CN115100230A - 基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端 - Google Patents

基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端 Download PDF

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CN115100230A CN202211019731.1A CN202211019731A CN115100230A CN 115100230 A CN115100230 A CN 115100230A CN 202211019731 A CN202211019731 A CN 202211019731A CN 115100230 A CN115100230 A CN 115100230A
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Abstract

本发明公开了一种基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端,方法包括:在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像;在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板。由于本申请根据预设动脉期监控标记点和预设平衡期监控标记点进行扫描时机确定以扫描出血管图像,使得扫描时机根据不同体型的扫描群体可以个性化设置,同时设定动脉期和平衡期,从而可以快速高效的区分出全身血管的动脉和静脉,提升了动静脉分离效率。

Description

基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端。
背景技术
临床上,通常采用计算机断层扫描血管造影技术(Computed TomographyAngiography, CTA)、和磁共振血管造影技术(Magnetic Resonance Angiography)实现人体血管成像。血管造影技术是通过向人体内注射一定量的造影剂,在造影剂充盈整个人体血管后,利用CT和MR设备对整个人体进行扫描,从而实现对血管组织的突出显示,便于观察血管的形态和分布情况,有利于医生更好地进行诊断检查和手术治疗。由于全身血管成像范围大,扫描时间较单一部位血管时间长,但动静脉造影剂循环时间窗窄,于是在完成全身血管扫描的同时,静脉会不可避免的在图像上显影。通常在完成全身血管造影技术后,需将动脉和静脉进行分离,并分别对其形态、结构和走形等特征进行分析。
在现有技术中,现有动静脉分离技术主要是通过人工标记与机器学习结合实现动静脉分离技术。首先利用机器学习方法提取血管灰度值与其他区域的差异及形态学特征,基于两者特征的差异,从CTA和MRA图像中提取出全部血管组织(同时包含动脉和静脉),然后利用人工标记出感兴趣血管的动静脉分离点,最后将分离点两侧的联通区进行分离,从而实现动脉和静脉的分离。现有技术中的缺点为:1.对单一部位、血管复杂度低的图像进行动静脉分离的效率尚可接受,但对于如全身血管成像的血管复杂度高的图像分离效率低下,难以达到临床需求;2.由于动脉和静脉血管特征极为相似,通过机器学习方式提取两者特征差异难度较大。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解,下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念,以此作为后面的详细说明的序言。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于血管图像的动静脉分离方法,方法包括:
在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
其中,动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
可选的,在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像,包括:
控制注射器以动脉期成像过程中的第一注射速度注射造影剂,并实时监测第一注射量;
当第一注射量到达预设注射总量的预设第一百分比时,控制注射器停止注射,并监控预设动脉期监控标记点的第一图像信号强度;
当第一图像信号强度变化幅度大于预设第一强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成动脉期血管图像。
可选的,在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像,包括:
控制注射器以平衡期成像过程中的第二注射速度注射造影剂,并实时监测第二注射量;
当第二注射量到达预设注射总量的预设第二百分比时,控制注射器停止注射并监控预设平衡期监控标记点的第二图像信号强度;
当第二图像信号强度变化幅度大于预设第二强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成平衡期血管图像;其中,
预设注射总量的预设第二百分比与预设注射总量的预设第一百分比之和为预设注射总量百分比。
可选的,根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像,包括:
将平衡期血管图像与动脉期血管图像做差,得到静脉期血管图像。
可选的,在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板,包括:
计算动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值;
利用第一分割阈值分别获取动脉期血管图像中的人体组织模板和动脉血管模板;
计算静脉期血管图像中人体组织与血管的第二分割阈值;
利用第二分割阈值分别获取静脉期血管图像中的人体组织模板和静脉血管模板。
可选的,计算动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值,包括:
计算所述动脉期血管图像的灰度统计直方图;
根据所述灰度统计直方图计算出目标灰度值;
将所述目标灰度值确定为人体组织与血管的第一分割阈值。
可选的,根据灰度统计直方图计算出目标灰度值,包括:
获取灰度统计直方图中第预设百分位数所对应的目标灰度值;
或者,
