CN116843622A - 血管中心线确定系统、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种血管中心线确定系统、装置及存储介质。该系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下的血管中心线确定方法，包括：确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及初始血管中心线图像中的初始血管中心线；对初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；根据目标连通域确定两个种子点，以两个种子点为起点，沿远离种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，将生长的像素添加至对应生长列表中；根据目标连通域与目标连通域对应的生长列表确定与初始血管中心线对应的目标血管中心线。达到了提高医学图像的血管中心线确定结果的准确性的技术效果。

Description

血管中心线确定系统、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种血管中心线确定系统、装置及存储介质。

背景技术

心脑血管疾病与高发病率、残疾率和死亡率相关。对这些疾病的早期诊断和风险评估可以显著提高预期寿命和提高生活质量。由于冠脉造影能够非常直观地了解冠状动脉的直径、走行、分布、形态以及病变程度，因此被广泛应用于心脏检查和疾病诊断中。然而，冠脉血管造影术所呈现给医生的图像通常是众多的迂曲血管相互缠绕和遮挡，使得医生难以直观地观察到血管狭窄、钙化等病变情况。

血管中心线是反映血管空间拓扑结构的骨架，其能否准确提取是血管造影图像定量分析的关键步骤。在常用的基于深度学习的分割方法中，基于点云的分割方法利用血管的拓扑结构，能够很好地分割出各个类别的血管。针对复杂且血管类别丰富的冠脉血管，点云分割方法仍然存在欠分割和过分割的情况。

综上，现有血管中心线确定方法或系统确定的血管中心线的准确性较低。

发明内容

本发明提供了一种血管中心线确定系统、装置及存储介质，以解决现有血管中心线确定系统确定的血管中心线的准确性较低的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种血管中心线确定系统，该系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下的血管中心线确定方法，包括：

确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线；

对所述初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定所述连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；

根据所述目标连通域确定两个种子点，以所述两个种子点为起点，沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中；

根据所述目标连通域与所述目标连通域对应的生长列表确定与所述初始血管中心线对应的目标血管中心线。

根据本发明的另一方面，提供了一种血管中心线确定装置，包括：

初始血管中心线模块，用于确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线；

连通域模块，用于对所述初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定所述连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；

生长模块，用于根据所述目标连通域确定两个种子点，以所述两个种子点为起点，沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中；

结果模块，用于根据所述目标连通域与所述目标连通域对应的生长列表确定与所述初始血管中心线对应的目标血管中心线。

根据本发明的另一方面，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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的血管中心线确定方法。

本发明实施例提供的血管中心线确定系统的技术方案，用于确定现有技术确定的初始血管中心线对应连通域结果，基于连通域结果中的目标连通域确定种子点，并基于该种子点沿远离目标连通域所在方向进行血管中心线生长。实现了基于目标连通域进行血管中心线生长以得到准确的生长结果，基于该目标连通域与该目标连通域对应种子点对应的生长结果即可确定出准确的目标血管中心线。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1是根据本发明实施例提供的血管中心线确定系统的结构框图；

图2A是根据本发明实施例提供的血管中心线确定方法的流程图；

图2B是根据本发明实施例提供的包括最大连通域的初始血管中心线图像；

图2C是根据本发明实施例提供的除最大连通域外的部分初始血管中心线图像；

图2D是根据本发明实施例提供的又一包括最大连通域的初始血管中心线图像；

图2E是根据本发明实施例提供的对应于一初始分支血管的生长路径示意图；

图3是根据本发明实施例提供的又一血管中心线确定方法的流程图；

图4是根据本发明实施例提供的又一血管中心线确定方法的流程图；

图5A是根据本发明实施例提供的删圈方法的流程图；

图5B是根据本发明实施例提供的圆圈确定结果示意图；

图5C是根据本发明实施例提供的待删除部分示意图；

图6A是根据本发明实施例提供的血管中心线确定装置的结构示意图；

图6B是根据本发明实施例提供的又一血管中心线确定装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了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，而是可包括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。

图1为本发明实施例提供的血管中心线确定系统，该系统可以是各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图1所示，血管中心线确定系统10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储血管中心线确定系统10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

血管中心线确定系统10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许血管中心线确定系统10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行下文所描述的各个方法和处理，例如血管中心线确定方法。

