曲线段Q2。
如上所述,各个离散点集对应的凹陷方向可以由各个离散点集中离散点的位置和预设顺序确定。本领域技术人员在不偏离凹陷方向定义的情况下可以根据需要调整获取凹陷方向的方法。优选地,本公开的示例还提供了两种获取凹陷方向的方法。
在一些示例中,两种获取凹陷方向的方法均可以先确定各个离散点集对应的第一向量和第二向量。
具体地,可以令第一向量为以上述的预设顺序从各个离散点集中的第一个离散点至第二个离散点对应的向量,可以令第二向量为以上述的预设顺序从各个离散点集中的第一个离散点至第三个离散点对应的向量。另外,第一向量和第二向量可以共起点。以第一离散点集为例,如图6所示,以第一顺序S1(也即,离散点D7→离散点D1→离散点D2),从第一离散点集中的第一个离散点D7至第二个离散点D1对应的向量可以为第一向量第一离散点集中的第一个离散点D7至第三个离散点D2对应的向量可以为第二向量/>
在一些示例中,在第一种获取凹陷方向的方法中,在确定各个离散点集对应的第一向量和第二向量后,可以基于叉乘获取凹陷方向。
具体地,可以获取第一向量和第二向量的叉乘结果作为第三向量,若第三向量的方向向上(也可以描述为若第三向量为正),则可以表示凹陷方向为逆时针方向,若第三向量的方向向下(也可以描述为若第三向量为负),则可以表示凹陷方向为顺时针方向。由此,能够通过叉乘方便地确定凹陷方向。
在一些示例中,在第二种获取凹陷方向的方法中,在确定各个离散点集对应的第一向量和第二向量后,可以基于向量之间的夹角获取凹陷方向。
具体地,若第一向量顺时针旋转至第二向量的夹角小于180°,则可以表示凹陷方向为顺时针方向,若第一向量逆时针旋转至第二向量的夹角小于180°,则可以表示凹陷方向为逆时针方向。由此,能够通过向量之间的夹角确定凹陷方向。以第一离散点集为例,如图6所示,第一向量顺时针旋转至第二向量/>的夹角θ1小于180°,因此,凹陷方向可以为顺时针方向。也即,可以取离散点D1至D2在顺时针方向的圆弧作为第一离散点集对应的调配曲线段(也即,图4B中的调配曲线段Q1)。由此,能够通过向量之间的夹角方便地确定凹陷方向。
返回参考图3,相邻点连线方法可以包括步骤S108。在步骤S108中,可以基于两个离散点集对应的两个调配曲线段进行调配以获得相邻点对的目标曲线段(以下可以简称为目标曲线段)。
如上所述,可以确定两个离散点集。因此,基于两个离散点集可以分别确定针对相邻点对的一个调配曲线段,其中,两个调配曲线段中的每个调配曲线段的两个端点均为相邻点对中的离散点。由此,能够获得两个离散点集对应的两个调配曲线段。
在一些示例中,在调配中,目标曲线段可以通过对上述的两个调配曲线段在不同位置的占比进行设置而获得。在一些示例中,可以基于相邻点对的离散点之间的插值点获得目标曲线段。具体地,在调配中,可以通过权重分别调整两个调配曲线段上的调配点对形成目标曲线段的插值点的贡献,以获得目标曲线段。
如上所述,可以由各个离散点集中的三个离散点的坐标确定圆心坐标,进而确定目标圆。在一些示例中,可以基于圆心坐标确定各个离散点集对应的调配曲线段的圆弧夹角,然后基于圆弧夹角和调配点的数量确定步长,进而以该步长均匀地插入调配点。也即,调配曲线段对应的调配点可以看作将相邻点对的一个离散点,沿着调配曲线段,绕圆心坐标,按步长旋转到另一个离散点获得。在一些示例中,步长可以为圆弧夹角除以调配点的数量。
在一些示例中,调配曲线段的圆弧夹角可以为相邻点对中两个离散点的圆弧角度的差值的绝对值。
在一些示例中,若多个离散点为直角坐标系的坐标,各个调配曲线段上的第i个调配点Zi(Xi,Yi)可以满足公式:
Xi=(X1-Xo)×cos(i×step)-(Y1-Yo)×sin(i×step)+Xo,
Yi=(X1-Xo)×sin(i×step)+(Y1-Yo)×cos(i×step)+Yo,
其中,(Xi,Yi)可以表示该调配曲线段上的第i个调配点Zi的坐标,(Xo,Yo)可以表示上述的圆心坐标(也即,由该调配曲线段对应的离散点集中的三个离散点的坐标确定的圆心坐标),(X1,Y1)可以表示相邻点对中的任意一个离散点的坐标,step可以表示步长。
以下结合图7描述一种基于两个调配曲线段进行调配的示例性的方法。图7是示出了本公开示例所涉及的基于两个调配曲线段进行调配的示例的流程图。图8是示出了本公开示例所涉及的基于两个调配曲线段进行调配的示意图。
如图7所示,基于两个调配曲线段进行调配可以包括步骤S202。在步骤S202中,可以将相邻点对中的任意一个离散点作为起点。
继续参考图7,基于两个调配曲线段进行调配可以包括步骤S204。在步骤S204中,可以从上述的起点开始,确定沿着第一曲线段分布的预设数量的第一调配点,和沿着第二曲线段分布的预设数量的第二调配点。其中,两个调配曲线段可以包括第一曲线段和第二曲线段。也即,第一曲线段可以为两个调配曲线段中的一个调配曲线段,第二曲线段可以为两个调配曲线段中的另一个配曲线段。
在一些示例中,第一调配点和第二调配点可以分别均匀地分布在第一曲线段和第二曲线段上。具体地,可以从上述的起点开始,在第一曲线段上均匀地插入预设数量(例如200个)的第一调配点,并在第二曲线段上均匀地插入预设数量的第二调配点。也即,可以从同一个起点开始,在第一曲线段和第二曲线段均匀地插入同样数量的调配点。
