基于高精度图像的脑出血预测方法及装置与流程

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种基于高精度图像的脑出血预测方法及装置。

背景技术：

1、脑出血，也常被称为自发性脑出血，是大脑血管破裂造成血液流出的疾病，占急性脑血管病的20%至30%。基本病因主要为高血压和动脉硬化，生活方式风险因素如超重、酗酒、吸烟、使用可卡因等也可增加脑出血的风险。此疾病按出血部位可分为基底节区出血、丘脑出血、脑叶出血、脑干出血、小脑出血和脑室出血等，是病死率最高的脑血管疾病。

2、发明人在研究中发现，现有对脑出血预测的方式多为人工预测，缺少相应的数字化装置来进行医疗诊断辅助。

技术实现思路

1、基于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于高精度图像的脑出血预测方法及装置。

2、根据本发明的一个方面，提供一种基于高精度图像的脑出血预测方法，包括以下步骤：

3、对脑血管患者的脑部血管进行高精度图像获取，得到脑部血管三维图像；

4、基于所述脑部血管三维图像进行血管厚度的检测，将对应检测结果为血管厚度小于预设厚度的各血管段分别确定为具备异常标签，并基于具备异常标签的各血管段对所述脑部血管三维图像进行图像提取，得到各初始异常血管图像；

5、基于与具备异常标签的各血管段的血管厚度进行不同血压等级的破裂预测，并基于预测结果对各初始异常血管图像进行图像更新，得到各预测异常血管图像；

6、在所述脑部血管三维图像的外周形成血管展示区域，并基于具备异常标签的各血管段分别对应的各血管位置在所述血管展示区域中生成用于对各预测异常血管图像进行填充的各填充区域；

7、响应于医护端对位于所述脑部血管三维图像中的任一具备异常标签的血管段的交互，将位于与其对应的填充区域中的预测异常血管图像由隐藏状态转换为显示状态。

8、可选地，在根据本发明的方法中，基于所述脑部血管三维图像进行血管厚度的检测，将对应检测结果为血管厚度小于预设厚度的各血管段分别确定为具备异常标签，并基于具备异常标签的各血管段对所述脑部血管三维图像进行图像提取，得到各初始异常血管图像，包括：

9、基于所述脑部血管三维图像进行图像识别，确定位于所述脑部血管三维图像中的各脑部血管组织，并对各脑部血管组织分别进行点位划分，得到分别对应每个脑部血管组织的具有相同预设点位间距的各划分点位；

10、分别沿着各脑部血管组织的血液流向对每个脑部血管组织的各划分点位依次进行点位厚度的检测；

11、当检测结果为对应任一所述划分点位的点位厚度小于预设厚度时，将该划分点位确定为第一异常点位；

12、当检测结果为对应位于所述第一异常点位之后的划分点位的点位厚度大于等于预设厚度时，将位于该划分点位之前且相邻的划分点位确定为第二异常点位；

13、将所述第一异常点位以及所述第二异常点位组成的血管段确定为具备异常标签；

14、基于预设图像提取策略对所述脑部血管三维图像进行图像提取，得到与具备异常标签的各血管段分别对应的各初始异常血管图像。

15、可选地，在根据本发明的方法中，基于预设图像提取策略对所述脑部血管三维图像进行图像提取，得到与具备异常标签的各血管段分别对应的各初始异常血管图像，包括：

16、基于所述血液流向将位于所述第一异常点位之前且相邻的划分点位确定为第一点位端点、将位于所述第二异常点位之后且相邻的划分点位确定为第二点位端点；

17、基于第一点位端点与所述第二点位端点的相对位置确定提取框架，并基于所述提取框架对所述脑部血管三维图像进行图像提取，得到提取图像，其中，所述第一点位端点、第二点位端点分别位于所述提取框架的不同框架线；

18、在所述提取图像中将除所述血管段以外的区域部分确定为补偿区域，并确定位于所述血管段中的血液像素值；

19、对所述补偿区域进行基于所述血液像素值的像素值配置，得到与具备异常标签的各血管段分别对应的各初始异常血管图像。

20、可选地，在根据本发明的方法中，基于与具备异常标签的各血管段的血管厚度进行不同血压等级的破裂预测，并基于预测结果对各初始异常血管图像进行图像更新，得到各预测异常血管图像，包括：