图2A为本发明实施例提供的血管中心线确定方法的流程图，本实施例可适用于确定医学图像中的目标血管的血管中心线的情况，尤其适应于确定包含冠脉血管的医学图像的冠脉中心线的情况。该方法可以由血管中心线确定装置来执行，该血管中心线确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该血管中心线确定装置可配置于血管中心线确定系统的处理器中。如图2A所示，该方法包括：

S110、确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线。

其中，医学图像为包括血管的医学影像，比如冠脉血管造影图像或其他血管造影图像。

在一个实施例中，初始血管中心线图像是基于现有技术确定的医学图像对应的血管中心线图像。

在一个实施例中，初始血管中心线图像包括至少一条初始主血管中心线与至少一条初始分支血管中心线，参见图2B所示，初始血管中心线图像包括位于中间的初始主血管中心线与分布在初始主血管中心线两侧的两个初始分支血管中心线。

在一个实施例中，初始血管中心线图像包括的至少一条初始主血管与至少一条初始分支血管标识分别标识有相应的主分支血管标签与分支血管标签。示例性的，初始血管中心线图像A包括一条标识为左前降支(LAD)的初始主血管中心线；初始血管中心线图像B包括一条标识为左前降支的初始主血管中心线、一条标识有左回旋支(LCX)的初始主血管中心线以及一条标识有右冠状动脉(RCA)的初始主血管中心线；初始血管中心线图像C包括一条右冠状动脉的初始主血管中心线、一条标识有对角支(D)的初始分支血管中心线、一条标识有钝缘支(OM)的初始分支血管中心线以及标识有右后降支(RPDA)的初始分支血管中心线。

S120、对初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域。

在一个实施例中，设定连通域条件为最大连通域(参见图2B中的最大粗实线)。其中，最大连通域是指面积最大的连通域，或者像素数量最多的连通域。该实施例中，对初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，该连通域结果包括至少两个连通域，将该连通域结果中的最大连通域作为符合设定条件的目标连通域。

在一个实施例中，设定连通域条件为对应连通域中间位置。该实施例中，连通域结果包括至少两个连通域。将位于初始血管中心线中间位置的连通域作为符合设定连通域条件的目标连通域。

在一个实施例中，初始血管中心线图像包括至少一条初始主血管中心线与至少一条初始分支血管中心线。可以并行确定初始血管中心线图像中的所有初始血管中心线的连通域；也可以按照设定顺序依次确定各初始血管中心线，具体可选为，基于先初始主血管与后初始分支血管的顺序，确定初始血管中心线图像中的当前初始血管中心线。

采用先初始主血管，后初始分支血管的顺序，使得后续可以参考主血管中心线来确定分支血管中心线，可以提高后续分支血管中心线确定的准确性。

S130、根据目标连通域确定两个种子点，以该两个种子点为起点，沿远离种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中。

该步骤旨在以种子点为起点，以自动生长的方式确定对应血管中心线。

在一个实施例中，直接将目标连通域的两端点作为两个种子点。以各种子点为起点，分别沿远离该目标连通域的方向进行对应血管中心线的生长(参见图2B、图2C、图2D与图2E中的黑色箭头)，并在生长过程中，将生长的像素添加至对应的生长列表中，直至符合停止条件。其中，停止条件是指当前生长的像素为仅有一个邻域的端点，或者当前种子点为仅有一个邻域的端点。可以理解的是，在目标连通域的一个端点为对应初始血管中心线的起始端点或结束端点的情况下，作为种子点的该起始端点或结束端点对应的生长像素的个数为零，对应生长列表中的像素数量也为零。

在一个实施例中，将目标连通域中的任意两个像素作为两个种子点。然后以各种子点为起点，分别沿远离另一种子点的方向进行对应血管中心线的生长，并在生长过程中，将生长的像素添加至对应的生长列表中，直至符合停止条件。

在一个实施例中，种子点的数量为2，对应于该两个种子点的生长像素被添加至一个生长列表中的不同像素组别。其中，一个生长列表包括两个像素组别，每个像素组别被配置为，可被写入对应于一个种子定的生长列表。

参见图2B所示，其中间的血管中心线为初始主血管中心线，初始主血管中心线两侧各连接一初始分支血管中心线。该初始主血管中心线的最大连通域(图2B中的粗实线)的两端点被设置为种子点。该附图中两个黑色箭头表示血管中心线的生长方向。因此如图2C所示，通过生长方式可以得到图2B中最大连通域上方的部分主血管中心线与最大连通域下方的部分主血管中心线。因此该最大连通域对应两个生长列表，一个生长列表中的所有像素可形成该最大连通域上方的部分主血管中心线；另一个生长列表中的所有像素可形成该最大连通域下方的部分主血管中心线。