继续参考图7,基于两个调配曲线段进行调配可以包括步骤S206。在步骤S206中,可以基于第一调配点和第二调配点确定相邻点对的离散点之间的插值点,并基于插值点获得相邻点对的目标曲线段。在这种情况下,基于相邻点对对应的四个离散点确定的两个调配曲线段获取调配点,并基于调配点获取插值点,进而获取目标曲线段。由此,能够使目标曲线段更贴合目标区域的轮廓。在一些示例中,可以将插值点依次连接(例如,可以通过拟合的方式进行连接)以获得相邻点对的目标曲线段。
在一些示例中,可以对相对应(也即,相对上述起点同一个位置或相对上述起点索引相同)的第一调配点和第二调配点分别加权(也即,乘以权重),以获得对应的插值点。在一些示例中,第一调配点和第二调配点对应的权重可以呈负相关关系。也即,第一调配点的权重越高,第二调配点对应的权重就越低、或第二调配点的权重越高,第一调配点对应的权重就越低。在一些示例中,第一调配点的权重和第二调配点的权重之和可以等于1。
在一些示例中,第一曲线段可以为两个离散点集中辅助点与上述的起点相邻的离散点集对应的调配曲线段,第二曲线段可以为两个离散点集中辅助点与上述的起点不相邻的离散点集对应的调配曲线段。例如,如图8所示,若以离散点D1为起点,辅助点(也即离散点D7)与离散点D1相邻的离散点集(也即,第一离散点集)对应的调配曲线段Q1可以为第一曲线段,辅助点(也即离散点D3)与离散点D1不相邻的离散点集(也即,第二离散点集)对应的调配曲线段Q2可以为第二曲线段。同样地,若以离散点D2为起点,则调配曲线段Q2可以为第一曲线段,调配曲线段Q1可以为第二曲线段。
在这种情况下,从上述的起点开始,第一调配点的权重可以线性减少,第二调配点的权重可以线性增加。以血管超声图像中的目标区域为例。在一些示例中,第一调配点的权重可以为(N-i)/N,第二调配点的权重可以为i/N,其中,N可以表示上述的预设数量,i可以表示插值点的索引。具体地,相邻点对的离散点之间的第i个插值点的坐标Mi可以满足公式:
其中,N可以表示上述的预设数量,Ui可以表示第i个第一调配点(也即,第一曲线段上的第i个调配点)的坐标,Vi可以表示第i个第二调配点(也即,第二曲线段上的第i个调配点)的坐标。在这种情况下,越靠近相邻点对中相应的离散点的离散点集对应的调配曲线段的权重越高,进而能够使获得的目标曲线段与相邻的曲线段的过渡更平滑。另外,上述血管超声图像中的目标区域涉及的获取插值点的坐标的方式同样适用于其他图像中大体为圆形的目标区域、或大体为圆形受到若干点推拉作用而变形的目标区域。
作为示例,图8示出了基于第一离散点集对应的调配曲线段Q1和第二离散点集对应的调配曲线段Q2进行调配获得的目标曲线段Q3。
需要说明的是,应用在血管超声图像以外的目标区域时,第一调配点和第二调配点的权重可以根据目标的形状进行调整,并不表示对本公开的限制。
图9是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像的标注方法的示例的流程图。本公开示例涉及的标注方法可以利用上述的相邻点连线方法确定相邻的两个离散点(也可以称为相邻点对)的目标曲线段。
如图9所示,本实施方式中,标注方法可以包括步骤S302。在步骤S302中,可以确定血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点。
在一些示例中,可以接收用户对血管超声图像中目标区域的轮廓的标注操作以确定目标区域的轮廓的多个离散点。具体地,显示器150可以显示血管超声图像,用户可以对显示的血管超声图像进行标注以采集目标区域的轮廓的多个离散点。但本公开的示例不限于此,在另一些示例中,目标区域的轮廓的多个离散点也可以是通过目标分割算法获得的轮廓上的离散点。在另一些示例中,目标区域的轮廓的多个离散点也可以是预先存储在存储介质的离散点。
在一些示例中,多个离散点的数量可以大于等于3。例如,多个离散点的数量可以为3、4、5、6、7、8、9、10、12、14、16、18或20等。另外,对于多个离散点的数量为3,如上所述,不论是否基于两个调配曲线段进行调配,目标曲线段均为调配曲线段。因此,后续3个离散点最终确定的目标曲线可以为该3个离散点对应的圆。
另外,对于血管超声图像,目标区域可以包括血管的中膜和内膜(也可以称为管腔)中的至少一种目标的区域。由此,后续能够确定血管的中膜和内膜的区域的轮廓对应的目标曲线。
在一些示例中,可以对多个离散点进行预处理。在一些示例中,预处理可以包括删除多个离散点中的异常点。其中,异常点可以为不符合目标区域的轮廓的特征的离散点。在这种情况下,后续能够提高目标曲线的准确性。
如图9所示,本实施方式中,标注方法可以包括步骤S304。在步骤S304中,可以确定多个离散点的目标路径。
如上所述,目标路径可以用于表示各个离散点之间的邻接关系。在一些示例中,目标路径可以封闭的。因此,多个离散点可以表示成一个循环数组,其中,若k=0可以表示第一个离散点,则k-1可以表示最后一个离散点。在另一些示例中,目标路径也可以不是封闭。