将所述灰度统计直方图输入预先训练的灰度可塑性模型中计算出所述动脉期血管图像中各像素位置的目标脉冲发出率;
根据预设时间步长以及所述目标脉冲发出率计算所述动脉期血管图像中各像素的空间像素值;
计算动脉期血管图像中各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值;
根据所述空间像素值与所述连续两个脉冲发放时刻的差值进行加权求和取平均值,得到目标灰度值。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于血管图像的动静脉分离装置,装置包括:
动脉期血管图像生成模块,用于在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
平衡期血管图像生成模块,用于在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
静脉期血管图像生成模块,用于根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
动静脉血管分离模块,用于在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
其中,动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
第三方面,本申请实施例提供一种计算机存储介质,计算机存储介质存储有多条指令,指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
第四方面,本申请实施例提供一种终端,可包括:处理器和存储器;其中,存储器存储有计算机程序,计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
在本申请实施例中,基于血管图像的动静脉分离装置首先在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像,然后在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像,其次根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像,最后在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板。由于本申请根据预设动脉期监控标记点和预设平衡期监控标记点进行扫描时机确定以扫描出血管图像,使得扫描时机根据不同体型的扫描群体可以个性化设置,同时设定动脉期和平衡期,从而可以快速高效的区分出全身血管的动脉和静脉,提升了动静脉分离效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本申请实施例提供的一种基于血管图像的动静脉分离方法的流程示意图;
图2是本申请实施例提供的一种图像灰度统计直方图;
图3是本申请实施例提供的一种动脉期、静脉期、平衡期增强磁共振血管成像示意图;
图4是本申请提供的一种基于血管图像的动静脉分离过程的过程示意框图;
图5是本申请提供的一种基于血管图像的动静脉分离装置的结构示意图;
图6是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
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案,以使本领域的技术人员能够实践它们。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请提供了一种基于血管图像的动静脉分离方法、装置、存储介质及终端,以解决上述相关技术问题中存在的问题。本申请提供的技术方案中,由于本申请根据预设动脉期监控标记点和预设平衡期监控标记点进行扫描时机确定以扫描出血管图像,使得扫描时机根据不同体型的扫描群体可以个性化设置,同时设定动脉期和平衡期,从而可以快速高效的区分出全身血管的动脉和静脉,提升了动静脉分离效率,下面采用示例性的实施例进行详细说明。
下面将结合附图1-附图4,对本申请实施例提供的基于血管图像的动静脉分离方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现,可运行于基于冯诺依曼体系的基于血管图像的动静脉分离装置上。该计算机程序可集成在应用中,也可作为独立的工具类应用运行。
请参见图1,为本申请实施例提供了一种基于血管图像的动静脉分离方法的流程示意图。如图1所示,本申请实施例的方法可以包括以下步骤:
S101,在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
其中,动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
在本申请实施例中,在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像时,首先控制注射器以动脉期成像过程中的第一注射速度注射造影剂,并实时监测第一注射量,然后当第一注射量到达预设注射总量的预设第一百分比时,控制注射器停止注射,并监控预设动脉期监控标记点的第一图像信号强度,最后当第一图像信号强度变化幅度大于预设第一强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成动脉期血管图像。
需要说明的是,根据造影剂特性及相关使用规定,提前设定好造影剂的浓度
Figure 268669DEST_PATH_IMAGE001
和预设注射总量
Figure 797871DEST_PATH_IMAGE002
,以及在动脉期成像过程中的第一注射速度
Figure 23316DEST_PATH_IMAGE003
和在平衡期成像过程中的第二注射速度
Figure 579937DEST_PATH_IMAGE004
,并在成像设备中分别设定动脉期监控标记点
Figure 156411DEST_PATH_IMAGE005
和平衡期监控标记点
Figure 817200DEST_PATH_IMAGE006
在一种可能的实现方式中,控制注射器以注射速度
Figure 38097DEST_PATH_IMAGE003
注射浓度为
Figure 391718DEST_PATH_IMAGE001
的造影剂,注射量到达
Figure 65276DEST_PATH_IMAGE002
的百分比
Figure 795334DEST_PATH_IMAGE007
时停止,监控标记点