参见图2D所示，其中间的血管中心线为初始主血管中心线，初始主血管中心线两侧各连接一初始分支血管中心线。针对分布于初始主血管中心线右侧的初始分支血管中心线，其最大连通域(图2D中的粗实线)的两端点被设置为种子点。该附图中两个黑色箭头表示血管中心线的生长方向。因此如图2E所示，通过生长方式可以得到图2D中最大连通域上方的部分分支血管中心线与最大连通域下方的部分分支血管中心线。因此该最大连通域对应两个生长列表，一个生长列表中的所有像素可形成该最大连通域上方的部分分支血管中心线；另一个生长列表中的所有像素可形成该最大连通域下方的部分分支血管中心线。

S140、根据目标连通域与目标连通域对应的生长列表确定与初始血管中心线对应的目标血管中心线。

其中，目标血管中心线为期望的血管中心线，即可用来做定量分析或临床诊断的血管中心线。

生长列表内的所有像素对应的路径为生长路径，将该目标连通域与生长路径的并集作为对应初始血管中心线对应的目标血管中心线。

具体地，在种子点为目标连通域的端点的情况下，对目标连通域与该目标连通域对应种子点对应的生长路径进行拼接，将拼接结果作为目标血管中心下。

在种子点为不是目标连通域的端点的情况下，确定两个种子点之间的连通域，对各种子点分别对应的生长路径以及两种子点之间的连通域进行拼接，将拼接结果作为目标血管中心线。

本发明实施例提供的血管中心线确定系统的技术方案，用于确定现有技术确定的初始血管中心线对应连通域结果，基于连通域结果中的目标连通域确定种子点，并基于该种子点沿远离目标连通域所在方向进行血管中心线生长。实现了基于目标连通域进行血管中心线生长以得到准确的生长结果，基于该目标连通域与该目标连通域对应种子点对应的生长结果即可确定出准确的目标血管中心线。

图3为本发明实施例提供的血管中心线确定方法的流程图，本实施例对前述实施例中的初始血管中心线确定方式进行了细化。如图3所示，该方法包括：

S2101、获取目标扫描部位的血管造影图像。

其中，目标扫描部位是指包括待检查血管情况的部位，比如，待检查血管为冠脉，那么目标扫描部位为胸部；如果待检查血管为脑血管，那么目标扫描部位为头部。

血管造影，是一种医学成像技术，用于可视化人体血管和器官的内部或内腔，尤其对动脉、静脉和冠脉等。已应用于放射性核素血管造影和较新的血管成像技术，如CT血管造影和MR血管造影等。

S2102、确定所述血管造影图像对应的二值血管分割图像。

在一个实施例中，将血管造影图像输入已训练的分割模型以得到二值血管分割图像，其中，分割模型可采用CNN(卷积神经网络)结构，比如U-net。将训练样本输入该分割模型以得到分割结果，以使该分割模型基于分割结果与训练样本携带的二值血管标签不断迭代，逐渐减少损失(如交叉熵损失、dice损失)，直至模型收敛。

S2103、确定二值血管分割图像中的所有血管中心线，以及包括所有血管中心线的点云特征的特征集合。

二值分割图像确定后，采用骨架化算法确定该二值分割图像中的所有血管的血管中心线；然后确定各血管中心线的点云特征，将所有血管中心线的点云特征的并集作为特征集合。

S2104、将特征集合输入已训练的点云分割模型以得到初始血管中心线图像，初始血管中心线图像包括至少一条初始主血管中心线与至少一条初始分支血管中心线，且各初始血管中心线均标识有对应标签，标签包括血管标识与血管类别中的至少一项。

在一个实施例中，该步骤旨在基于目标点云特征确定二值血管分割图像中各初始血管中心线的标签。该实施例中，初始血管中心线图像中的各初始血管中心线均标识有对应的血管名称或血管类别，比如“左前降支”，“分支血管类”，或者“对角支(分支血管类)”。

在一个实施例中，点云分割模型可采用点云分割网络，比如，PointNet(点网络)或Point transformer(点转移网络)等。

S220、对初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域。

S230、根据目标连通域确定两个种子点，以该两个种子点为起点，沿远离种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中。