另外,可以使用任意的方式确定多个离散点的目标路径。在一些示例中,多个离散点的目标路径可以是预先设置好。例如,可以接收用户对多个离散点的邻接关系的设置以确定多个离散点的目标路径。在一些示例中,可以对多个离散点进行排序以确定多个离散点的目标路径。
优选地,可以通过极坐标系确定多个离散点的目标路径。具体地,可以建立极坐标系;将各个离散点的坐标转成基于极坐标系的坐标;并且根据各个离散点对应的极坐标系的坐标的角度对多个离散点进行排序以确定目标路径。在这种情况下,通过极坐标系对平面上的多个离散点进行环绕排序,进而能够使排序获得的目标路径更符合目标区域的轮廓的特征。由此,能够方便地确定离散点之间的连接关系(也可以称为连接顺序)。
在一些示例中,各个离散点的坐标可以为直角坐标系的坐标。在一些示例中,对于为直角坐标系的坐标的多个离散点,在建立极坐标系中,可以获取多个离散点的几何中心的坐标,以几何中心的坐标为极点,预设方向作为极轴的正方向,建立极坐标系。由此,能够建立极坐标系。
另外,预设方向可以为任意方向。优选地,预设方向可以为水平向右。另外,对于为直角坐标系的坐标的多个离散点,预设方向还可以为X轴的正方向。需要说明的是,虽然在确定目标路径时,转成了极坐标系,但后续步骤(例如,步骤S306)仍然可以根据需要使用原来的坐标系(例如直角坐标系)。
在一些示例中,在确定多个离散点的目标路径之后,若目标路径中存在共线的三个离散点,可以对离散点进行筛选,以使目标路径中不存在共线的三个离散点,并基于筛选后的离散点获取目标曲线。
图10是示出了图2中多个离散点对应的目标曲线Q4的示意图。
如图9所示,本实施方式中,标注方法可以包括步骤S306。在步骤S306中,可以在目标路径中,确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获得目标区域的轮廓对应的目标曲线。作为示例,图10是示出了图2中多个离散点对应的目标曲线Q4。
在一些示例中,可以沿着目标路径的任意一个方向,从多个离散点中的任意一个离散点开始,依次确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获取目标区域的轮廓对应的目标曲线。也即,可以重复执行确定不同的相邻的两个离散点之间的目标曲线段的步骤直至遍历目标路径中的相邻的两个离散点。在一些示例中,可以利用上述的相邻点连线方法确定相邻的两个离散点之间的目标曲线段。
在一些示例中,标注方法还可以包括接收删除离散点或添加离散点的操作以更新目标曲线(未图示)。具体地,可以接收用户删除离散点或添加离散点的操作,对删除的离散点或添加的离散点所关联的目标曲线段进行更新(例如删除目标曲线段,或重新确定相邻的两个离散点之间的目标曲线段)。由此,能够方便地对标注不合理的离散点、轮廓较复杂、或轮廓不规整的部分进行更新,以获取更准确的目标曲线。
以下结合图11描述本公开涉及的血管超声图像的标注系统200(有时也可以称为标注系统200、目标轮廓规划系统或目标轮廓绘制系统,以下可以简称为标注系统200)。标注系统200可以用于实施上述的标注方法。需要说明的是,除非特别说明,上述的标注方法的相关描述同样适用于标注系统200。图11是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像的标注系统200的示例的框图。
在一些示例中,如图11所示,标注系统200可以包括获取模块202、路径规划模块204和相邻点连线模块206。
本实施方式中,获取模块202可以用于确定血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点。具体内容参见步骤S302中的相关描述,此处不再赘述。
本实施方式中,路径规划模块204可以用于确定多个离散点的目标路径。具体内容参见步骤S304中的相关描述,此处不再赘述。
本实施方式中,相邻点连线模块206可以用于在目标路径中,确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获得目标区域的轮廓对应的目标曲线。具体内容参见步骤S306中的相关描述,此处不再赘述。
本公开还涉及电子设备(未图示),电子设备可以包括至少一个处理电路。至少一个处理电路被配置为执行上述的标注方法中的一个或多个步骤。
本公开还涉及计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以存储有至少一个指令,至少一个指令被处理器执行时实现上述的标注方法中的一个或多个步骤。
本公开示例所涉及的血管超声图像的标注方法、设备及介质,确定血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点和多个离散点的目标路径,确定目标路径中每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获取目标区域的轮廓对应的目标曲线,并且在确定相邻的两个离散点的目标曲线段中,获取相邻的两个离散对应的相邻的四个离散点,基于四个离散点中的前三个离散点和对应的凹陷方向、以及后三个离散点和对应的凹陷方向分别获得针对该相邻的两个离散点的调配曲线段,对两个调配曲线段进行调配以获取该相邻的两个离散点的目标曲线段。在这种情况下,通过调配相邻的离散点的圆弧得到过相邻的两个离散点的目标曲线段,能够获得贴合目标区域的轮廓的目标曲线。另外,能够支持利用较少离散点获取目标区域的轮廓对应的目标曲线且计算量较小。另外,还利用叉乘确定凹陷方向。由此,能够方便且快速地确定凹陷方向。