21、将对应所述第一异常点位的点位厚度与对应所述第二异常点位的点位厚度进行均值计算，并将计算得到的厚度均值确定为对应具备异常标签的血管段的血管厚度；

22、沿所述血液流向确定对应具备异常标签的血管段的段落长度，并基于所述段落长度、血管厚度确定对应所述血管段的预测破裂角度系数；

23、调取预设破裂角度，并基于所述预测破裂角度系数与所述预设破裂角度之间的乘积结果，确定与所述血管段对应的基准预测破裂角度；

24、确定与不同血压等级分别对应的各等级系数，并基于所述基准预测破裂角度分别与各等级系数之间的乘积结果，确定与不同血压等级分别对应的各等级预测破裂角度；

25、调取预设破裂面积，并基于所述预设破裂面积分别与各等级系数之间的乘积结果，确定与不同血压等级分别对应的各等级预测破裂面积；

26、基于各等级预测破裂面积确定与不同血压等级分别对应的各等级预测破裂长度；

27、基于不同血压等级的数量分别对各初始异常血管图像进行复制，并将复制得到的对应同一所述初始异常血管图像的各复制子图像确定为复制图像组，得到与各初始异常血管图像分别对应的各复制图像组；

28、基于与不同血压等级分别对应的各等级预测破裂长度以及各等级预测破裂角度在对应同一所述初始异常血管图像的各复制子图像中分别生成对应不同血压等级的破裂图像，并分别将对应同一所述初始异常血管图像的各复制子图像按照对应血压等级由小至大的重叠顺序进行图像重叠设置，得到各预测异常血管图像。

29、可选地，在根据本发明的方法中，基于所述段落长度、血管厚度确定对应所述血管段的破裂形态预测系数，包括：

30、基于长度归一化值对所述段落长度进行归一化处理，得到长度系数；

31、基于厚度归一化值对所述血管厚度进行归一化处理，得到厚度系数；

32、通过以下公式计算破裂形态预测系数：

33、

34、其中，为破裂形态预测系数，为区域面积，为长度归一化值，为长度权重值，为血管厚度，为厚度归一化值，为厚度权重值，为训练调整参数。

35、可选地，在根据本发明的方法中，所述方法还包括：

36、对所述破裂形态预测系数发送至所述医护端进行显示处理，若判断医护端基于破裂形态预测系数进行调整处理，则对所述训练调整参数进行获取；

37、响应于所述医护端基于破裂形态预测系数输入的调整数据进行操作判断，若判断输入的调整数据被配置为对破裂形态预测系数进行放大调整，则基于所述调整数据对所述训练调整参数进行增大训练；

38、若判断输入的调整数据被配置为对破裂形态预测系数进行缩小调整，则基于所述调整数据对所述训练调整参数进行减小训练；

39、其中，对所述训练调整参数进行训练可通过以下公式：

40、

41、其中，为训练后的训练调整参数，为调整数据所对应调整后的破裂形态预测系数，为正向训练系数，为负向训练系数。

42、可选地，在根据本发明的方法中，基于具备异常标签的各血管段分别对应的各血管位置在所述血管展示区域中生成用于对各预测异常血管图像进行填充的各填充区域，包括：

43、以所述脑部血管三维图像的图像中心点为原点建立图像坐标系，并分别将组成各初始异常血管图像的各异常坐标点确定为各异常坐标组；

44、基于所述异常坐标组分别将对应横向坐标极大值、对应横向坐标极小值、对应纵向坐标极大值以及对应纵向坐标极小值的各异常坐标点确定为各轮廓坐标点；

45、基于所述图像坐标系分别确定各异常坐标组所在的坐标象限，并确定每个轮廓坐标点分别与所述坐标象限相交的两个图像轮廓线之间的直线距离，将对应最短的直线距离确定为与每个轮廓坐标点对应的连接距离；

46、将位于同一所述异常坐标组中的各轮廓坐标点分别对应的各连接距离进行比较，并将对应最短的连接距离的轮廓坐标点确定为连接坐标点，得到与各异常坐标组分别对应的各连接坐标点；

47、基于与各连接坐标点分别对应的各连接距离生成与所述图像轮廓线进行连接的各填充指示线，并分别基于各填充指示线的延伸方向在所述血管展示区域中生成用于对各预测异常血管图像进行填充的各填充区域。

48、可选地，在根据本发明的方法中，所述方法还包括：

49、在所述脑部血管三维图像中获取与所述填充指示线具有重叠关系的各图像坐标点，并确定与各图像坐标点分别对应的各图像像素值；

50、调取预设血管像素区间，并将各图像像素值与所述预设血管像素区间进行比较，确定被包含于所述预设血管像素区间内的像素数量；

51、响应于所述像素数量大于预设阈值，将所述填充指示线进行删除，并基于所述连接距离的长短对对应被删除的所述填充指示线的异常坐标组中的各轮廓坐标点进行由短至长的排序，得到长度序列；