Figure 605159DEST_PATH_IMAGE008
图像信号强度的变化,当标记点
Figure 395260DEST_PATH_IMAGE009
的信号强度
Figure 78087DEST_PATH_IMAGE010
变化幅度超过阈值
Figure 80678DEST_PATH_IMAGE011
时,控制成像设备开始扫描,得到动脉期血管图像
Figure 869642DEST_PATH_IMAGE012
具体的,选取化合物A为造影剂,其中A的最佳化合物为多聚糖超顺磁性氧化铁,但不限于该化合物。设定造影剂浓度为
Figure 706011DEST_PATH_IMAGE013
,预设注射总量为
Figure 213216DEST_PATH_IMAGE014
,动脉期成像过程中的第一注射速度
Figure 894864DEST_PATH_IMAGE015
,平衡期成像过程中的第二注射速度
Figure 69493DEST_PATH_IMAGE016
,其中
Figure 811185DEST_PATH_IMAGE017
的最佳值为5 mg/mL,
Figure 805685DEST_PATH_IMAGE018
最佳值为35 mL,
Figure 415658DEST_PATH_IMAGE019
的最佳值为1.5 mL/s,
Figure 818695DEST_PATH_IMAGE020
的最佳值为0.1 mL/s。采用但不限于压力注射器将造影剂注入静脉。
S102,在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
在本申请实施例中,在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像时,首先控制注射器以平衡期成像过程中的第二注射速度注射造影剂,并实时监测第二注射量,然后当第二注射量到达预设注射总量的预设第二百分比时,控制注射器停止注射并监控预设平衡期监控标记点的第二图像信号强度,最后当第二图像信号强度变化幅度大于预设第二强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成平衡期血管图像。
其中,预设注射总量的预设第二百分比与预设注射总量的预设第一百分比之和为预设注射总量百分比。
具体的,在根据步骤S101进行动脉期扫描完成后,以注射速度
Figure 590342DEST_PATH_IMAGE021
注射浓度为
Figure 213085DEST_PATH_IMAGE022
的造影剂,注射量到达
Figure 626749DEST_PATH_IMAGE023
的百分比为
Figure 244812DEST_PATH_IMAGE024
时停止,监控标记点
Figure 593885DEST_PATH_IMAGE025
图像信号强度的变化,当标记点
Figure 562978DEST_PATH_IMAGE026
的信号强度
Figure 390119DEST_PATH_IMAGE027
变化幅度超过阈值
Figure 128268DEST_PATH_IMAGE028
时,控制成像设备开始扫描,得到平衡期血管图像
Figure 881198DEST_PATH_IMAGE029
在一种可能的实现方式中,成像设备D用于扫描目标体进而生成图像,其中D的最佳成像设备为MR,但不限于此设备。首先,在设备D中设定动脉期监控标记点
Figure 337587DEST_PATH_IMAGE030
和平衡期监控标记点
Figure 968420DEST_PATH_IMAGE031
,其中
Figure 561075DEST_PATH_IMAGE009
的最佳位置为主动脉弓,
Figure 517530DEST_PATH_IMAGE006
的最佳位置为下腔静脉,但均不限于最佳位置;然后以注射速度
Figure 461215DEST_PATH_IMAGE032
注射浓度为
Figure 630160DEST_PATH_IMAGE033
的造影剂,注射量到达
Figure 342901DEST_PATH_IMAGE002
的第
Figure 703213DEST_PATH_IMAGE034
个百分数时停止,其中
Figure 134194DEST_PATH_IMAGE035
的最佳值为30,但不限于该值;当标记点
Figure 106829DEST_PATH_IMAGE036
的信号强度
Figure 674077DEST_PATH_IMAGE037
超过阈值
Figure 565809DEST_PATH_IMAGE038
时成像设备开始扫描,其中阈值
Figure 359453DEST_PATH_IMAGE039
的最佳值为10,但不限于此,扫描完成后获得动脉期血管图像
Figure 994834DEST_PATH_IMAGE040
;然后以注射速度
Figure 291954DEST_PATH_IMAGE041
注射浓度为
Figure 620167DEST_PATH_IMAGE033
的造影剂,注射量到达
Figure 134063DEST_PATH_IMAGE002
的第
Figure 838714DEST_PATH_IMAGE042
个百分数时停止,监控标记点
Figure 521499DEST_PATH_IMAGE043
图像信号强度的变化,当标记点
Figure 755034DEST_PATH_IMAGE044
的信号强度
Figure 257691DEST_PATH_IMAGE045
变化幅度超过阈值
Figure 234874DEST_PATH_IMAGE046
时成像设备开始扫描,其中阈值
Figure 772166DEST_PATH_IMAGE047
的最佳值为10,但不限于此, 扫描完成后获得平衡期血管图像
Figure 442181DEST_PATH_IMAGE048
S103,根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
在本申请实施例中,在根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像时,将平衡期血管图像与动脉期血管图像做差,得到静脉期血管图像;其中,静脉期血管图像的计算公式为:
Figure 291189DEST_PATH_IMAGE049
其中,
Figure 445964DEST_PATH_IMAGE050
是平衡期血管图像,
Figure 962396DEST_PATH_IMAGE051
是动脉期血管图像,
Figure 678680DEST_PATH_IMAGE052