图12A是示出了本公开示例所涉及的血管超声图像上中膜的轮廓的多个离散点的示意图。图12B是示出了利用抛物线插值方案获得的图12A的多个离散点对应的中膜轮廓Q5的示意图。图12C是示出了利用本公开的方案获得的图12A的多个离散点对应的中膜轮廓Q6的示意图。
另外,为了验证本公开示例涉及的标注方法的有效性,与抛物线插值方案进行比较。图12A示出了中膜的轮廓所选取的6个离散点,其中,6个离散点可以包括离散点D8、离散点D9、离散点D10、离散点D11、离散点D12和离散点D13。图12B为现有技术的抛物线插值方案绘制的中膜轮廓Q5。图12C为本公开的方案绘制的中膜轮廓Q6。由此可见,本公开的方案相对于抛物线插值方案绘制的中膜轮廓更加的圆润且精确,进而能够为定量测量(例如,斑块负荷的准确计算)提供准确的数据。
虽然以上结合附图和示例对本公开进行了具体说明,但是可以理解,上述说明不以任何形式限制本公开。本领域技术人员在不偏离本公开的实质精神和范围的情况下可以根据需要对本公开进行变形和变化,这些变形和变化均落入本公开的范围内。
Claims (9)
1.一种血管超声图像的标注方法,其特征在于,包括:
确定所述血管超声图像中目标区域的轮廓的多个离散点;
确定所述多个离散点的目标路径,其中,所述目标路径是封闭的;并且
在所述目标路径中,确定每对相邻的两个离散点之间的目标曲线段,进而获得所述轮廓对应的目标曲线,
其中,令每对相邻的两个离散点为相邻点对,确定所述相邻点对的目标曲线段包括:
获取所述目标路径中除所述相邻点对的离散点以外的两个离散点作为两个辅助点,其中,各个辅助点与所述相邻点对的一个离散点相邻,
确定两个离散点集,其中,各个离散点集包括一个辅助点和所述相邻点对,所述两个离散点集中的辅助点为所述两个辅助点中不同的辅助点,
基于各个离散点集对应的目标圆和凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段,其中,所述调配曲线段在所述相邻点对的离散点之间且属于所述目标圆,所述凹陷方向由各个离散点集中离散点的位置和预设顺序确定;并且
基于所述两个离散点集对应的两个调配曲线段进行调配以获得所述目标曲线段,所述基于所述两个离散点集对应的两个调配曲线段进行调配以获得所述目标曲线段包括:
将所述相邻点对中的任意一个离散点作为起点,
从所述起点开始,确定沿着第一曲线段均匀地分布的预设数量的第一调配点,和沿着第二曲线段均匀地分布的所述预设数量的第二调配点,其中,所述两个调配曲线段包括所述第一曲线段和所述第二曲线段,并且
基于所述第一调配点和所述第二调配点确定所述相邻点对的离散点之间的插值点,并基于所述插值点获得所述目标曲线段。
2.根据权利要求1所述的标注方法,其特征在于,确定所述多个离散点的目标路径,进一步包括:
建立极坐标系;将所述多个离散点中的各个离散点的坐标转成基于所述极坐标系的坐标;并且根据所述极坐标系的坐标的角度对所述多个离散点进行排序以确定所述目标路径。
3.根据权利要求2所述的标注方法,其特征在于,建立所述极坐标系,进一步包括:
各个离散点的坐标为直角坐标系的坐标,获取所述多个离散点的几何中心的坐标,以所述几何中心的坐标为极点,预设方向作为极轴的正方向,建立所述极坐标系。
4.根据权利要求1所述的标注方法,其特征在于,基于各个离散点集对应的目标圆和凹陷方向确定各个离散点集对应的调配曲线段,进一步包括:
在各个离散点集对应的目标圆中,将以所述预设顺序从所述相邻点对的一个离散点至另一个离散点,且在所述凹陷方向的圆弧作为各个离散点集对应的调配曲线段。
5.根据权利要求1所述的标注方法,其特征在于,所述凹陷方向由各个离散点集中离散点的位置和所述预设顺序确定,进一步包括:
令第一向量为以所述预设顺序从各个离散点集中的第一个离散点至第二个离散点对应的向量,令第二向量为以所述预设顺序从各个离散点集中的第一个离散点至第三个离散点对应的向量;并且
获取所述第一向量和所述第二向量的叉乘结果作为第三向量,若所述第三向量的方向向上,则表示所述凹陷方向为逆时针方向,若所述第三向量的方向向下,则表示所述凹陷方向为顺时针方向;或
若所述第一向量顺时针旋转至所述第二向量的夹角小于180°,则表示所述凹陷方向为顺时针方向,若所述第一向量逆时针旋转至所述第二向量的夹角小于180°,则表示所述凹陷方向为逆时针方向。
6.根据权利要求1所述的标注方法,其特征在于:
所述目标区域包括血管的中膜和内膜中的至少一种目标的区域。
8.一种电子设备,其特征在于,包括至少一个处理电路,所述至少一个处理电路被配置为执行如权利要求1至7中任一项所述的标注方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令,所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的标注方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210385121.7A CN114693664B (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 |