S240、根据目标连通域与目标连通域对应的生长列表确定与初始血管中心线对应的目标血管中心线。

在一个实施例中，可以采用先进行血管分割，再确定分割结果中的血管中心线以及各血管中心线的标签的方式，具体为：得到二值血管分割图像之后，可以先确定二值血管分割图像中的点云特征，然后将该点云特征输入已训练的点云分割模型以得到初始血管图像，该初始血管图像包括血管标签，然后确定携带各血管标签的血管的血管中心线以得到初始血管中心线图像。

本发明实施例通过先确定血管造影图像对应的二值血管分割图像，再将该二值血管分割图像中的各血管中心线的点云特征输入已训练的点云分割模型，以得到包括各初始血管中心线标签的初始血管中心线图像。一方面提高了初始血管中心线图像的准确性；另一方面为通过血管中心线标签管理血管，或者基于血管中心线标签为不同的初始血管中心线选择不同的处理方式做好准备。

图4为本发明实施例提供的血管中心线确定方法的流程图。该实施例用于对前述实施例中的血管中心线生长做进一步的细化。如图4所示，该方法包括：

S310、确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及初始血管中心线图像中的初始血管中心线。

S320、对初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域。

S3301、根据目标连通域确定两个种子点，以该两个种子点为起点，沿远离种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中，并确定是否遇到分叉点，或者是否符合停止条件。

血管不是一条直线，而像是一棵树，有主干与分支。有分支就有分叉点；无论是主干还是分支都有起始端点和结束端点。因此在基于目标连通域确定的种子点进行血管中心线生长过程中，会遇到分叉点、起始端点与结束端点中的至少一个。

本实施例血管中心线的生长过程中实时检测是否遇到分叉点，或者是否符合停止条件，如果遇到了分叉点，则执行S3302；如果符合停止条件，则执行S3303；如果既没有遇到分叉点，也不符合停止条件，则继续当前的血管中心线的生长。

在检测到以血管中心线生长方式确定的血管中心线上的当前像素为单邻域像素的情况下，则认为该像素为所在初始血管中心线上的起始端点或结束端点，因此判定当前的血管中心线生长符合停止条件。

S3302、在遇到分叉点的情况下，基于设定分叉生长策略确定分叉点对应的生长方向，沿分叉点对应的生长方向继续生长，并返回将生长的像素添加至对应生长列表中，并确定是否遇到分叉点或符合停止条件的步骤。

其中，设定分叉生长策略为，沿与当前生长方向夹角最小的分叉路径进行生长。

如图2C中的分叉点，其为一个3邻域的分叉点，记作m_b。确定分叉点前若干个已完成血管中心线生长的像素的坐标，记作m_b-5。该分叉点的方向向量为同理，可得两个分叉路径的方向向量/>和/>然后计算/>和/>的夹角，以及/>和/>的夹角，并将最小夹角对应的分叉路径作为与当前生长方向夹角最小的分叉路径，即更加顺畅方向对应的分叉路径。

S3303、在符合停止条件的情况下，停止血管中心线的生长。

血管中心线停止生长后，对应的生长列表也停止更新。

在一个实施例中，在停止血管中心线的生长的同时，向对应生长列表添加停止字符。该停止字符表示生长列表因血管中心线停止生长而停止数据更新。

S340、根据目标连通域与目标连通域对应的生长列表确定与初始血管中心线对应的目标血管中心线。

本实施例在血管中心线的生长过程中遇到分叉点的情况下，沿基于设定分叉生长策略确定的分叉点对应的生长方向进行生长，可以提高血管中心线生长的准确性。

图5A为本发明实施例提供的血管中心线确定方法的流程图。该实施例在前述实施例的基础上增加了从目标血管中心线中删除由分支血管中心线与主血管中心线形成的圆圈。如图5A所示，该方法包括：

S450、针对任一目标分支血管中心线，确定该目标分支血管中心线的两端点是否均在目标主血管中心线上；如果是，则执行S460；其中，目标分支血管中心线为所述初始分支血管中心线对应的目标血管中心线，所述目标主血管中心线为所述初始主血管中心线对应的目标血管中心线。

由于血液流动方向是单向的，因此分支血管的起始端点通常起始于主血管，而分支血管的末端点不会结束于主血管；即分支血管中心线的起始端点通常起始于主血管中心线；而分支血管中心线的结束端点通常不会结束于主血管中心线。

为此，针对任一目标分支血管中心线，确定该目标分支血管中心线的两端点是否均在目标主血管中心线上，如果是，则判定该目标分支血管中心线与目标主血管中心线形成了圆圈(参见图5B中的粗实线部分)，因此执行S460。