是静脉期血管图像。
S104,在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
在本申请实施例中,在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板时,首先计算动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值,然后利用第一分割阈值分别获取动脉期血管图像中的人体组织模板和动脉血管模板。
在本申请实施例中,在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板时,首先计算静脉期血管图像中人体组织与血管的第二分割阈值,然后利用第二分割阈值分别获取静脉期血管图像中的人体组织模板和静脉血管模板。
例如,计算动脉期血管图像
Figure 14983DEST_PATH_IMAGE051
中人体组织与血管的分割阈值
Figure 474914DEST_PATH_IMAGE053
,利用分割阈值
Figure 580274DEST_PATH_IMAGE053
分别获得动脉期血管图像
Figure 592092DEST_PATH_IMAGE051
中的人体组织模板和血管模板
Figure 291058DEST_PATH_IMAGE054
;计算静脉期血管图像
Figure 413734DEST_PATH_IMAGE055
中人体组织与血管的分割阈值
Figure 13081DEST_PATH_IMAGE056
,利用分割阈值
Figure 195800DEST_PATH_IMAGE056
分别获得静脉期血管图像
Figure 506696DEST_PATH_IMAGE057
中的人体组织模板和血管模板
Figure 308430DEST_PATH_IMAGE058
进一步地,计算所述动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值时,首先计算所述动脉期血管图像的灰度统计直方图,然后根据所述灰度统计直方图计算出目标灰度值,最后将所述目标灰度值确定为人体组织与血管的第一分割阈值。
进一步地,计算所述静脉期血管图像中人体组织与血管的第二分割阈值时,首先计算所述静脉期血管图像的灰度统计直方图,然后根据所述灰度统计直方图计算出目标灰度值,最后将所述目标灰度值确定为人体组织与血管的第二分割阈值。
具体的,在根据灰度统计直方图计算出目标灰度值时,可获取灰度统计直方图中第预设百分位数所对应的目标灰度值。例如图2所示,计算动脉期血管图像或静脉期血管图像的灰度统计直方图
Figure 388381DEST_PATH_IMAGE059
,以图像灰度统计直方图
Figure 882948DEST_PATH_IMAGE060
的第
Figure 681140DEST_PATH_IMAGE061
百分位数所对应的灰度值,作为血管与人体组织的灰度阈值
Figure 20985DEST_PATH_IMAGE062
,其中
Figure 221022DEST_PATH_IMAGE063
最佳值为2,但不限于该值。以血管与人体组织的灰度阈值
Figure 119446DEST_PATH_IMAGE062
为阈值,分离人体组织与血管。像素分类公式如下:
Figure 139355DEST_PATH_IMAGE064
进一步地,在根据灰度统计直方图计算出目标灰度值时,首先将所述灰度统计直方图输入预先训练的灰度可塑性模型中计算出所述动脉期血管图像中各像素位置的目标脉冲发出率,然后根据预设时间步长以及所述目标脉冲发出率计算所述动脉期血管图像中各像素的空间像素值,其次计算动脉期血管图像中各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值,最后根据所述空间像素值与所述连续两个脉冲发放时刻的差值进行加权求和取平均值,得到目标灰度值。
具体的,计算动脉期血管图像
Figure 548470DEST_PATH_IMAGE051
灰度统计直方图
Figure 337435DEST_PATH_IMAGE065
,以灰度统计直方图
Figure 32858DEST_PATH_IMAGE066
的第
Figure 681008DEST_PATH_IMAGE067
百分位数所对应的灰度值,作为血管与人体组织的灰度阈值
Figure 752870DEST_PATH_IMAGE068
,其中
Figure 537286DEST_PATH_IMAGE069
最佳值为2,但不限于该值。以动脉血管与人体组织的灰度阈值
Figure 669190DEST_PATH_IMAGE070
为阈值,分离动脉期血管图像
Figure 37592DEST_PATH_IMAGE071
中的人体组织与动脉血管模板
Figure 647565DEST_PATH_IMAGE072
;然后,计算静脉期血管图像
Figure 552067DEST_PATH_IMAGE073
灰度统计直方图
Figure 589293DEST_PATH_IMAGE074
,以灰度统计直方图
Figure 71090DEST_PATH_IMAGE075
的第
Figure 360120DEST_PATH_IMAGE076
百分位数所对应的灰度值,作为血管与人体组织的灰度阈值
Figure 243763DEST_PATH_IMAGE077
。以静脉血管与人体组织的灰度阈值
Figure 327256DEST_PATH_IMAGE078
为阈值,分离静脉期血管图像
Figure 296349DEST_PATH_IMAGE079
中的人体组织与静脉血管模板
Figure 887605DEST_PATH_IMAGE077
,分离后的静脉血管和动脉血管例如图3所示。
例如图4所示,图4是本申请提供的一种基于血管图像的动静脉分离过程的过程示意框图,首先静脉团注造影剂,然后采集动脉期血管图像及平衡期血管图像,即通过分别监控动脉和静脉标记点造影剂信号的变化,分别采集动脉期和平衡期血管图像,然后将动脉期血管图像及平衡期血管图像做差值得到静脉期血管图像,最后可分别对单独的动脉期血管图像与静脉期血管图像进行人体组织和血管的像素分割,得到静脉血管图像和动脉血管图像,分离的例如图3所示。
