血流参数的评估方法、装置、计算机设备、介质和产品与流程

本申请涉及医学参数分析，特别是涉及一种血流参数的评估方法、装置、计算机设备、介质和产品。

背景技术：

1、随着医疗技术的发展，在人体血管结构的医学成像越来越准确的情况下，基于人体血管结构的医学成像，对人体血管结构的血流评估也变得越来越重要。

2、传统地，通过构建三维血管模型，并结合计算流体力学（computational fluiddynamics，cfd），对血管结构的血流参数进行评估。由于三维模型的构建复杂性，出现了将三维模型降阶至一维模型，并结合cfd进行血流评估的方式。

3、然而，传统的一维血管模型结合cfd进行血流评估的方式，存在血流参数评估结果不准确的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高血流参数评估结果的准确性的血流参数的评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种血流参数的评估方法，包括：

3、获取待测对象的医学图像；医学图像包括血管结构；

4、将医学图像输入至预设识别网络中进行属性识别，得到血管结构的属性参数；

5、将属性参数输入至血管流体力学模型中进行血流参数评估，得到血管结构的血流参数。

6、在其中一个实施例中，该方法还包括：

7、获取样本医学图像和对应的金标准血流参数；

8、将样本医学图像输入至初始识别网络，得到识别结果；

9、根据金标准血流参数和识别结果，对初始识别网络进行训练，得到预设识别网络。

10、在其中一个实施例中，根据金标准血流参数和识别结果，对初始识别网络进行训练，得到预设识别网络，包括：

11、将识别结果输入至血管流体力学模型，得到中间血流参数；

12、根据金标准血流参数和中间血流参数，确定目标损失；

13、根据目标损失调整初始识别网络的参数，直到目标损失满足预设训练条件，得到预设识别网络。

14、在其中一个实施例中，获取金标准血流参数的方法，包括：

15、基于样本医学图像中的血管结构，建立血管结构的三维血管流体力学模型；

16、对样本医学图像中的血管结构的中心线进行识别，得到血管结构的目标中心点的位置信息；

17、将目标中心点的位置信息输入至三维血管流体力学模型中进行血流参数计算，得到金标准血流参数。

18、在其中一个实施例中，将目标中心点的位置信息输入至三维血管流体力学模型中进行血流参数计算，得到金标准血流参数，包括：

19、将目标中心点的位置信息输入至三维血管流体力学模型中进行血流参数计算，得到目标中心点周围的多个候选血流参数；

20、对目标中心点周围的多个候选血流参数进行处理，得到金标准血流参数。

21、在其中一个实施例中，该方法还包括：

22、将样本医学图像中血管结构的属性参数作为金标准属性参数，对预设神经网络进行训练，得到初始识别网络。

23、第二方面，本申请还提供了一种血流参数的评估装置，包括：

24、第一获取模块，用于获取待测对象的医学图像；医学图像包括血管结构；

25、第一识别模块，用于将医学图像输入至预设识别网络中进行属性识别，得到血管结构的属性参数；

26、评估模块，用于将属性参数输入至血管流体力学模型中进行血流参数评估，得到血管结构的血流参数。

27、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中的血流参数的评估方法的步骤。

28、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中的血流参数的评估方法的步骤。

29、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中的血流参数的评估方法的步骤。

30、上述血流参数的评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取待测对象的包括血管结构的医学图像，将该医学图像输入至预设识别网络中进行属性识别，得到血管结构的属性参数；接着，将该属性参数输入至血管流体力学模型中进行血流参数评估，得到血管结构的血流参数。也就是说，本申请实施例所提出的方法，通过预设识别网络来对血管结构的属性参数进行识别，并基于识别到的属性参数以及结合血管流体力学模型，对血流参数进行评估；基于此，针对传统的基于水力直径和一维流体力学模型进行血压评估的方式而言，在本申请中，通过神经网络模型来对血管点处的血管直径进行等效计算，并采用所计算出的等效直径来替代传统的水力直径，代入一维流体力学模型中对该血管点处的血压进行评估；由于神经网络模型能够学习得到更加接近于实际直径的等效直径，因此，采用本申请中的等效直径能够解决水力直径所存在的弊端，对血流动力学的评估更加具有优势，且基于本申请中的等效直径评估出的血流动力学参数，与基于复杂的三维模型所评估出的血流动力学参数更为接近；因此，采用本申请的方法，在能够降低三维模型的计算复杂性的同时，还能够提高血流动力学参数评估的准确性。

技术特征：

1.一种血流参数的评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述金标准血流参数和所述识别结果，对所述初始识别网络进行训练，得到所述预设识别网络，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述金标准血流参数的方法，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述目标中心点的位置信息输入至所述三维血管流体力学模型中进行血流参数计算，得到所述金标准血流参数，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种血流参数的评估装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种血流参数的评估方法、装置、计算机设备、介质和产品。该方法包括：获取待测对象的医学图像；医学图像包括血管结构；将医学图像输入至预设识别网络中进行属性识别，得到血管结构的属性参数；将属性参数输入至血管流体力学模型中进行血流参数评估，得到血管结构的血流参数。本案中，通过预设识别网络对血管结构的属性参数进行识别，并基于属性参数和血管流体力学模型，对血流参数进行评估；相比于传统的采用水力直径进行血压评估的方式，本案中通过神经网络模型来对血管点处的血管直径进行等效计算，代替传统的水力直径，能够提高血流动力学参数评估的准确性。

技术研发人员：王晓东
受保护的技术使用者：上海联影医疗科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/25