52、基于所述长度序列对位于所述异常坐标组中的剩余轮廓坐标点进行对应所述像素数量的依序确定；

53、当任一所述轮廓坐标点的像素数量小于等于所述预设阈值时，基于与该轮廓坐标点的连接距离再次生成与所述图像轮廓线进行连接的填充指示线；

54、当所有轮廓坐标点的像素数量均大于所述预设阈值时，基于对应最少的像素数量的轮廓坐标点的连接距离再次生成与所述图像轮廓线进行连接的填充指示线。

55、可选地，在根据本发明的方法中，响应于医护端对位于所述脑部血管三维图像中的任一具备异常标签的血管段的交互，将位于与其对应的填充区域中的预测异常血管图像由隐藏状态转换为显示状态，包括：

56、响应于医护端对位于脑部血管三维图像中的任一具备异常标签的血管段的交互，在所述填充区域中生成滑动调节交互栏，其中，所述滑动调节交互栏中包括与不同血压等级分别对应的各调节节点以及滑动指针；

57、响应于所述医护端将所述滑动指针移动至任一调节节点并停留持续预设时间，将与该调节节点对应的血压等级确定为目标等级；

58、确定组成与其对应的预测异常血管图像的呈重叠设置的各复制子图像，并将与所述目标等级的复制子图像由隐藏状态转换为显示状态。

59、根据本发明的又一个方面，提供一种基于高精度图像的脑出血预测装置，包括：

60、获取模块，被配置为对脑血管患者的脑部血管进行高精度图像获取，得到脑部血管三维图像；

61、检测模块，被配置为基于所述脑部血管三维图像进行血管厚度的检测，将对应检测结果为血管厚度小于预设厚度的各血管段分别确定为具备异常标签，并基于具备异常标签的各血管段对所述脑部血管三维图像进行图像提取，得到各初始异常血管图像；

62、预测模块，被配置为基于与具备异常标签的各血管段的血管厚度进行不同血压等级的破裂预测，并基于预测结果对各初始异常血管图像进行图像更新，得到各预测异常血管图像；

63、填充模块，被配置为在所述脑部血管三维图像的外周形成血管展示区域，并基于具备异常标签的各血管段分别对应的各血管位置在所述血管展示区域中生成用于对各预测异常血管图像进行填充的各填充区域；

64、交互模块，被配置为响应于医护端对位于所述脑部血管三维图像中的任一具备异常标签的血管段的交互，将位于与其对应的填充区域中的预测异常血管图像由隐藏状态转换为显示状态。

65、根据本发明的方案，服务器在获取到对应脑血管患者的脑部血管的脑部血管三维图像后，通过进行相应血管厚度的检测，能够确定具备异常标签的各血管段（也即在血管厚度小于预设厚度的情况下，对应的血管段可能会发生破裂的情况），并进一步基于脑部血管三维图像来对各血管段进行图像提取，基于提取后的各初始异常血管图像来进行相应的破裂预测，从而可以确定对应不同血压等级下的血管段发生破裂的预测情况，以实现对医护人员的辅助医疗诊断，帮助医护人员提高对相应血管段的医疗检测，在保证相应预测结果的准确性的前提下也相应提高了相应的医疗诊断辅助住效率；另外，为了帮助医护人员能够基于视觉维度来更加清楚的获取对应的预测结果，还可以基于脑部血管三维图像来生成对应血管展示区域，并将对应血管段的预测结果进行填充，以帮助医护人员方便对具有破裂风险的血管段进行相应定位，并能够更加直观的获取相应预测结果，提高了用户体验。

技术特征：

1.一种基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

9.根据权利要求4所述的基于高精度图像的脑出血预测方法，其特征在于，

10.一种基于高精度图像的脑出血预测装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供一种基于高精度图像的脑出血预测方法及装置。其中，所述方法包括：获取脑血管患者脑部血管高精度图像，得到脑部血管三维图像；检测血管厚度，将血管厚度小于预设厚度的各血管段确定为具备异常标签，提取脑部血管三维图像，得到各初始异常血管图像；对具备异常标签的各血管段的血管厚度进行不同血压等级的破裂预测，更新各初始异常血管图像，得到各预测异常血管图像；在脑部血管三维图像的外周形成血管展示区域，生成用于填充各预测异常血管图像的各填充区域；响应于医护端对任一具备异常标签的血管段的交互，将位于与其对应的填充区域中的预测异常血管图像由隐藏状态转换为显示状态。本发明至少提高了医疗诊断辅助效率。

技术研发人员：于慧敏,陈磊,黄碧文,刘清源,黄丽洪,池国贤
受保护的技术使用者：东莞市东南部中心医院（东莞市东南部中医医疗服务中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23