在本申请实施例中,基于血管图像的动静脉分离装置首先在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像,然后在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像,其次根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像,最后在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板。由于本申请根据预设动脉期监控标记点和预设平衡期监控标记点进行扫描时机确定以扫描出血管图像,使得扫描时机根据不同体型的扫描群体可以个性化设置,同时设定动脉期和平衡期,从而可以快速高效的区分出全身血管的动脉和静脉,提升了动静脉分离效率。
下述为本发明装置实施例,可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节,请参照本发明方法实施例。
请参见图5,其示出了本发明一个示例性实施例提供的基于血管图像的动静脉分离装置的结构示意图。该基于血管图像的动静脉分离装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该基于血管图像的动静脉分离装置1包括动脉期血管图像生成模块10、平衡期血管图像生成模块20、静脉期血管图像生成模块30、动静脉血管分离模块40。
动脉期血管图像生成模块10,用于在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
平衡期血管图像生成模块20,用于在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
静脉期血管图像生成模块30,用于根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
动静脉血管分离模块40,用于在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
其中,动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
需要说明的是,上述实施例提供的基于血管图像的动静脉分离装置在执行基于血管图像的动静脉分离方法时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的基于血管图像的动静脉分离装置与基于血管图像的动静脉分离方法实施例属于同一构思,其体现实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本申请实施例中,基于血管图像的动静脉分离装置首先在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像,然后在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像,其次根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像,最后在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板。由于本申请根据预设动脉期监控标记点和预设平衡期监控标记点进行扫描时机确定以扫描出血管图像,使得扫描时机根据不同体型的扫描群体可以个性化设置,同时设定动脉期和平衡期,从而可以快速高效的区分出全身血管的动脉和静脉,提升了动静脉分离效率。
本发明还提供一种计算机可读介质,其上存储有程序指令,该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的基于血管图像的动静脉分离方法。
本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述各个方法实施例的基于血管图像的动静脉分离方法。
请参见图6,为本申请实施例提供了一种终端的结构示意图。如图6所示,终端1000可以包括:至少一个处理器1001,至少一个网络接口1004,用户接口1003,存储器1005,至少一个通信总线1002。
其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
其中,用户接口1003可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中,网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
其中,处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种接口和线路连接整个终端1000内的各个部分,通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集,以及调用存储在存储器1005内的数据,执行终端1000的各种功能和处理数据。可选的,处理器1001可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array,PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中,CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等;GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制;调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中,单独通过一块芯片进行实现。
其中,存储器1005可以包括随机存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的,该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等;存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图6所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于血管图像的动静脉分离应用程序。
在图6所示的终端1000中,用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口,获取用户输入的数据;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于血管图像的动静脉分离应用程序,并具体执行以下操作:
在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
其中,动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
在一个实施例中,处理器1001在执行在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像时,具体执行以下操作:
控制注射器以动脉期成像过程中的第一注射速度注射造影剂,并实时监测第一注射量;
当第一注射量到达预设注射总量的预设第一百分比时,控制注射器停止注射,并监控预设动脉期监控标记点的第一图像信号强度;
当第一图像信号强度变化幅度大于预设第一强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成动脉期血管图像。
在一个实施例中,处理器1001在执行在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像时,具体执行以下操作:
控制注射器以平衡期成像过程中的第二注射速度注射造影剂,并实时监测第二注射量;
当第二注射量到达预设注射总量的预设第二百分比时,控制注射器停止注射并监控预设平衡期监控标记点的第二图像信号强度;
当第二图像信号强度变化幅度大于预设第二强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成平衡期血管图像;其中,
预设注射总量的预设第二百分比与预设注射总量的预设第一百分比之和为预设注射总量百分比。
在一个实施例中,处理器1001在执行根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像时,具体执行以下操作:
将平衡期血管图像与动脉期血管图像做差,得到静脉期血管图像。
在一个实施例中,处理器1001在执行在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板时,具体执行以下操作:
计算动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值;
利用第一分割阈值分别获取动脉期血管图像中的人体组织模板和动脉血管模板;
计算静脉期血管图像中人体组织与血管的第二分割阈值;
利用第二分割阈值分别获取静脉期血管图像中的人体组织模板和静脉血管模板。
在一个实施例中,处理器1001在执行计算所述动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值时,具体执行以下操作:
计算所述动脉期血管图像的灰度统计直方图;
根据所述灰度统计直方图计算出目标灰度值;
将所述目标灰度值确定为人体组织与血管的第一分割阈值。
在一个实施例中,处理器1001在执行根据灰度统计直方图计算出目标灰度值时,具体执行以下操作:
获取灰度统计直方图中第预设百分位数所对应的目标灰度值;
或者,
将所述灰度统计直方图输入预先训练的灰度可塑性模型中计算出所述动脉期血管图像中各像素位置的目标脉冲发出率;
根据预设时间步长以及所述目标脉冲发出率计算所述动脉期血管图像中各像素的空间像素值;
计算动脉期血管图像中各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值;
根据所述空间像素值与所述连续两个脉冲发放时刻的差值进行加权求和取平均值,得到目标灰度值。
在本申请实施例中,基于血管图像的动静脉分离装置首先在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像,然后在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像,其次根据平衡期血管图像与动脉期血管图像计算静脉期血管图像,最后在动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板。由于本申请根据预设动脉期监控标记点和预设平衡期监控标记点进行扫描时机确定以扫描出血管图像,使得扫描时机根据不同体型的扫描群体可以个性化设置,同时设定动脉期和平衡期,从而可以快速高效的区分出全身血管的动脉和静脉,提升了动静脉分离效率。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,基于血管图像的动静脉分离的程序可存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已,当然不能以此来限定本申请之权利范围,因此依本申请权利要求所作的等同变化,仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于血管图像的动静脉分离方法,其特征在于,所述方法包括:
在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
根据所述平衡期血管图像与所述动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
在所述动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在所述静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
其中,所述动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,所述平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像,包括:
控制注射器以动脉期成像过程中的第一注射速度注射造影剂,并实时监测第一注射量;
当所述第一注射量到达预设注射总量的预设第一百分比时,控制所述注射器停止注射,并监控预设动脉期监控标记点的第一图像信号强度;
当所述第一图像信号强度变化幅度大于预设第一强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成动脉期血管图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像,包括:
控制注射器以平衡期成像过程中的第二注射速度注射造影剂,并实时监测第二注射量;
当所述第二注射量到达预设注射总量的预设第二百分比时,控制所述注射器停止注射并监控预设平衡期监控标记点的第二图像信号强度;
当所述第二图像信号强度变化幅度大于预设第二强度阈值时,控制成像设备进行图像扫描,生成平衡期血管图像;其中,
