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申请/专利权人：郑州大学

摘要：本发明公开了基于影像学的血管模拟干预评估系统，包括图像获取单元、重建单元、流体力学模拟单元、训练单元、预测单元、映射单元以及评估单元，涉及血管模拟技术领域；其技术要点为：通过深度学习模型预测血管路径上的血管状况参数的序列，利用数据流神经网络、递归神经网络和条件随机场模型之间的相互配合，实现对血管状况参数的高效预测，并能考虑血管路径的上下文信息和时序关系，以提高预测的准确性，在对血管健康状态进行评估时，综合考虑了有关血管的各个参数变化，保证生成血管健康状态评估值Bphzi的准确性，在将血管健康状态评估值Bphzi与预设的阈值进行对比后，能够准确、高效的获取对应段血管的健康状况。

主权项：1.基于影像学的血管模拟干预评估系统，其特征在于，包括：图像获取单元，获取血管树的医学图像序列；重建单元，基于医学图像序列重建血管树的几何模型，从几何模型中提取血管路径及其上血管的中心线，并沿着血管路径上血管的中心线来截取图像块序列；流体力学模拟单元，基于血管树的几何模型来进行计算流体力学模型仿真模拟，以获取血管路径上相应的血管状况参数序列；训练单元，将血管路径上相应的血管状况参数序列作为训练数据，并从测量组件中获取相应的血管状况参数序列作为训练数据，以训练构建的深度学习模型；预测单元，基于截取的图像块序列，利用训练好的深度学习模型来预测血管路径上的血管状况参数的序列，且深度学习模型是利用数据流神经网络、递归神经网络和条件随机场模型依序串联而构成的；映射单元，将所预测的血管路径上的血管状况参数的序列映射回包括血管路径的血管树中，基于血管树中发生重叠的各条血管路径上的预测的血管状况参数序列在重叠部分的血管状况参数序列段，来得到血管树中的重叠部分的血管状况参数序列段；评估单元，基于重叠部分的血管状况参数序列段，提取每个血管段在相同时间节点T上的血管状况值，以血管状态值与对应的初始值之间的差值为参数，搭建数据分析模型，生成血管健康状态评估值Bphzi，并将血管健康状态评估值Bphzi与预设的阈值进行对比，根据对比结果预测血管的健康状态；在重建单元中重建血管树的几何模型的步骤如下：S101、从医学图像序列中获取血管的几何形状信息，该几何形状信息至少包括血管中心线和路径，且获取血管的几何形状信息时通过使用图像处理技术来实现；S102、利用3D重建算法技术，根据几何形状信息构建血管树的几何模型；S103、在血管树的几何模型中，通过图像处理技术从医学图像序列中提取出血管的边界，并根据血管的分支和连接关系，通过使用树形结构来表示，以进一步建立血管树，从医学图像序列中提取出血管的边界后还需要对几何模型进行平滑处理；在重建单元中的图像块序列包括若干2D图像块序列和3D图像块序列；在流体力学模拟单元中的血管状况参数序列包括血管半径、血流速度、血流剪切应力；通过重建血管树的几何模型并进行计算流体动力学仿真模拟，可以获取每个血管段在不同时间的血管半径值，每个血管段在不同时间的血流速度，每个血管段在不同时间的血流剪切应力，进而得到血管状况参数序列；在预测单元中，数据流神经网络采用2D卷积神经网络和3D卷积神经网络分别学习血管路径上的若干2D图像块序列和3D图像块序列中的2D图像块和3D图像块，各个卷积神经网络分别返回一个向量，并将各个卷积神经网络返回的向量连接为一个向量后传输到递归神经网络；递归神经网络采用双向长短期记忆递归神经网络，其具有两个方向的LSTM层，一个用于处理正向序列数据，另一个用于处理反向序列数据，接收来自数据流神经网络的向量后，递归神经网络将对其进行处理，以考虑血管路径的上下文信息，通过将前后相邻的图像块序列相关联，使递归神经网络捕捉到血管路径的时序关系，返回一个输出向量，并将该向量将作为条件随机场模型的输入；条件随机场模型接收递归神经网络的输出向量后，条件随机场模型与递归神经网络结合使用，以考虑观测序列中的先验知识和约束，在条件随机场模型中，使用观测序列的上下文信息来推断所需标签序列，通过将递归神经网络的输出向量与观测序列的特征相结合来实现，条件随机场模型考虑特征之间的相互作用以及观测序列的连续性，以生成所需标签序列；在评估单元中的血管状况值包括血管半径值Gbi、血液流速Vri以及血流剪切应力Noi，且血管状况值和血管健康状态评估值Bphzi中的i表示自上而下各个血管段的依次排序编号，i＝1、2、…、n，其中的n为正整数；生成血管健康状态评估值Bphzi的步骤如下：S201、参数获取：参数包括血管半径值Gbi与血管半径初始值Gb之间的差值、血液流速Vri与血液初始流速Vr之间的差值以及血流剪切应力Noi与血流剪切应力初始值No之间的差值；S202、参数预处理：对计算得到的参数进行无量纲化处理；S203、依据经过预处理的参数，生成血管健康状态评估值Bphzi，公式如下： 式中，α、β、γ分别为血管半径值Gbi与血管半径初始值Gb之间的差值、血液流速Vri与血液初始流速Vr之间的差值以及血流剪切应力Noi与血流剪切应力初始值No之间的差值的预设比例系数，且α＞β＞γ＞0，G为常数修正系数。

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