CN202310797646.6A CN116823778A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 目标路径中相邻点对的连线方法及相关标注方法、设备 |
CN202310798510.7A CN116843644A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注系统 |
PCT/CN2022/128387 WO2023197564A1 (zh) | 2022-04-13 | 2022-10-28 | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210385121.7A CN114693664B (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 |
Related Child Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310797646.6A Division CN116823778A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 目标路径中相邻点对的连线方法及相关标注方法、设备 |
CN202310798510.7A Division CN116843644A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114693664A CN114693664A (zh) | 2022-07-01 |
CN114693664B true CN114693664B (zh) | 2023-07-04 |
Family
ID=82142284
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210385121.7A Active CN114693664B (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 |
CN202310798510.7A Pending CN116843644A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注系统 |
CN202310797646.6A Pending CN116823778A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 目标路径中相邻点对的连线方法及相关标注方法、设备 |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310798510.7A Pending CN116843644A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 血管超声图像的标注系统 |
CN202310797646.6A Pending CN116823778A (zh) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | 目标路径中相邻点对的连线方法及相关标注方法、设备 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (3) | CN114693664B (zh) |
WO (1) | WO2023197564A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114693664B (zh) * | 2022-04-13 | 2023-07-04 | 深圳北芯生命科技股份有限公司 | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106447669A (zh) * | 2016-04-08 | 2017-02-22 | 潍坊学院 | 基于圆形蒙版面积比率判别的粘连颗粒图像凹点分割方法 |
KR101787027B1 (ko) * | 2016-08-17 | 2017-10-17 | 주식회사 로드텍 | 노면 프로파일 측정 시스템 및 방법 |
