CN115546118A - 一种血管狭窄段的检测方法、检测装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种血管狭窄段的检测方法、检测装置、设备及介质，该检测方法包括：获取血管直径曲线二值图像；在血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成凸包的多条初始直线；在多条初始直线中确定出多条目标直线，并对多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。根据所述检测方法和所述检测装置，提高了血管狭窄段和血管狭窄率检测的准确度和鲁棒性。

Description

一种血管狭窄段的检测方法、检测装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及血管检测技术领域，具体而言，涉及一种血管狭窄段的检测方法、检测装置、设备及介质。

背景技术

在现代医学技术领域中，血管图像技术能够帮助医生了解病人的血管状态，随着年龄的上升，血管出现问题的概率会越来越高，而血管狭窄是其中一个非常普遍的问题。

目前血管的狭窄段的检测和狭窄率的计算一般由医生找到狭窄段然后根据目测或一些图像测量工具进行狭窄率的计算。随着血管疾病患者的不断增多，医患比例已经严重失衡，这种方式相对耗时，又会给医生带来较大负担，临床对于自动化的方案需求越来越大。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种血管狭窄段的检测方法、检测装置、设备及介质，基于血管直径信息(2D/3D)，无需进行任何人工标注以及预测模型的训练，充分利用统计、几何和图像信息，进行自动化且高效快速的血管狭窄段和狭窄率的计算，具备更高的准确性和鲁棒性。

第一方面，本申请实施例提供了一种血管狭窄段的检测方法，所述检测方法包括：

获取血管对应的血管直径曲线图；其中，所述血管直径曲线图中的第一坐标轴的横轴为所述血管的中心线上每个中心点到所述中心线的起点的距离，所述第一坐标轴的纵轴为所述血管的中心线上每个中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第一坐标轴的原点；

对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像；其中，所述血管直径曲线二值图像中包括多个目标中心点，所述血管直径曲线二值图像中的第二坐标轴的横轴为每个目标中心点到所述中心线的起点的距离，所述第二坐标轴的纵轴为每个目标中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第二坐标轴的原点；

利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线；

在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；

基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；

利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

进一步的，所述对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像，包括：

创建与所述血管直径曲线图尺寸大小相同，且灰度值为0的二维图像；

在所述血管直径曲线图中的多个中心点中确定出多个目标中心点；其中，所述目标中心点的横坐标所表示的距离为整数；

针对于每个目标中心点，确定该目标中心点在所述第一坐标轴的坐标值，并利用所述坐标值将该目标中心点添加到所述二维图像中所述坐标值对应的位置上；

将所述二维图像中的每个目标中心点的灰度值设为1，得到所述血管直径曲线二值图像。

进一步的，所述在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程，包括：

基于所述血管直径曲线二值图像中的多个目标中心点在所述第二坐标轴中的坐标值，从多个目标中心点中确定出横坐标最小的第一参考点和横坐标最大的第二参考点，并将所述第一参考点与第二参考点之间的连线确定为参考线；

基于所述参考线，在所述多条初始直线中确定出多条目标直线；其中，所述目标直线为位于所述参考线的上方或下方的初始直线；

针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点；其中，所述起始点为所述第一分段中的多个目标中心点中横坐标最小的目标中心点，所述终止点为所述第一分段中的多个目标中心点中横坐标最大的目标中心点；

确定该目标直线对应的目标直线方程，并确定所述直线方程中的原始斜率参数和原始截距参数；

确定优化函数，并利用所述原始斜率参数、所述原始截距参数、所述起始点的序号和所述终止点的序号，确定所述优化函数对应的函数值以及所述函数值与标准值之间的误差值；

若所述误差值大于或等于预设的误差阈值，则不断调整所述原始斜率参数和所述原始截距参数，直至所述优化函数对应的函数值与所述标准值之间的误差值小于所述误差阈值，得到目标斜率参数和目标截距参数；

基于所述目标斜率参数和所述目标截距参数，确定与该目标直线对应的拟合直线，以及所述拟合直线对应的拟合直线方程。

进一步的，在得到每条目标直线对应的拟合直线后，所述检测方法还包括：

针对于每条拟合直线，利用该拟合直线对应的第二分段中的每个目标中心点对应的等效直径信息，确定所述第二分段对应的直径平均值；

针对于所述第二分段中的每个目标中心点，计算该目标中心点的等效直径信息与该目标中心点的参考直径信息之间的直径差，并判断所述直径差是否大于所述直径平均值；

若所述直径差大于所述直径平均值，则判断该目标中心点是否位于该拟合直线的下方；

若该目标中心点位于该拟合直线的下方，则将该目标中心点剔除；

返回执行所述针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点的步骤，重新对每条目标执行进行直线拟合，以得到每条目标直线对应的拟合直线。

进一步的，所述利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段，包括：

利用每个目标中心点的等效直径信息和参考直径信息进行差值计算，并对差值结果进行二值化，得到差值信号；其中，所述差值信号中包括多个数字位，所述差值信号中数字位的位数与多个目标中心点的个数相同；

对所述差值信号进行梯度计算，得到所述差值信号对应的梯度信号；

基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段。

进一步的，所述基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段，包括：

确定所述梯度信号中数值为1的至少一个起始数字位，以及数值为-1的至少一个终止数字位；

针对于每个起始数字位，确定该起始数字位在所述梯度信号中的起始序号，并将多个目标中心点中与所述起始序号对应的目标中心点作为狭窄候选段的狭窄候选段起点；

在所述梯度信号中确定位于该起始数字位右侧的终止数字位，确定该终止数字位在所述梯度信号中的终止序号，并将多个目标中心点中与所述终止序号对应的目标中心点作为所述狭窄候选段的狭窄候选段终点；

