一种磁共振血管壁图像分析方法、系统及计算机可读介质

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术领域，尤其涉及一种磁共振血管壁图像分析方法、系统及计算机可读介质。

背景技术

动脉粥样硬化(Atherosclerosis)是心血管疾病发生的主要原因，其主要病变特征为动脉某些部位的内膜脂质沉积，并伴有平滑肌细胞核纤维基质成分的增殖，并逐步发展形成动脉粥样硬化性斑块(atherosclerotic plaque)，其中一部分易损斑块在血流冲击作用下容易从血管壁上分离开来，并导致管腔闭塞或管壁破裂出血等严重后果。研究颈动脉粥样硬化的早期特征对于预防心血管疾病具有重要意义。

由于斑块发生在血管壁内，需要先对血管的管壁和管腔进行分割，才能进一步地对斑块进行研究。现有的血管壁的管腔和管壁分割方法一般是通过磁共振成像技术扫描数据，再经过压缩感知等技术重建出3D图像。医生在工作站手动重建出血管的横断面2D图像，再在2D图像上对血管壁进行手动分割。此种手动分割的方法不是一种端到端的方法，从采集到的3D图像到进行2D图像重建再到得到分割结果是割裂式的，使得医生诊断工作繁琐复杂，效率低下，费时费力，且严重依赖于医生的经验。

因此研究和开发一种从读取图像到得到血管壁及斑块的定量指标的全自动分析方法和系统，对斑块的识别与定量分析具有重要的实际医学价值和应用场景。

发明内容

鉴于现有技术存在的不足，本发明提供了一种磁共振血管壁图像分析方法、系统及计算机可读介质，可以实现血管壁的管腔和管壁高效和精确的分割，为斑块的稳定性评估提供有力参考。

为了实现上述的目的，本发明采用了如下的技术方案：

一种磁共振血管壁图像分析方法，包括：

读取得到的3D图像；

获取3D图像的亮血序列，基于亮血序列中心线对血管进行自动提取；

获取3D图像的黑血序列，将亮血序列中心线配准到黑血序列上；

根据黑血序列中心线重建出整条血管；

获取重建出的2D横断面；

新建训练模型，根据重建出的2D横断面的管腔、管壁特征训练所述训练模型；

将给定的血管壁图像导入训练完成后的所述训练模型，预测出管腔和管壁。

作为其中一种实施方式，所述根据黑血序列中心线重建出整条血管的步骤，包括：根据黑血序列中心线，将弯曲的血管壁图像拉直显示在一个二维平面内，曲面重建出整条血管。

作为其中一种实施方式，所述训练的过程包括：

建立下采样路径和上采样路径，通过下采样进行特征提取，上采样通过与同维度的下采样的特征图进行跳跃连接，以恢复空间位置信息。

作为其中一种实施方式，所述上采样由5个stage组成，每个stage包含1-3个卷积层，每个卷积使用5×5大小的卷积核进行特征提取。

作为其中一种实施方式，所述下采样在每个stage的最后使用一个2×2、stride为2的卷积进行池化。

作为其中一种实施方式，所述磁共振血管壁图像分析方法还包括：用DSC指标评价管腔和管壁自动分割的结果：

其中，p代表预测的分割结果，g代表医生标注的金标准，p∩g代表自动分割结果与金标准相同的像素点的数量，|p|+|g|代表像素点的总数。

本发明的另一目的在于提供一种磁共振血管壁图像分析系统，包括：

图像读取模块，用于读取得到的3D图像；

第一提取模块，用于获取3D图像的亮血序列，基于亮血序列中心线对血管进行自动提取；

第二提取模块，用于获取3D图像的黑血序列，将亮血序列中心线配准到黑血序列上；

血管重建模块，用于根据黑血序列中心线重建出整条血管；

2D断面获取模块，用于获取重建出的2D横断面；

深度学习模块，用于新建训练模型，根据重建出的2D横断面的管腔、管壁特征训练所述训练模型；

预测模块，用于将给定的血管壁图像导入训练完成后的所述训练模型，预测出管腔和管壁。

作为其中一种实施方式，所述深度学习模块包括：

路径规划模块，用于建立下采样路径和上采样路径；

采样模块，用于根据上采样路径获取放大图，根据下采样路径进行特征提取；

融合模块，用于将所述放大图与同维度的所述特征图进行跳跃连接。

作为其中一种实施方式，所述采样模块包括上采样模块和下采样模块，所述上采样模块的采样由5个stage组成，每个stage包含1-3个卷积层，每个卷积使用5×5大小的卷积核进行特征提取，所述下采样模块在每个stage的最后使用一个2×2、stride为2的卷积进行池化。

本发明的又一目的在于提供一种计算机可读介质，所述计算机可读介质内存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述磁共振血管壁图像分析方法的步骤。

本发明通过利用3D图像的亮血序列的中心线与黑血序列匹配重建血管，然后通过深度学习的方法，经过大量样本学习，自动获得管腔和管壁的特征，不再需要严重依赖于医生的经验，因此，可以高效且准确地获得分割结果。

附图说明

图1为本发明实施例的一种磁共振血管壁图像分析方法的流程图；

图2为本发明实施例的一种磁共振血管壁图像分析方法的流程图；

图3为本发明实施例的一种磁共振血管壁图像分析系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参阅图1，本发明实施例提供了一种磁共振血管壁图像分析方法，包括：

S01、读取得到的3D图像；

S02、获取3D图像的亮血序列，基于亮血序列中心线对血管进行自动提取；

S03、获取3D图像的黑血序列，将亮血序列中心线配准到黑血序列上；

S04、根据黑血序列中心线重建出整条血管；

S05、获取重建出的2D横断面；

S06、新建训练模型，根据重建出的2D横断面的管腔、管壁特征训练训练模型；

S07、将给定的血管壁图像导入训练完成后的训练模型，预测出管腔和管壁。

其中，上述步骤S04根据黑血序列中心线重建出整条血管的步骤，具体可以是：根据黑血序列中心线，将弯曲的血管壁图像拉直显示在一个二维平面内，曲面重建出整条血管。

其中，上述步骤S06中，训练的过程可以包括：

建立下采样路径和上采样路径，通过下采样进行特征提取，上采样通过与同维度的下采样的特征图进行跳跃连接(融合)，以恢复空间位置信息。

这里，上采样采集到的是放大后的热图，上采样由5个stage(阶段)组成，每个stage包含1-3个卷积层，每个卷积使用5×5大小的卷积核进行特征提取。下采样可以在每个stage的最后使用一个2×2、stride(步长)为2的卷积进行池化，从而降低图片分辨率。沿着下采样路径，特征图不断变小，感受野不断增加。上采样路径则将下采样得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。

作为其中一种实施方式，磁共振血管壁图像分析方法还包括：用DSC(Dicesimilarity coefficient，分割网络评价指标的一种)指标评价管腔和管壁自动分割的结果：

其中，p代表预测的分割结果，g代表医生标注的金标准，p∩g代表自动分割结果与金标准相同的像素点的数量，|p|+|g|代表像素点的总数。

如图2所示，整个过程可以这样进行：当读入得到的3D图像后，系统获取其亮血序列以得到清晰的血管形态结构，然后基于亮血序列的中心线对血管进行自动提取。由于黑血序列才能更好的显示斑块的大小、形态和分布等信息，因此，再将亮血序列中心线配准到黑血序列上，再根据黑血序列中心线进行曲面重建，把弯曲的血管壁图像拉直显示在一个二维平面内，曲面重建出整条血管，再重建出2D横断面。获得2D的横断面后，经过深度学习网络结构学习管腔、管壁的特征，最终能够得到一个训练好的训练模型。通过这个训练模型可以预测出给定的血管壁图像的管腔和管壁。通过得到的分割结果，可以计算定量指标(DSC指标)，以此评估斑块的稳定性。

如图3所示，本发明还提供了一种磁共振血管壁图像分析系统，包括图像读取模块1、第一提取模块2、第二提取模块3、血管重建模块4、2D断面获取模块5、深度学习模块6以及预测模块7，图像读取模块1用于读取得到的3D图像；第一提取模块2用于获取3D图像的亮血序列，基于亮血序列中心线对血管进行自动提取；第二提取模块3用于获取3D图像的黑血序列，将亮血序列中心线配准到黑血序列上；血管重建模块4用于根据黑血序列中心线重建出整条血管；2D断面获取模块5用于获取重建出的2D横断面；深度学习模块6用于新建训练模型，根据重建出的2D横断面的管腔、管壁特征训练训练模型；预测模块7用于将给定的血管壁图像导入训练完成后的训练模型，预测出管腔和管壁。

其中，深度学习模块6包括路径规划模块61、采样模块62和融合模块63，路径规划模块61用于建立下采样路径和上采样路径；采样模块62用于根据上采样路径获取放大图，根据下采样路径进行特征提取；融合模块63用于将放大图与同维度的特征图进行跳跃连接。

作为其中一种实施方式，采样模块62包括上采样模块621和下采样模块622，上采样模块621的采样由5个stage组成，每个stage包含1-3个卷积层，每个卷积使用5×5大小的卷积核进行特征提取，下采样模块622在每个stage的最后使用一个2×2、stride为2的卷积进行池化。

另外，本发明还提供了一种计算机可读介质及计算设备，该计算机可读介质内存储有多条指令，该指令适于由处理器加载并执行上述的磁共振血管壁图像分析方法的步骤，该计算机可读介质为计算设备的一部分。处理器在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器通常用于控制计算设备的总体操作。本实施例中，该处理器用于运行计算机可读介质中存储的程序代码或者处理数据。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

本发明通过利用3D图像的亮血序列的中心线与黑血序列匹配重建血管，然后通过深度学习的方法，经过大量样本学习，自动获得管腔和管壁的特征，不再需要严重依赖于医生的经验，因此，可以高效且准确地获得分割结果。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。