CN110427140A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-11-08 | 平安科技(深圳)有限公司 | 线条修正方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113744289A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-12-03 | 上海深至信息科技有限公司 | 一种颈动脉内中膜厚度的智能测量方法和系统 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7352901B2 (en) * | 2000-10-23 | 2008-04-01 | Omron Corporation | Contour inspection method and apparatus |
JP4991590B2 (ja) * | 2008-02-14 | 2012-08-01 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び、記憶媒体 |
EP3513731A1 (en) * | 2018-01-23 | 2019-07-24 | Koninklijke Philips N.V. | Device and method for obtaining anatomical measurements from an ultrasound image |
CN109272512B (zh) * | 2018-09-25 | 2022-02-15 | 南昌航空大学 | 一种自动分割左心室内外膜的方法 |
CN110705576B (zh) * | 2019-09-29 | 2020-09-22 | 慧影医疗科技(北京)有限公司 | 区域轮廓确定方法、装置及图像显示设备 |
CN110706246B (zh) * | 2019-10-15 | 2022-08-02 | 上海微创卜算子医疗科技有限公司 | 一种血管图像分割方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN111127552B (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-14 | 南京景三医疗科技有限公司 | 血管三维重建方法、医疗设备及存储介质 |
CN112258533B (zh) * | 2020-10-26 | 2024-02-02 | 大连理工大学 | 一种超声图像中小脑蚓部的分割方法 |
CN112826535B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-09-09 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 一种超声成像中自动定位血管的方法和装置及设备 |
CN114170261A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-03-11 | 杭州爱科科技股份有限公司 | 图像轮廓生成方法、装置及电子设备 |
CN114693664B (zh) * | 2022-04-13 | 2023-07-04 | 深圳北芯生命科技股份有限公司 | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 |
-
2022
- 2022-04-13 CN CN202210385121.7A patent/CN114693664B/zh active Active
- 2022-04-13 CN CN202310798510.7A patent/CN116843644A/zh active Pending
- 2022-04-13 CN CN202310797646.6A patent/CN116823778A/zh active Pending
- 2022-10-28 WO PCT/CN2022/128387 patent/WO2023197564A1/zh unknown
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106447669A (zh) * | 2016-04-08 | 2017-02-22 | 潍坊学院 | 基于圆形蒙版面积比率判别的粘连颗粒图像凹点分割方法 |
KR101787027B1 (ko) * | 2016-08-17 | 2017-10-17 | 주식회사 로드텍 | 노면 프로파일 측정 시스템 및 방법 |
CN110427140A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-11-08 | 平安科技(深圳)有限公司 | 线条修正方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113744289A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-12-03 | 上海深至信息科技有限公司 | 一种颈动脉内中膜厚度的智能测量方法和系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Automatic Image Annotation using Conceptual Hierarchical Convolution Neural Network;Jui-Feng Yeh,et al.;《2019 IEEE 2nd International Conference on Knowledge Innovation and Invention》;全文 * |