基于所述狭窄候选段起点到所述中心线的起点的距离，以及所述狭窄候选段终点到所述中心线的起点的距离，确定所述狭窄候选段的中心线长度；

判断所述中心线长度是否小于所述狭窄候选段中任一目标中心点对应的参考直径信息的N倍；其中，N为大于或等于2的正整数；

若是，则认为所述狭窄候选段为假阳区域，将所述狭窄候选段排除；

若否，则将所述狭窄候选段确定为所述血管的狭窄段。

进一步的，在确定出至少一个狭窄段之后，通过以下步骤确定每个狭窄段对应的狭窄率：

针对于每个狭窄段，确定该狭窄段的狭窄段起始点对应的参考直径信息和该狭窄段的狭窄段终止点对应的参考直径信息；

基于所述狭窄段起始点对应的参考直径信息以及所述狭窄段终止点对应的参考直径信息，确定该狭窄段对应的区段参考直径；

针对于该狭窄段中的每个目标中心点，在多个目标中心点中确定出等效直径信息最小的最小中心点，并将所述最小中心点的等效直径信息确定为该狭窄段对应的区段最小直径；

基于该狭窄段对应的所述区段参考直径和所述区段最小直径，确定该狭窄段对应的狭窄率。

第二方面，本申请实施例还提供了一种血管狭窄段的检测装置，所述检测装置包括：

获取模块，用于获取血管对应的血管直径曲线图；其中，所述血管直径曲线图中的第一坐标轴的横轴为所述血管的中心线上每个中心点到所述中心线的起点的距离，所述第一坐标轴的纵轴为所述血管的中心线上每个中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第一坐标轴的原点；

图像转换模块，用于对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像；其中，所述血管直径曲线二值图像中包括多个目标中心点，所述血管直径曲线二值图像中的第二坐标轴的横轴为每个目标中心点到所述中心线的起点的距离，所述第二坐标轴的纵轴为每个目标中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第二坐标轴的原点；

凸包计算模块，用于利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线；

直线拟合模块，用于在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；

参考直径信息确定模块，用于基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；

狭窄段确定模块，用于利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的血管狭窄段的检测方法的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的血管狭窄段的检测方法的步骤。

本申请实施例提供的血管狭窄段的检测方法及检测装置，与现有技术中的方法相比，基于血管直径信息(2D/3D)，无需进行任何人工标注以及预测模型的训练，充分利用统计、几何和图像信息，优势互补，进行自动化且高效快速的血管狭窄段和狭窄率的计算，且能有效去除噪声和假阳性，具备更高的准确性和鲁棒性。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种血管狭窄段的检测方法的流程图；

图2为本申请实施例所提供的一种血管狭窄段的检测装置的结构示意图之一；

图3为本申请实施例所提供的一种血管狭窄段的检测装置的结构示意图之二；

图4为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。

首先，对本申请可适用的应用场景进行介绍。本申请可应用于血管检测技术领域。

在现代医学技术领域中，血管图像技术能够帮助医生了解病人的血管状态，随着年龄的上升，血管出现问题的概率会越来越高，而血管狭窄是其中一个非常普遍的问题。

目前血管的狭窄段的检测和狭窄率的计算一般由医生找到狭窄段然后根据目测或一些图像测量工具进行狭窄率的计算。随着血管疾病患者的不断增多，医患比例已经严重失衡，这种方式相对耗时，又会给医生带来较大负担，临床对于自动化的方案需求越来越大。

经研究发现，一些基于血管直径统计学的方案被提出，比如对血管直径曲线进行最小二乘法拟合，或是曲线拟合，得到参考直径，根据参考直径检测得到狭窄段，然后进行狭窄率的计算。单直线拟合的方案只有两个拟合参数，可能无法贴合真实的参考管径。而曲线拟合的参数个数需要提前设定，而血管复杂的直径变化曲线，可能无法得到一个适用于大部分情况的参数个数，而且曲线拟合容易造成狭窄率的低估。而又有一些方案采用深度学习的方法去学习血管的狭窄率。首先该方案需要大量的人工标注，然后去训练AI模型。既然已经有了血管直径曲线，只要充分利用其他信息(图像，几何等)，那么更加自动化，不需要人工标注且花大量时间去训练的方案对实践的指导意义更强。

通常人们较关注如何自动获取血管的直径，而在得到血管直径后，如何更好地自动化进行狭窄段的检测和狭窄率的获取往往容易被忽视。自动化地进行这些处理和计算，能进一步加快血管分析的速度，提高医生诊断效率，这对于缓解严重的医患比例关系有重大意义，对于一体化全自动诊断流程也有重要推动作用。而目前的一些方案利用单方面的一些信息优势，从一个角度出发进行自动化计算，容易保留一些缺陷。

基于此，本申请实施例提供了一种血管狭窄段的检测方法，提高了血管狭窄段和血管狭窄率检测的准确度和鲁棒性。

请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的一种血管狭窄段的检测方法的流程图。如图1中所示，本申请实施例提供的血管狭窄段的检测方法，包括：

S101，获取血管对应的血管直径曲线图。

这里，血管直径曲线图中包括第一坐标轴，第一坐标轴的横轴为血管的中心线上每个中心点到中心线的起点的距离，第一坐标轴的纵轴为血管的中心线上每个中心点的等效直径信息，血管直径曲线图的左下角为第一坐标轴的原点。等效直径信息指的是血管中真实的直径信息。