本实施例通过确定分支血管中心线对应的两个生长列表中最后生长的像素是否在目标分支血管中心线上，来在确定目标分支血管中心线的对应端点是否在目标主血管中心线上。

S460、确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点，以及从该分叉点所在生长列表中删除生长时间晚于该分叉点生长时间的像素点。

在一个实施例中，通过以下步骤确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点，包括：

步骤c1、确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表包括的所有分叉点。

步骤c2、确定所有分叉点的目标方向坐标值中的最大绝对值，其中，所述目标方向为，初始主血管中心线的走向与当前坐标系中夹角最小的坐标轴的方向。

步骤c3、将所述最大绝对值对应分叉点作为，该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点。

在一个实施例中，目标方向为Y轴方向，即竖直方向。如图5C所示，Y轴方向的最大绝对值，即为Y轴方向的最大坐标值，也就是图5C包括的环形血管中心线在竖直方向上的最低分叉点的坐标。将该坐标值对应的分叉点作为符合设定分叉条件的分叉点。

可以理解的是，目标方向的选择与血管造影图像的具体坐标系有关，只要使其与主血管中心线的最大分量所在坐标轴方向相同即可。

在对应生长列表中确定了符合设定分叉条件的分叉点后，确定该分叉点之后生长的像素点，并从对应生长列表中删除该分叉点之后生长的像素，参见图5C中的粗实线部分。

本实施例通过删除各分支血管中心线与主血管中心线之间形成的圆圈中的部分血管中心线，提高目标分支血管中心线的准确性，从而提高目标血管中心线的准确性。

图6A为本发明实施例提供的血管中心线确定装置的结构示意图。如图6A所示，该装置包括：

初始血管中心线模块610，用于确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线；

连通域模块620，用于对所述初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定所述连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；

生长模块630，用于根据所述目标连通域确定两个种子点，以所述两个种子点为起点，沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中；

结果模块640，用于根据所述目标连通域与所述目标连通域对应的生长列表确定与所述初始血管中心线对应的目标血管中心线。

在一个实施例中，初始中心线模块610具体用于：

获取目标扫描部位的血管造影图像；

确定所述血管造影图像对应的二值血管分割图像；

确定所述二值血管分割图像中的所有血管中心线，以及包括所有血管中心线的点云特征的特征集合；

将所述特征集合输入已训练的点云分割模型以得到初始血管中心线图像，所述初始血管中心线图像包括至少一条初始主血管中心线与至少一条初始分支血管中心线，且各初始血管中心线均标识有对应标签，所述标签包括血管标识与血管类别中的至少一项。

在一个实施例中，初始中心线模块610具体用于：

基于先初始主血管与后初始分支血管的顺序，确定初始血管中心线图像中的当前初始血管中心线。

在一个实施例中，生长模块630具体用于：

沿非所述最大连通域所在方向进行血管中心线的生长，将生长的像素添加至对应生长列表中，并确定是否遇到分叉点，或者是否符合停止条件；

在遇到分叉点的情况下，基于设定分叉生长策略确定所述分叉点对应的生长方向，沿所述分叉点对应的生长方向继续生长，并返回所述将生长的像素添加至对应生长列表中，并确定是否遇到分叉点或符合停止条件的步骤；

在符合停止条件的情况下，停止血管中心线的生长。

在一个实施例中，所述设定分叉生长策略为，沿与当前生长方向夹角最小的分叉路径进行生长。

在一个实施例中，如图6B所示，该装置还包括删圈模块650，该删圈模块650包括：

判定单元，用于针对任一目标分支血管中心线，确定该目标分支血管中心线的两端点是否均在目标主血管中心线上，其中，目标分支血管中心线为所述初始分支血管中心线对应的目标血管中心线，所述目标主血管中心线为所述初始主血管中心线对应的目标血管中心线；

删除单元，用于如果是，则确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点，以及从该分叉点所在生长列表中删除生长时间晚于该分叉点生长时间的像素点。