基于深度学习的二维超声直接定量方法研究;冯程;《中国超声医学工程学会第十四届全国超声心动图学术会议论文汇编》;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114693664A (zh) | 2022-07-01 |
CN116843644A (zh) | 2023-10-03 |
CN116823778A (zh) | 2023-09-29 |
WO2023197564A1 (zh) | 2023-10-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11025889B2 (en) | Systems and methods for determining three dimensional measurements in telemedicine application | |
JP5129480B2 (ja) | 管状臓器の3次元再構成を行うシステム及び血管撮像装置の作動方法 | |
EP1837828B1 (en) | Image registration using locally-weighted fitting | |
US8049777B2 (en) | Insertion support system for specifying a location of interest as an arbitrary region and also appropriately setting a navigation leading to the specified region | |
US11669997B2 (en) | Image processing system, image processing method, and storage medium | |
CN112075914B (zh) | 胶囊内窥镜检查系统 | |
CN114693838A (zh) | 用于调整描绘的轮廓的绘制方法、设备及介质 | |
US20180214006A1 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
JPH11318884A (ja) | 画像表示装置 | |
US7570802B2 (en) | Automated centerline detection algorithm for colon-like 3D surfaces | |
US20210366121A1 (en) | Image matching method and device, and storage medium | |
JP2007167629A (ja) | 結腸の特徴経路の位置合わせ | |
CN114693664B (zh) | 血管超声图像的标注方法、设备及介质 | |
JP7395753B2 (ja) | データ処理方法、装置及び記憶媒体 | |
CN109754397B (zh) | 血管段中心路径的提取方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN111009032A (zh) | 基于改进外极线约束匹配的血管三维重建方法 | |
CN111127461A (zh) | 胸部图像处理方法、装置、存储介质及医疗设备 | |
US20110137165A1 (en) | Ultrasound imaging | |
CN116051553B (zh) | 一种在三维医学模型内部进行标记的方法和装置 | |
US7030874B2 (en) | Method of following the three-dimensional deformation of a deformable organ | |
CN115670508A (zh) | 一种基于大数据的超声三维模型的数据处理系统及方法 | |
CN109272485B (zh) | 血管三维模型的修补方法、装置和电子设备 | |
NL1044271B1 (en) | A method for direct manipulation and visualization of the 3d internal structures of a tubular object as they are in reality without any noticeable distortion | |
Kang et al. | Automatic flight path generation in a virtual colonoscopy system | |
JP2002092621A (ja) | 画像表示装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |