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申请/专利权人：上海市第六人民医院
摘要：本发明公开了一种血管狭窄的量化方法、装置、设备和可读存储介质，包括：获取包含病灶血管的CT影像；将所述CT影像作为已训练的神经网络模型的输入，生成对应包含所述病灶血管的DSA血管影像；根据所述DSA血管影像，确定所述病灶血管中最狭窄点的狭窄率。由此，通过由神经网络模型将CT影像转换的方式获取DSA血管影像，该方式所得到的DSA血管影像在计算病灶血管中最狭窄点的狭窄率时的准确度更高。同时，通过神经网络模型转换得到DSA血管影像，可避免现有技术中需动脉插管的步骤以及动脉插管所生成的创伤。
主权项：1.一种血管狭窄的量化方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含病灶血管的CT影像；将所述CT影像作为已训练的神经网络模型的输入，生成对应包含所述病灶血管的DSA血管影像，以避免动脉插管的步骤以及动脉插管所生成的创伤；根据所述DSA血管影像，确定所述病灶血管中最狭窄点的狭窄率；所述获取包含病灶血管的CT影像，包括：接收完整CT影像，其中所述完整CT影像中包含病灶血管；对所述完整CT影像进行血管分割，生成血管分割影像，所述血管分割用于从所述完整CT影像中提取血管部分；检测所述血管分割影像中所述病灶血管的病灶区域位置；基于所述病灶区域位置，从所述血管分割影像中选取固定大小且包含所述病灶血管的CT影像；所述神经网络模型的训练方法为：将CT影像训练数据和对应带有标注的DSA影像训练数据作为待训练神经网络模型的输入进行训练，输出拟DSA影像数据；其中所述CT影像训练数据和对应带有标注的DSA影像数据中均包含同一个病灶血管；计算得到表征所述拟DSA影像数据和带有标注的DSA影像训练数据差异的差异值；若所述差异值大于预设阈值，则继续训练；若所述差异值小于所述预设阈值，则训练完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海市第六人民医院 一种血管狭窄的量化方法、装置、设备和可读存储介质
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