在一个实施例中，删除单元具体用于：

确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表包括的所有分叉点；

确定所有分叉点的目标方向坐标值中的最大绝对值，其中，所述目标方向为，初始主血管中心线的走向与当前坐标系中夹角最小的坐标轴的方向；

将所述最大绝对值对应分叉点作为，该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点。

在一个实施例中，所述符合设定连通域条件的目标连通域为所述连通域结果中的最大连通域。

在一个实施例中，所述二值血管分割图像为二值冠脉分割图像。

本发明实施例提供的血管中心线确定装置的技术方案，用于确定现有技术确定的初始血管中心线对应连通域结果，基于连通域结果中的目标连通域确定种子点，并基于该种子点沿远离目标连通域所在方向进行血管中心线生长。实现了基于目标连通域进行血管中心线生长以得到准确的生长结果，基于该目标连通域与该目标连通域对应种子点对应的生长结果即可确定出准确的目标血管中心线。

本发明实施例所提供的血管中心线确定装置可执行本发明任意实施例所提供的血管中心线确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

在一些实施例中，血管中心线确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如图1中的存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到血管中心线确定系统10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的血管中心线确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行血管中心线确定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (11)

1.一种血管中心线确定系统，其特征在于，该系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下的血管中心线确定方法，包括：

确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线；

对所述初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定所述连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；

根据所述目标连通域确定两个种子点，以所述两个种子点为起点，沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中；

根据所述目标连通域与所述目标连通域对应的生长列表确定与所述初始血管中心线对应的目标血管中心线。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述确定目标扫描部位的初始血管中心线图像以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线，包括：

获取目标扫描部位的血管造影图像；

确定所述血管造影图像对应的二值血管分割图像；

确定所述二值血管分割图像中的所有血管中心线，以及包括所有血管中心线的点云特征的特征集合；

将所述特征集合输入已训练的点云分割模型以得到初始血管中心线图像，所述初始血管中心线图像包括至少一条初始主血管中心线与至少一条初始分支血管中心线，且各初始血管中心线均标识有对应标签，所述标签包括血管标识与血管类别中的至少一项。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，通过以下步骤确定初始血管中心线图像中的初始血管中心线，包括：

基于先初始主血管与后初始分支血管的顺序，确定初始血管中心线图像中的当前初始血管中心线。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中，包括：

沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中，并确定是否遇到分叉点，或者是否符合停止条件；

在遇到分叉点的情况下，基于设定分叉生长策略确定所述分叉点对应的生长方向，沿所述分叉点对应的生长方向继续生长，并返回所述将生长的像素添加至对应生长列表中，并确定是否遇到分叉点或符合停止条件的步骤；

在符合停止条件的情况下，停止血管中心线的生长。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，

所述设定分叉生长策略为，沿与当前生长方向夹角最小的分叉路径进行生长。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，还包括：

针对任一目标分支血管中心线，确定该目标分支血管中心线的两端点是否均在目标主血管中心线上，其中，目标分支血管中心线为所述初始分支血管中心线对应的目标血管中心线，所述目标主血管中心线为所述初始主血管中心线对应的目标血管中心线；

如果是，则确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点，以及从该分叉点所在生长列表中删除生长时间晚于该分叉点生长时间的像素点。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点，包括：

确定该目标分支血管中心线对应的两个生长列表包括的所有分叉点；

确定所有分叉点的目标方向坐标值中的最大绝对值，其中，所述目标方向为，初始主血管中心线的走向与当前坐标系中夹角最小的坐标轴的方向；

将所述最大绝对值对应分叉点作为，该目标分支血管中心线对应的两个生长列表中符合设定分叉条件的分叉点。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述符合设定连通域条件的目标连通域为所述连通域结果中的最大连通域。

9.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述二值血管分割图像为二值冠脉分割图像。

10.一种血管中心线确定装置，其特征在于，包括：

初始血管中心线模块，用于确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线；

连通域模块，用于对所述初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定所述连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；

生长模块，用于根据所述目标连通域确定两个种子点，以所述两个种子点为起点，沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中；

结果模块，用于根据所述目标连通域与所述目标连通域对应的生长列表确定与所述初始血管中心线对应的目标血管中心线。

11.一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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现以下血管中心线确定方法，包括：

确定目标对象的医学图像对应的初始血管中心线图像，以及所述初始血管中心线图像中的初始血管中心线；

对所述初始血管中心线进行连通域处理以得到连通域结果，确定所述连通域结果中符合设定连通域条件的目标连通域；

根据所述目标连通域确定两个种子点，以所述两个种子点为起点，沿远离所述种子点所在连通域方向进行血管中心线的生长，并将生长的像素添加至对应生长列表中；

根据所述目标连通域与所述目标连通域对应的生长列表确定与所述初始血管中心线对应的目标血管中心线。