针对上述步骤S101，在具体实施时，获取血管对应的血管直径曲线图。具体的，血管直径曲线图是根据血管对应的血管信息生成的，这里，血管信息包括血管的中心线，以及中心线上每个中心点的等效直径信息。当血管信息为2D信息时，等效直径信息则相当于其记录的2D直径。当血管信息为3D信息时，则通过下述公式计算其3D血管椭圆轮廓对应的等效直径信息：

其中，a_i和b_i为血管椭圆轮廓的长短轴直径，N为该血管的中心点个数。

S102，对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像。

这里，血管直径曲线二值图像中包括多个目标中心点。这里的目标中心点即为血管直径曲线图中的某个中心点。血管直径曲线二值图像中包括第二坐标轴，第二坐标轴的横轴为每个目标中心点到中心线的起点的距离，第二坐标轴的纵轴为每个目标中心点的等效直径信息，血管直径曲线图的左下角为第二坐标轴的原点。

针对上述步骤S102，在具体实施时，对步骤S101中获取的血管直径曲线图进行图像转换，得到血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像。

具体的，针对上述步骤S102，所述对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像，包括：

步骤1021，创建与所述血管直径曲线图尺寸大小相同，且灰度值为0的二维图像。

需要说明的是，二维图像指的是与血管直径曲线图尺寸大小相同的，且灰度值均为0的图像。

针对上述步骤1021，首先确定血管直径曲线图对应的尺寸，然后创建一张血管直径曲线图的尺寸相同的图像，并将该图像的灰度值均设置为0，得到所述二维图像。

步骤1022，在所述血管直径曲线图中的多个中心点中确定出多个目标中心点。

这里，所述目标中心点的横坐标所表示的距离为整数。

针对上述步骤1022，在具体实施时，针对血管直径曲线图中的每个中心点，判断该中心点的横坐标所表示的该中心点到中心线起点的距离是否为整数，若是，则将该中心点确定为目标中心点。这样，在血管直径曲线图中的多个中心点中即可确定出多个目标中心点。

步骤1023，针对于每个目标中心点，确定该目标中心点在所述第一坐标轴的坐标值，并利用所述坐标值将该目标中心点添加到所述二维图像中所述坐标值对应的位置上。

步骤1024，将所述二维图像中的每个目标中心点的灰度值设为1，得到所述血管直径曲线二值图像。

针对上述步骤1023和步骤1024，在具体实施时，针对确定出的每个目标中心点，首先确定该目标中心点在血管直径曲线图中的第一坐标轴中的坐标值，然后利用坐标值将该目标中心点添加到创建的二维图像中坐标值对应的位置上。所有的目标中心点均添加到二维图像中后，将二维图像中的每个目标中心点的灰度值设置为1，即可得到一副黑白的血管直径曲线二值图像。

S103，利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线。

需要说明的是，凸包指的是一个最小凸多边形，满足血管直径曲线二值图像中所有的目标中心点均在凸包边上或在其内。初始直线即为组成该凸包的直线。

针对上述步骤S103，在具体实施时，利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成该凸包的多条初始直线。具体的，在进行凸包计算时，首先将血管直径曲线二值图像中最左边和最右边的点作为基本点，其必定在凸包上，然后根据这两点的连线将图像分为上包和下包，针对上包中的点，去计算距离该直线最远的点作为候选点，基于这个候选点和两个已有点，计算其他点是否在连线的同一边，若是，则确定该候选点，否则找到次远点作为下一个候选点。下包中的点亦是如此。直至完成所有候选点的确定，保证所有图像点被包括在凸包内。最终的凸包由K条直线组成：

C＝{y＝kix+bi|i＝1,2,...K}。

这里，上述对于凸包的计算方法仅为实例，实际中，对于凸包的计算方法不限于上述例子。

S104，在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程。

需要说明的是，目标直线指的是使用特定条件在多条初始直线中确定出的某一初始直线。拟合直线指的是对目标直线进行直线拟合后得到的直线。拟合直线方程即为拟合直线对应的方程式。

针对上述步骤S104，在具体实施时，使用特定条件在多条初始直线中确定出多条目标直线，并对多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程。

具体的，针对上述步骤S104，所述在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程，包括：

步骤1041，基于所述血管直径曲线二值图像中的多个目标中心点在所述第二坐标轴中的坐标值，从多个目标中心点中确定出横坐标最小的第一参考点和横坐标最大的第二参考点，并将所述第一参考点与第二参考点之间的连线确定为参考线。

需要说明的是，第一参考点指的是多个目标中心点中横坐标最小的目标中心点。第二参考点指的是多个目标中心点中横坐标最大的目标中心点。参考线即为第一参考点与第二参考点之间的连线。

针对上述步骤1041，在具体实施时，首先确定血管直径曲线二值图像中的每个目标中心点在第二坐标轴中的坐标值，然后根据坐标值从多个目标中心点中确定出横坐标最小的第一参考点和横坐标最大的第二参考点，并在第一参考点和第二参考点之间连线，将连线确定为参考线。

步骤1042，基于所述参考线，在所述多条初始直线中确定出多条目标直线。

需要说明的是，目标直线为位于参考线的上方或下方的初始直线。

针对上述步骤1042，在具体实施时，参考线上方或下方的初始直线都覆盖了直径曲线，所以这里仅需要一方的直线即可。基于参考线，将位于参考线上方的所有初始直线作为目标直线，或将位于参考线下方的所有初始直线作为目标直线。

