基于IVUS图像重建的血流储备分数计算方法及装置

本发明主要涉及医学检测领域，尤其涉及一种基于ivus图像重建的血流储备分数计算方法及装置。

背景技术：

1、冠状动脉狭窄的准确诊断对指导冠心病患者的临床治疗非常重要。冠状动脉狭窄的评估方法包括形态学评估和功能性评估，分别以血管内超声(ivus)和有创性血流储备分数(ffr)为金标准。在临床诊断过程中单独使用ivus或有创性ffr都不能全面评估冠状动脉狭窄，因为ivus难以确定血管狭窄对远端冠状动脉血流的影响，而有创性ffr不能确定血管斑块的类型、狭窄的位置和大小等形态学信息。因此，有必要将ivus提供的形态学信息和有创性ffr提供的功能性信息结合起来，以精确地指导经皮冠状动脉介入治疗(pci)。分别进行ivus和ffr检查需要进行两次有创性检查，会给病人带来高昂的检查费用和较高的临床生理风险，因此有研究提出了基于ivus图像的虚拟血流储备分数(ivus-ffr)分析。

2、基于ivus图像的虚拟血流储备分数(ivus-ffr)分析提供了一种只需进行一次ivus检查就能从形态学和功能性两方面综合评估冠状动脉狭窄的方法。然而，基于ivus图像的虚拟ffr分析面临着两个挑战：一是ivus图像的分割需要学习像素之间的上下文关系并解决类别不平衡的问题；二是ivus图像中缺少分支信息使得考虑侧支血流的影响变得困难。

3、以往的研究中主要通过在分割网络最后一层中使用针对图像中每个像素的像素级损失函数来衡量预测分割结果和真实分割结果的区别，这样的方法可能会忽略了像素之间的上下文关系。一些研究通过向网络输入不同分辨率的图像来提高网络学习像素之间上下文关系的能力，这种方法仍受到像素级损失函数的限制并且不能强制网络结构在端到端的过程中学习多尺度图像上下文关系。一些研究通过使用跳连接技术来使网络直接从一张完整图像中学习不同尺度的特征信息，并使用了加权交叉熵损失函数来解决分类输出类别不平衡的问题，这种方法的缺点是网络鲁棒性较差，超参数的选择需要针对特定任务进行调试，以及网络结构训练难以收敛；二是ivus图像中只包含分支血管开口信息，缺少分支血管形态信息使得考虑侧支血流的影响变得困难，基于ivus图像重建的冠状动脉是单管模型，用这种模型进行虚拟ffr分析会因为忽略了分支血管对血流的影响而严重降低准确度。现有的方法需要通过手动重建完整分支血管的三维模型来解决这个问题，这种方法耗时长，难度大，降低了ivus-ffr的分析效率和临床可行性。

技术实现思路

1、鉴于所述问题，提出了本技术以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种基于ivus图像重建的血流储备分数计算方法及装置，包括：

2、一种基于ivus图像重建的血流储备分数计算方法，包括：

3、获取目标冠状动脉的ivus图像，并依据所述ivus图像确定所述目标冠状动脉的血管中心线和分支开口位置；

4、依据所述分支开口位置对所述血管中心线进行分段，得到所述血管中心线的若干节段；其中，所述节段包括分支段、正常段和狭窄段；

5、依据所述节段确定所述目标冠状动脉的血流储备分数。

6、进一步地，所述获取目标冠状动脉的ivus图像，并依据所述ivus图像确定所述目标冠状动脉的血管中心线和分支开口位置的步骤，包括：

7、获取样本ivus图像；

8、建立生成对抗网络，并依据所述样本ivus图像训练所述生成对抗网络，使所述生成对抗网络具备图像分割能力；

9、依据所述生成对抗网络对所述ivus图像进行分割重建，得到所述目标冠状动脉的单管模型和侧支血管的开口形状；

10、依据所述单管模型和所述侧支血管的开口形状确定所述目标冠状动脉的血管中心线和分支开口位置。

11、进一步地，依据所述分支开口位置对所述血管中心线的进行分段，得到所述血管中心线的节段；其中，所述节段包括分支段、正常段和狭窄段的步骤，包括：

12、依据所述分支开口位置确定分支节点；

13、依据所述分支节点确定所述血管中心线的分支段；

14、依据所述分支段确定所述血管中心线的正常段。

15、进一步地，还包括：

16、依据狭窄检测算法确定所述目标冠状动脉的狭窄位置；

17、依据所述狭窄位置确定所述血管中心线的狭窄段。

18、进一步地，所述依据所述节段确定所述目标冠状动脉的血流储备分数的步骤，包括：

19、依据所述节段确定与所述节段对应的边界条件；

20、依据所述边界条件确定对应所述节段的压力场；

21、依据所述压力场确定所述目标冠状动脉各个位置的血流储备分数。

22、进一步地，所述依据所述节段确定与所述节段对应的边界条件的步骤，包括：

23、依据所述节段的入口血压和入口血流量确定入口边界条件；

24、依据充分发展流确定出口边界条件。

25、进一步地，所述依据所述压力场确定所述目标冠状动脉各个位置的血流储备分数的步骤，包括：

26、依据所述压力场确定所述目标冠状动脉的压力分布；

27、依据所述压力分布确定所述目标冠状动脉的血流储备分数。

28、一种基于ivus图像重建的血流储备分数的计算装置，所述基于ivus图像重建的血流储备分数的计算装置实现上述任一项所述的基于ivus图像重建的血流储备分数的计算方法的步骤，包括：

29、获取模块，用于获取目标冠状动脉的ivus图像，并依据所述ivus图像确定所述目标冠状动脉的血管中心线和分支开口位置；

30、分段模块，用于依据所述分支开口位置对所述血管中心线进行分段，得到所述血管中心线的若干节段；其中，所述节段包括分支段、正常段和狭窄段；

31、计算模块，用于依据所述节段确定所述目标冠状动脉的血流储备分数。

32、一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任一项所述的基于ivus图像重建的血流储备分数的计算方法的步骤。

33、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的基于ivus图像重建的血流储备分数的计算方法的步骤。

34、本技术具有以下优点：

35、在本技术的实施例中，针对于现有技术中缺少分支信息使得考虑侧支血流的影响变得困难的缺点，本技术提供了一种基于ivus图像重建的血流储备分数计算方法，具体为：获取目标冠状动脉的ivus图像，并依据所述ivus图像确定所述目标冠状动脉的血管中心线和分支开口位置；依据所述分支开口位置对所述血管中心线进行分段，得到所述血管中心线的若干节段；其中，所述节段包括分支段、正常段和狭窄段；依据所述节段确定所述目标冠状动脉的血流储备分数。通过确定分支开口位置，充分考虑分支对血管内血流的影响，只需分支开口位置即可，无需重建完整的血管模型，并将血管中心线分成若干节段，可以模拟不同节段，以求解血管各处的血流储备分数。