所述预设注射总量的预设第二百分比与所述预设注射总量的预设第一百分比之和为预设注射总量百分比。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述平衡期血管图像与所述动脉期血管图像计算静脉期血管图像,包括:
将所述平衡期血管图像与所述动脉期血管图像做差,得到静脉期血管图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在所述静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板,包括:
计算所述动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值;
利用所述第一分割阈值分别获取所述动脉期血管图像中的人体组织模板和动脉血管模板;
计算所述静脉期血管图像中人体组织与血管的第二分割阈值;
利用所述第二分割阈值分别获取所述静脉期血管图像中的人体组织模板和静脉血管模板。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计算所述动脉期血管图像中人体组织与血管的第一分割阈值,包括:
计算所述动脉期血管图像的灰度统计直方图;
根据所述灰度统计直方图计算出目标灰度值;
将所述目标灰度值确定为人体组织与血管的第一分割阈值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述灰度统计直方图计算出目标灰度值,包括:
获取所述灰度统计直方图中第预设百分位数所对应的目标灰度值;
或者,
将所述灰度统计直方图输入预先训练的灰度可塑性模型中计算出所述动脉期血管图像中各像素位置的目标脉冲发出率;
根据预设时间步长以及所述目标脉冲发出率计算所述动脉期血管图像中各像素的空间像素值;
计算动脉期血管图像中各像素位置连续两个脉冲发放时刻的差值;
根据所述空间像素值与所述连续两个脉冲发放时刻的差值进行加权求和取平均值,得到目标灰度值。
8.一种基于血管图像的动静脉分离装置,其特征在于,所述装置包括:
动脉期血管图像生成模块,用于在动脉期成像过程中根据预设动脉期监控标记点生成动脉期血管图像;
平衡期血管图像生成模块,用于在平衡期成像过程中根据预设平衡期监控标记点生成平衡期血管图像;
静脉期血管图像生成模块,用于根据所述平衡期血管图像与所述动脉期血管图像计算静脉期血管图像;
动静脉血管分离模块,用于在所述动脉期血管图像中分割出人体组织模板和动脉血管模板,并在所述静脉期血管图像中分割出人体组织模板和静脉血管模板;
其中,所述动脉期是造影剂在体循环动脉均匀分布,所述平衡期是指造影剂在全身动脉和静脉均匀分布。
9.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-7任意一项的方法步骤。
10.一种终端,其特征在于,包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-7任意一项的方法步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115956899A (zh) * 2023-02-10 2023-04-14 首都医科大学附属北京朝阳医院 一种冠状动脉磁共振成像的方法、装置、存储介质及终端
CN116746926A (zh) * 2023-08-16 2023-09-15 深圳市益心达医学新技术有限公司 基于图像识别的自动采血方法、装置、设备及存储介质

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6192264B1 (en) * 1998-12-28 2001-02-20 General Electric Company Method and system for MRI venography including arterial and venous discrimination
WO2001075469A1 (en) * 1999-05-18 2001-10-11 Wisconsin Alumni Research Foundation Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation
US20050033159A1 (en) * 2000-03-30 2005-02-10 Mistretta Charles A. Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation
US20060239919A1 (en) * 2005-03-04 2006-10-26 Wickline Samuel A MR coronary angiography with a fluorinated nanoparticle contrast agent at 1.5 T
US20080103386A1 (en) * 2006-10-27 2008-05-01 Rainer Kirsch Method for generation of an image in contrast agent-supported mr angiography and magnetic resonance apparatus
WO2008060629A2 (en) * 2006-11-17 2008-05-22 Icad, Inc. Automated method for generation of arterial and venous reference points for contrast-enhanced magnetic resonance angiography
US20090069668A1 (en) * 2007-09-03 2009-03-12 Alto Stemmer Method and magnetic resonance system to optimize mr images
US20100296709A1 (en) * 2009-05-19 2010-11-25 Algotec Systems Ltd. Method and system for blood vessel segmentation and classification
CN107578415A (zh) * 2017-10-10 2018-01-12 深圳市图智能科技有限公司 一种医学图像分割方法及装置
CN110148134A (zh) * 2019-04-02 2019-08-20 佛山瑞加图医疗科技有限公司 血管成像方法及装置
CN111932554A (zh) * 2020-07-31 2020-11-13 青岛海信医疗设备股份有限公司 一种肺部血管分割方法、设备及存储介质
CN112052896A (zh) * 2020-09-03 2020-12-08 推想医疗科技股份有限公司 图像处理方法及装置,分类模型的训练方法及装置
US20210128095A1 (en) * 2019-11-01 2021-05-06 GE Precision Healthcare LLC Methods and systems for a single-bolus angiography and perfusion scan
CN113554726A (zh) * 2021-06-04 2021-10-26 北京大学 基于脉冲阵列的图像重构方法、装置、存储介质及终端
CN114098780A (zh) * 2021-11-19 2022-03-01 上海联影医疗科技股份有限公司 Ct扫描方法、装置、电子装置和存储介质
CN114419181A (zh) * 2022-02-08 2022-04-29 东软医疗系统股份有限公司 Cta图像的重建方法及重建装置、显示方法及显示装置

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6192264B1 (en) * 1998-12-28 2001-02-20 General Electric Company Method and system for MRI venography including arterial and venous discrimination
WO2001075469A1 (en) * 1999-05-18 2001-10-11 Wisconsin Alumni Research Foundation Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation
US20050033159A1 (en) * 2000-03-30 2005-02-10 Mistretta Charles A. Magnetic resonance angiography with automated vessel segmentation
US20060239919A1 (en) * 2005-03-04 2006-10-26 Wickline Samuel A MR coronary angiography with a fluorinated nanoparticle contrast agent at 1.5 T
US20080103386A1 (en) * 2006-10-27 2008-05-01 Rainer Kirsch Method for generation of an image in contrast agent-supported mr angiography and magnetic resonance apparatus
WO2008060629A2 (en) * 2006-11-17 2008-05-22 Icad, Inc. Automated method for generation of arterial and venous reference points for contrast-enhanced magnetic resonance angiography
US20090069668A1 (en) * 2007-09-03 2009-03-12 Alto Stemmer Method and magnetic resonance system to optimize mr images
US20100296709A1 (en) * 2009-05-19 2010-11-25 Algotec Systems Ltd. Method and system for blood vessel segmentation and classification
CN107578415A (zh) * 2017-10-10 2018-01-12 深圳市图智能科技有限公司 一种医学图像分割方法及装置
CN110148134A (zh) * 2019-04-02 2019-08-20 佛山瑞加图医疗科技有限公司 血管成像方法及装置
US20210128095A1 (en) * 2019-11-01 2021-05-06 GE Precision Healthcare LLC Methods and systems for a single-bolus angiography and perfusion scan
CN111932554A (zh) * 2020-07-31 2020-11-13 青岛海信医疗设备股份有限公司 一种肺部血管分割方法、设备及存储介质
CN112052896A (zh) * 2020-09-03 2020-12-08 推想医疗科技股份有限公司 图像处理方法及装置,分类模型的训练方法及装置
CN113554726A (zh) * 2021-06-04 2021-10-26 北京大学 基于脉冲阵列的图像重构方法、装置、存储介质及终端
CN114098780A (zh) * 2021-11-19 2022-03-01 上海联影医疗科技股份有限公司 Ct扫描方法、装置、电子装置和存储介质
CN114419181A (zh) * 2022-02-08 2022-04-29 东软医疗系统股份有限公司 Cta图像的重建方法及重建装置、显示方法及显示装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱新勇等: "基于64排螺旋CT扫描数据的肝脏图像分割和三维重建", 《南方医科大学学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115956899A (zh) * 2023-02-10 2023-04-14 首都医科大学附属北京朝阳医院 一种冠状动脉磁共振成像的方法、装置、存储介质及终端
CN116746926A (zh) * 2023-08-16 2023-09-15 深圳市益心达医学新技术有限公司 基于图像识别的自动采血方法、装置、设备及存储介质
CN116746926B (zh) * 2023-08-16 2023-11-10 深圳市益心达医学新技术有限公司 基于图像识别的自动采血方法、装置、设备及存储介质

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