步骤1043，针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点。

需要说明的是，第一分段指的是目标直线起点的横坐标到目标直线终点的横坐标组成的范围。起始点为第一分段中的多个目标中心点中横坐标最小的目标中心点，终止点为第一分段中的多个目标中心点中横坐标最大的目标中心点。

针对上述步骤1043，在具体实施时，针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及位于该第一分段中的多个目标中心点，并根据多个目标中心点的坐标值在第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点。

步骤1044，确定该目标直线对应的目标直线方程，并确定所述直线方程中的原始斜率参数和原始截距参数。

需要说明的是，目标直线方程指的是目标直线对应的方程式。原始斜率参数即为方程式中的斜率，原始截距参数即为方程式中的截距。

针对上述步骤1044，在具体实施时，利用该目标直线的任意两点的坐标值确定该目标直线对应的目标直线方程，并将目标直线方程中的斜率确定为原始斜率参数，将目标直线方程中的截距确定为原始截距参数。

步骤1045，确定优化函数，并利用所述原始斜率参数、所述原始截距参数、所述起始点的序号和所述终止点的序号，确定所述优化函数对应的函数值以及所述函数值与标准值之间的误差值。

需要说明的是，序号指的是血管直径曲线二值图像中目标中心点的位置编号。例如，该目标直线对应的第一分段中有5个目标中心点，分别是血管直径曲线二值图像中的第6个目标中心点到第10个目标中心点，则起始点的序号为6，终止点的序号为10。标准值和误差值均为提前设定好的参数值。

针对上述步骤1045，在具体实施时，确定待优化的优化函数，利用原始斜率参数、原始截距参数、起始点的序号和终止点的序号，确定优化函数对应的函数值。在利用得到的函数值以及预设的标准值确定误差值。具体的，下述公式为本申请实施例提供的优化函数：

其中，i为目标直线的序号，s_i表示该目标直线起始点的序号，e_i表示该目标直线终止点的序号，Z为优化函数的函数值，k_i为该目标直线对应的目标直线方程中的原始斜率参数，b_i为该目标直线对应的目标直线方程中的原始截距参数。

步骤1046，若所述误差值大于或等于预设的误差阈值，则不断调整所述原始斜率参数和所述原始截距参数，直至所述优化函数对应的函数值与所述标准值之间的误差值小于所述误差阈值，得到目标斜率参数和目标截距参数。

步骤1047，基于所述目标斜率参数和所述目标截距参数，确定与该目标直线对应的拟合直线，以及所述拟合直线对应的拟合直线方程。

需要说明的是，误差阈值指的是预先设定好的，用于判断是否需要进行参数调整的阈值。

针对上述步骤1046和步骤1047，在具体实施时，在计算出函数值与标准值之间的误差值后，判断误差值是否大于或等于预先设置的误差阈值，若误差值大于或等于预设的误差阈值，则不断改变原始斜率参数和原始截距参数的值，然后重新计算优化函数的函数值，使得优化函数不断减小，直到函数值与标准值之间的误差值小于预设的误差阈值后，停止优化，得到目标斜率参数和目标截距参数。然后基于目标斜率参数和目标截距参数，即可确定出该目标直线对应的拟合直线，以及该拟合直线对应的拟合直线方程。

作为一种可选的实施方式，在得到每条目标直线对应的拟合直线后，所述检测方法还包括：

A：针对于每条拟合直线，利用该拟合直线对应的第二分段中的每个目标中心点对应的等效直径信息，确定所述第二分段对应的直径平均值。

需要说明的是，第二分段指的是拟合直线起点的横坐标到拟合直线终点的横坐标组成的范围。直径平均值指的是第二分段中所有目标中心点的直径平均值。

针对上述步骤A，在具体实施时，针对于拟合后的每条拟合直线，在血管直径曲线二值图像中确定该拟合直线对应的第二分段，以及第二分段中的每个目标中心点，并利用血管直径曲线二值图像确定第二分段中每个目标中心点对应的等效直径信息，进而即可确定出第二分段对应的直径平均值。

B：针对于所述第二分段中的每个目标中心点，计算该目标中心点的等效直径信息与该目标中心点的参考直径信息之间的直径差，并判断所述直径差是否大于所述直径平均值。

C：若所述直径差大于所述直径平均值，则判断该目标中心点是否位于该拟合直线的下方。

D：若该目标中心点位于该拟合直线的下方，则将该目标中心点剔除。

E：返回执行所述针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点的步骤，重新对每条目标执行进行直线拟合，以得到每条目标直线对应的拟合直线。

针对上述步骤B-步骤E，在具体实施时，在每一个第二分段中，所有的目标中心点均参加了拟合，里面不乏一些噪声点，因此在完成步骤1041-步骤1047的拟合过程后，还需将那些可能为狭窄的直径低点进行筛除，以得到健康状态下血管的直径。在确定出直径平均值后，针对于第二分段中的每个目标中心点，计算该目标中心点的等效直径信息与该目标中心点的参考直径信息之间的直径差，并判断直径差是否大于直径平均值。若直径差大于直径平均值，则执行上述步骤C，判断该目标中心点是否位于该拟合直线的下方。若该目标中心点位于该拟合直线的下方，则执行上述步骤D，将该目标中心点剔除。然后返回执行上述步骤1043中针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点的步骤，重新对每条目标执行进行直线拟合，以得到每条目标直线对应的拟合直线。

S105，基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息。

需要说明的是，参考直径信息则为在健康状态下的血管参考直径。

针对上述步骤S105，在具体实施时，得到了多条拟合直线后，基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，即可确定出血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息。

S106，利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

针对上述步骤S106，在具体实施时，利用血管直径曲线二值图像即可确定出每个目标中心点的等效直径信息，利用拟合直线即可确定出每个目标中心点的参考直径信息。这样，利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，即可确定出血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

具体的，针对上述步骤S106，所述利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段，包括：

步骤1061，利用每个目标中心点的等效直径信息和参考直径信息进行差值计算，并对差值结果进行二值化，得到差值信号。

这里，差值信号中包括多个数字位，差值信号中数字位的位数与多个目标中心点的个数相同。例如，血管直径曲线二值图像中涉及20个目标中心点，即差值信号中数字位的位数也为20位。

针对上述步骤1061，在具体实施时，在得到每个目标中心点的等效直径信息和参考直径信息后，利用等效直径信息和参考直径信息进行差值计算，并对差值结果进行二值化，得到差值信号。具体的，针对于每个目标中心点，确定该目标中心点等效直径信息与参考直径信息之间的差值，并判断该差值是否小于参考直径信息，若小于，则将差值信号中该目标中心点对应的数字位设置为1，若差值不小于参考直径信息，则将差值信号中该目标中心点对应的数字位设置为0。其中，差值信号为1的目标中心点则为直径比较小的血管位置。例如，得到的差值信号为：00011110000111110000。

步骤1062，对所述差值信号进行梯度计算，得到所述差值信号对应的梯度信号。

步骤1063，基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段。

针对上述步骤1062和步骤1063，在具体实施时，在得到差值信号后，对该差值信号进行梯度计算，得到差值信号对应的梯度信号。具体的，在进行梯度计算，使用差值信号中的数值依次相减，即可得到梯度信号。也就是，将差值信号中的第一位数值作为梯度信号中的第一位数值，将差值信号中第二位数值与第一位数值的差值作为梯度信号中的第二位数值，将差值信号中第三位数值与第二位数值的差值作为梯度信号中的第三位数值以此类推，即可得到梯度信号。延续步骤1061中的实施例，当差值信号为00011110000111110000时，得到的梯度信号为000100-100001000-10000。得到梯度信号后，即可确定出血管中的至少一个狭窄段。

具体的，针对上述步骤1063，所述基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段，包括：

步骤10631，确定所述梯度信号中数值为1的至少一个起始数字位，以及数值为-1的至少一个终止数字位。

步骤10632，针对于每个起始数字位，确定该起始数字位在所述梯度信号中的起始序号，并将多个目标中心点中与所述起始序号对应的目标中心点作为狭窄候选段的狭窄候选段起点。

步骤10633，在所述梯度信号中确定位于该起始数字位右侧的终止数字位，确定该终止数字位在所述梯度信号中的终止序号，并将多个目标中心点中与所述终止序号对应的目标中心点作为所述狭窄候选段的狭窄候选段终点。

针对上述步骤10631-步骤10633，在具体实施时，确定出梯度信号后，梯度信号中1的位置即为狭窄候选段的起点，-1的位置即为狭窄候选段的终点。确定梯度信号中数值为1的至少一个起始数字位，以及数值为-1的至少一个终止数字位。针对于每个起始数字位，确定该起始数字位在梯度信号中的起始序号，并将多个目标中心点中与起始序号对应的目标中心点作为狭窄候选段的狭窄候选段起点。然后，在梯度信号中确定位于该起始数字位右侧的终止数字位，确定该终止数字位在梯度信号中的终止序号，并将多个目标中心点中与终止序号对应的目标中心点作为狭窄候选段的狭窄候选段终点。

步骤10634，基于所述狭窄候选段起点到所述中心线的起点的距离，以及所述狭窄候选段终点到所述中心线的起点的距离，确定所述狭窄候选段的中心线长度。

步骤10635，判断所述中心线长度是否小于所述狭窄候选段中任一目标中心点对应的参考直径信息的N倍。

其中，N为大于或等于2的正整数。

步骤10636，若是，则认为所述狭窄候选段为假阳区域，将所述狭窄候选段排除；

步骤10637，若否，则将所述狭窄候选段确定为所述血管的狭窄段。

针对上述步骤10634-步骤10637，在具体实施时，由于初步候选狭窄段中可能会有一些假阳区域，因此还需进行假阳排除。具体的，确定出狭窄候选段起点和狭窄候选段终点后，根据狭窄候选段起点在血管直径曲线二值图像中的纵坐标确定狭窄候选段起点到中心线的起点的距离，根据狭窄候选段终点在血管直径曲线二值图像中的纵坐标确定狭窄候选段终点到中心线的起点的距离。然后根据两个距离确定出狭窄候选段的中心线长度。判断中心线长度是否小于狭窄候选段中任一目标中心点对应的参考直径信息的N倍。例如，是否小于参考直径信息的2倍。若是，则认为该狭窄候选段为假阳区域，并将该狭窄候选段排除。若否，则将狭窄候选段确定为血管的狭窄段。

作为一种可选的实施方式，还可以通过以下方式进行假阳排除：

计算所述狭窄候选段的最小直径与参考直径的比值，若>0.75(也就是狭窄率<25％)则认为其为假阳，排除。

假阳筛选后，还可以将狭窄段距离小于N倍的该位置参考直径的狭窄段进行合并为同一个狭窄段。

具体的，在确定出至少一个狭窄段之后，通过以下步骤确定每个狭窄段对应的狭窄率：

I：针对于每个狭窄段，确定该狭窄段的狭窄段起始点对应的参考直径信息和该狭窄段的狭窄段终止点对应的参考直径信息。

II：基于所述狭窄段起始点对应的参考直径信息以及所述狭窄段终止点对应的参考直径信息，确定该狭窄段对应的区段参考直径。

针对上述步骤I和步骤II，在具体实施时，针对于每个狭窄段，利用血管直径曲线二值图像中的拟合直线确定该狭窄段的狭窄段起始点对应的参考直径信息和该狭窄段的狭窄段终止点对应的参考直径信息。具体的，已知狭窄段起始点和狭窄段终止点的序号，即可在血管直径曲线二值图像中确定出狭窄段起始段和狭窄段终止点对应的目标中心点，进而即可确定出狭窄段起始点对应的参考直径信息和该狭窄段的狭窄段终止点对应的参考直径信息。然后基于所述狭窄段起始点对应的参考直径信息以及所述狭窄段终止点对应的参考直径信息，确定该狭窄段对应的区段参考直径。具体的，通过以下公式计算区段参考直径：

III：针对于该狭窄段中的每个目标中心点，在多个目标中心点中确定出等效直径信息最小的最小中心点，并将所述最小中心点的等效直径信息确定为该狭窄段对应的区段最小直径。

针对上述步骤III，在具体实施时，针对于该狭窄段中的每个目标中心点，首先确定每个目标中心点的等效直径信息，然后在多个目标中心点中确定出等效直径信息最小的最小中心点，并将该最小中心点的等效直径信息确定为该狭窄段对应的区段最小直径。

IV：基于该狭窄段对应的所述区段参考直径和所述区段最小直径，确定该狭窄段对应的狭窄率。

针对上述步骤IV，在具体实施时，确定出区段参考直径和区段最小直径后，即可根据区段参考直径和区段最小直径确定出该狭窄段对应的狭窄率。具体的，通过下述公式计算狭窄段的狭窄率：

根据本申请实施例提供的检测方法，在具体实施时，在确定出至少一个狭窄段和每个狭窄段对应的狭窄率后，针对于每个狭窄段，将该狭窄段的起始点和终止点、以及该狭窄段的狭窄率显示在原始血管图像上，这样可以给医生带来直观的视觉感受。具体的，根据血管直径曲线二值图像确定该狭窄段的起始点和终止点到中心线的起点的距离，进而根据确定的距离即可在原始血管图像中定位起始点和终止点的位置。

本申请实施例提供的血管狭窄段的检测方法，首先获取血管对应的血管直径曲线图；然后对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到血管直径曲线二值图像；利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线；在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；最后，利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

与现有技术中的方法相比，本申请基于血管直径信息(2D/3D)，无需进行任何人工标注以及预测模型的训练，充分利用统计、几何和图像信息，优势互补，进行自动化且高效快速的血管狭窄段和狭窄率的计算，且能有效去除噪声和假阳性，具备更高的准确性和鲁棒性。

请参阅图2，图2为本申请实施例所提供的一种血管狭窄段的检测装置的结构示意图之一。如图2中所示，所述检测装置200包括：

获取模块201，用于获取血管对应的血管直径曲线图；其中，所述血管直径曲线图中的第一坐标轴的横轴为所述血管的中心线上每个中心点到所述中心线的起点的距离，所述第一坐标轴的纵轴为所述血管的中心线上每个中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第一坐标轴的原点；

图像转换模块202，用于对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像；其中，所述血管直径曲线二值图像中包括多个目标中心点，所述血管直径曲线二值图像中的第二坐标轴的横轴为每个目标中心点到所述中心线的起点的距离，所述第二坐标轴的纵轴为每个目标中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第二坐标轴的原点；

凸包计算模块203，用于利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线；

直线拟合模块204，用于在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；

参考直径信息确定模块205，用于基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；

狭窄段确定模块206，用于利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

进一步的，所述图像转换模块202在用于对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像时，所述图像转换模块202还用于：

创建与所述血管直径曲线图尺寸大小相同，且灰度值为0的二维图像；

在所述血管直径曲线图中的多个中心点中确定出多个目标中心点；其中，所述目标中心点的横坐标所表示的距离为整数；

针对于每个目标中心点，确定该目标中心点在所述第一坐标轴的坐标值，并利用所述坐标值将该目标中心点添加到所述二维图像中所述坐标值对应的位置上；

将所述二维图像中的每个目标中心点的灰度值设为1，得到所述血管直径曲线二值图像。

进一步的，所述直线拟合模块204在用于在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程时，所述直线拟合模块204还用于：

基于所述血管直径曲线二值图像中的多个目标中心点在所述第二坐标轴中的坐标值，从多个目标中心点中确定出横坐标最小的第一参考点和横坐标最大的第二参考点，并将所述第一参考点与第二参考点之间的连线确定为参考线；

基于所述参考线，在所述多条初始直线中确定出多条目标直线；其中，所述目标直线为位于所述参考线的上方或下方的初始直线；

针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点；其中，所述起始点为所述第一分段中的多个目标中心点中横坐标最小的目标中心点，所述终止点为所述第一分段中的多个目标中心点中横坐标最大的目标中心点；

确定该目标直线对应的目标直线方程，并确定所述直线方程中的原始斜率参数和原始截距参数；

确定优化函数，并利用所述原始斜率参数、所述原始截距参数、所述起始点的序号和所述终止点的序号，确定所述优化函数对应的函数值以及所述函数值与标准值之间的误差值；

若所述误差值大于或等于预设的误差阈值，则不断调整所述原始斜率参数和所述原始截距参数，直至所述优化函数对应的函数值与所述标准值之间的误差值小于所述误差阈值，得到目标斜率参数和目标截距参数；

基于所述目标斜率参数和所述目标截距参数，确定与该目标直线对应的拟合直线，以及所述拟合直线对应的拟合直线方程。

进一步的，请参阅图3，图3为本申请实施例所提供的一种血管狭窄段的检测装置的结构示意图之二。如图3中所示，所述检测装置200还包括重新拟合模块207，在得到每条目标直线对应的拟合直线后，所述重新拟合模块207用于：

针对于每条拟合直线，利用该拟合直线对应的第二分段中的每个目标中心点对应的等效直径信息，确定所述第二分段对应的直径平均值；

针对于所述第二分段中的每个目标中心点，计算该目标中心点的等效直径信息与该目标中心点的参考直径信息之间的直径差，并判断所述直径差是否大于所述直径平均值；

若所述直径差大于所述直径平均值，则判断该目标中心点是否位于该拟合直线的下方；

若该目标中心点位于该拟合直线的下方，则将该目标中心点剔除；

返回执行所述针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点的步骤，重新对每条目标执行进行直线拟合，以得到每条目标直线对应的拟合直线。

进一步的，所述狭窄段确定模块206在用于利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段时，所述狭窄段确定模块206还用于：

利用每个目标中心点的等效直径信息和参考直径信息进行差值计算，并对差值结果进行二值化，得到差值信号；其中，所述差值信号中包括多个数字位，所述差值信号中数字位的位数与多个目标中心点的个数相同；

对所述差值信号进行梯度计算，得到所述差值信号对应的梯度信号；

基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段。

进一步的，所述狭窄段确定模块206在用于基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段时，所述所述狭窄段确定模块206还用于：

确定所述梯度信号中数值为1的至少一个起始数字位，以及数值为-1的至少一个终止数字位；

针对于每个起始数字位，确定该起始数字位在所述梯度信号中的起始序号，并将多个目标中心点中与所述起始序号对应的目标中心点作为狭窄候选段的狭窄候选段起点；

在所述梯度信号中确定位于该起始数字位右侧的终止数字位，确定该终止数字位在所述梯度信号中的终止序号，并将多个目标中心点中与所述终止序号对应的目标中心点作为所述狭窄候选段的狭窄候选段终点；

基于所述狭窄候选段起点到所述中心线的起点的距离，以及所述狭窄候选段终点到所述中心线的起点的距离，确定所述狭窄候选段的中心线长度；

判断所述中心线长度是否小于所述狭窄候选段中任一目标中心点对应的参考直径信息的N倍；其中，N为大于或等于2的正整数；

若是，则认为所述狭窄候选段为假阳区域，将所述狭窄候选段排除；

若否，则将所述狭窄候选段确定为所述血管的狭窄段。

进一步的，在确定出至少一个狭窄段之后，所述狭窄段确定模块206通过以下步骤确定每个狭窄段对应的狭窄率：

针对于每个狭窄段，确定该狭窄段的狭窄段起始点对应的参考直径信息和该狭窄段的狭窄段终止点对应的参考直径信息；

基于所述狭窄段起始点对应的参考直径信息以及所述狭窄段终止点对应的参考直径信息，确定该狭窄段对应的区段参考直径；

针对于该狭窄段中的每个目标中心点，在多个目标中心点中确定出等效直径信息最小的最小中心点，并将所述最小中心点的等效直径信息确定为该狭窄段对应的区段最小直径；

基于该狭窄段对应的所述区段参考直径和所述区段最小直径，确定该狭窄段对应的狭窄率。

请参阅图4，图4为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图4中所示，所述电子设备400包括处理器410、存储器420和总线430。

所述存储器420存储有所述处理器410可执行的机器可读指令，当电子设备400运行时，所述处理器410与所述存储器420之间通过总线430通信，所述机器可读指令被所述处理器410执行时，可以执行如上述图1所示方法实施例中的血管狭窄段的检测方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1所示方法实施例中的血管狭窄段的检测方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种血管狭窄段的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取血管对应的血管直径曲线图；其中，所述血管直径曲线图中的第一坐标轴的横轴为所述血管的中心线上每个中心点到所述中心线的起点的距离，所述第一坐标轴的纵轴为所述血管的中心线上每个中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第一坐标轴的原点；

对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像；其中，所述血管直径曲线二值图像中包括多个目标中心点，所述血管直径曲线二值图像中的第二坐标轴的横轴为每个目标中心点到所述中心线的起点的距离，所述第二坐标轴的纵轴为每个目标中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第二坐标轴的原点；

利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线；

在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；

基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；

利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像，包括：

创建与所述血管直径曲线图尺寸大小相同，且灰度值为0的二维图像；

在所述血管直径曲线图中的多个中心点中确定出多个目标中心点；其中，所述目标中心点的横坐标所表示的距离为整数；

针对于每个目标中心点，确定该目标中心点在所述第一坐标轴的坐标值，并利用所述坐标值将该目标中心点添加到所述二维图像中所述坐标值对应的位置上；

将所述二维图像中的每个目标中心点的灰度值设为1，得到所述血管直径曲线二值图像。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程，包括：

基于所述血管直径曲线二值图像中的多个目标中心点在所述第二坐标轴中的坐标值，从多个目标中心点中确定出横坐标最小的第一参考点和横坐标最大的第二参考点，并将所述第一参考点与第二参考点之间的连线确定为参考线；

基于所述参考线，在所述多条初始直线中确定出多条目标直线；其中，所述目标直线为位于所述参考线的上方或下方的初始直线；

针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点；其中，所述起始点为所述第一分段中的多个目标中心点中横坐标最小的目标中心点，所述终止点为所述第一分段中的多个目标中心点中横坐标最大的目标中心点；

确定该目标直线对应的目标直线方程，并确定所述直线方程中的原始斜率参数和原始截距参数；

确定优化函数，并利用所述原始斜率参数、所述原始截距参数、所述起始点的序号和所述终止点的序号，确定所述优化函数对应的函数值以及所述函数值与标准值之间的误差值；

若所述误差值大于或等于预设的误差阈值，则不断调整所述原始斜率参数和所述原始截距参数，直至所述优化函数对应的函数值与所述标准值之间的误差值小于所述误差阈值，得到目标斜率参数和目标截距参数；

基于所述目标斜率参数和所述目标截距参数，确定与该目标直线对应的拟合直线，以及所述拟合直线对应的拟合直线方程。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，在得到每条目标直线对应的拟合直线后，所述检测方法还包括：

针对于每条拟合直线，利用该拟合直线对应的第二分段中的每个目标中心点对应的等效直径信息，确定所述第二分段对应的直径平均值；

针对于所述第二分段中的每个目标中心点，计算该目标中心点的等效直径信息与该目标中心点的参考直径信息之间的直径差，并判断所述直径差是否大于所述直径平均值；

若所述直径差大于所述直径平均值，则判断该目标中心点是否位于该拟合直线的下方；

若该目标中心点位于该拟合直线的下方，则将该目标中心点剔除；

返回执行所述针对于每条目标直线，确定该目标直线对应的第一分段以及所述第一分段中的多个目标中心点，并在所述第一分段中的多个目标中心点确定出起始点和终止点的步骤，重新对每条目标执行进行直线拟合，以得到每条目标直线对应的拟合直线。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段，包括：

利用每个目标中心点的等效直径信息和参考直径信息进行差值计算，并对差值结果进行二值化，得到差值信号；其中，所述差值信号中包括多个数字位，所述差值信号中数字位的位数与多个目标中心点的个数相同；

对所述差值信号进行梯度计算，得到所述差值信号对应的梯度信号；

基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述基于所述梯度信号，确定所述血管的至少一个狭窄段，包括：

确定所述梯度信号中数值为1的至少一个起始数字位，以及数值为-1的至少一个终止数字位；

针对于每个起始数字位，确定该起始数字位在所述梯度信号中的起始序号，并将多个目标中心点中与所述起始序号对应的目标中心点作为狭窄候选段的狭窄候选段起点；

在所述梯度信号中确定位于该起始数字位右侧的终止数字位，确定该终止数字位在所述梯度信号中的终止序号，并将多个目标中心点中与所述终止序号对应的目标中心点作为所述狭窄候选段的狭窄候选段终点；

基于所述狭窄候选段起点到所述中心线的起点的距离，以及所述狭窄候选段终点到所述中心线的起点的距离，确定所述狭窄候选段的中心线长度；

判断所述中心线长度是否小于所述狭窄候选段中任一目标中心点对应的参考直径信息的N倍；其中，N为大于或等于2的正整数；

若是，则认为所述狭窄候选段为假阳区域，将所述狭窄候选段排除；

若否，则将所述狭窄候选段确定为所述血管的狭窄段。

7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，在确定出至少一个狭窄段之后，通过以下步骤确定每个狭窄段对应的狭窄率：

针对于每个狭窄段，确定该狭窄段的狭窄段起始点对应的参考直径信息和该狭窄段的狭窄段终止点对应的参考直径信息；

基于所述狭窄段起始点对应的参考直径信息以及所述狭窄段终止点对应的参考直径信息，确定该狭窄段对应的区段参考直径；

针对于该狭窄段中的每个目标中心点，在多个目标中心点中确定出等效直径信息最小的最小中心点，并将所述最小中心点的等效直径信息确定为该狭窄段对应的区段最小直径；

基于该狭窄段对应的所述区段参考直径和所述区段最小直径，确定该狭窄段对应的狭窄率。

8.一种血管狭窄段的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：

获取模块，用于获取血管对应的血管直径曲线图；其中，所述血管直径曲线图中的第一坐标轴的横轴为所述血管的中心线上每个中心点到所述中心线的起点的距离，所述第一坐标轴的纵轴为所述血管的中心线上每个中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第一坐标轴的原点；

图像转换模块，用于对所述血管直径曲线图进行图像转换，得到所述血管直径曲线图对应的血管直径曲线二值图像；其中，所述血管直径曲线二值图像中包括多个目标中心点，所述血管直径曲线二值图像中的第二坐标轴的横轴为每个目标中心点到所述中心线的起点的距离，所述第二坐标轴的纵轴为每个目标中心点的等效直径信息，所述血管直径曲线图的左下角为所述第二坐标轴的原点；

凸包计算模块，用于利用所述血管直径曲线二值图像中的目标中心点进行凸包计算，在所述血管直径曲线二值图像中确定出凸包，以及组成所述凸包的多条初始直线；

直线拟合模块，用于在所述多条初始直线中确定出多条目标直线，并对所述多条目标直线中的每条目标直线进行直线拟合，得到多条拟合直线以及每条拟合直线对应的拟合直线方程；

参考直径信息确定模块，用于基于每条拟合直线对应的拟合直线方程，确定所述血管直径曲线二值图像中每个目标中心点的参考直径信息；

狭窄段确定模块，用于利用每个目标中心点的等效直径信息以及每个目标中心点的参考直径信息，确定出所述血管中的至少一个狭窄段以及每个狭窄段对应的狭窄率。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的血管狭窄段的检测方法的步骤。

10.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的血管狭窄段的检测方法的步骤。

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