(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210284383.4 (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 推想医疗科技股份有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地信息路12 号1幢4层B401室 (72)发明人 孙岩峰　张欢　王少康　陈宽　 (74)专利代理 机构 北京布瑞知识产权代理有限 公司 11505 专利代理师 宗广静 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 头颈动脉血管分割方法及其装置、 电子设备 和存储介质 (57)摘要 本申请提供了一种头颈动脉血管分割方法， 包括： 基于待分割头颈医学图像， 确定待分割头 颈医学图像对应的粗略血管区域 分割数据； 基于 粗略血管区域分割数据， 利用第一多尺度多窗切 块采样操作， 对待分割头颈医学图像进行血管分 割， 得到待分割头颈医学图像对应的血管分割概 率图和粗略血管分割数据； 基于血管分割概率图 和待分割头颈医学图像， 确定待分割头颈医学图 像对应的血管结构数据； 基于血管结构数据， 利 用第二多尺度多窗切块采样操作， 对待分割头颈 医学图像进行血管分割， 得到待分割头颈医学图 像对应的血管分割数据。 通过多尺度多窗切块采 样操作， 提高血管结构提取能力； 并在分割时融 合兼顾了图像特征和血管结构特征， 提高分割的 准确性与完整性。 权利要求书5页 说明书21页 附图10页 CN 114723683 A 2022.07.08 CN 114723683 A 1.一种头 颈动脉血管分割方法， 其特 征在于， 包括： 基于待分割头颈 医学图像， 确定所述待分割头颈医学图像对应的粗略血管区域分割数 据； 基于所述粗略血管区域分割数据， 利用第一多尺度多窗切块采样操作， 对所述待分割 头颈医学图像进 行血管分割， 得到所述待分割头颈医学图像对应的血管分割概率图和粗略 血管分割数据； 基于所述血管分割概率图和所述待分割头颈 医学图像， 确定所述待分割头颈医学图像 对应的血 管结构数据； 基于所述血管结构数据， 利用第二多尺度多窗切块采样操作， 对所述待分割头颈医学 图像进行 血管分割， 得到所述待分割头 颈医学图像对应的血 管分割数据； 其中， 所述第 一多尺度多窗切块采样操作和所述第 二多尺度多窗切块采样操作均 是以 预设的图像像素体积为采样目标， 在多个采样空间分辨率和多个窗的范畴下进行采样切 块。 2.根据权利要求1所述的头颈动脉血管分割方法， 其特征在于， 所述基于所述粗略血管 区域分割 数据， 利用第一多尺度多窗切 块采样操作， 对所述待分割头颈医学图像进行血管 分割， 得到所述待分割头 颈医学图像对应的血 管分割概 率图和粗略血 管分割数据， 包括： 基于所述粗略血管区域分割数据， 在所述待分割头颈 医学图像中确定多个第 一采样中 心点； 针对于所述多个第 一采样中心点中的每个第 一采样中心点， 以所述第 一采样中心点为 中心， 利用N个采样空间分辨率和M个窗， 对所述待分割头颈医学图像进 行切块采样， 得到所 述第一采样 中心点对应的N个第一采样块数据 组， 其中， 所述N个第一采样块数据中的每个 第一采样块数据组包括M个第一采样块数据， N大于或者 等于3， M大于或者 等于3； 将所述第一采样中心点对应的N个第一采样块数据组， 输入到第一多层网络血管分割 模型， 得到所述第一采样中心 点对应的血管分割概率块数据， 其中， 所述第一多层网络血管 分割模型包括 N个第一网络层， 所述 N个第一网络层中每 个第一网络层包括 一个分割模块； 基于所述多个第 一采样中心点各自对应的血管分割概率块数据， 得到所述血管分割概 率图和所述 粗略血管分割数据。 3.根据权利要求2所述的头颈动脉血管分割方法， 其特征在于， 所述以所述第 一采样中 心点为中心， 利用N个采样空间分辨率和M个窗， 对所述待分割头颈医学图像进 行切块采样， 得到所述第一采样中心点对应的N个第一采样块数据组， 包括： 确定所述 N个采样空间分辨 率和所述M个窗各自对应的窗宽和窗位； 以所述第一采样中心点为中心， 分别利用所述N个采样空间分辨率对所述待分割头颈 医学图像进行采样， 得到所述第一采样中心点对应的N个第一初始采样块数据； 针对于所述N个第一初始采样块数据中的每个第 一初始采样块数据， 基于所述M个窗各 自对应的窗宽和窗位， 对所述第一初始采样块数据进行加窗采样操作， 得到所述第一初始 采样块数据对应的所述M个第一采样块数据； 基于所述N个第 一初始采样块数据各自对应的M个第 一采样块数据， 确定所述第 一采样 中心点对应的N个第一采样块数据组。 4.根据权利要求3所述的头颈动脉血管分割方法， 其特征在于， 所述确定所述N个采样权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114723683 A 2空间分辨 率， 包括： 基于采样源域对应的初始空间分辨率、 所述采样源域对应的图像像素体积、 和采样目 标域对应的图像 像素体积， 确定基准空间分辨 率； 对所述基准空间分辨 率按比例进行计算， 得到所述 N个采样空间分辨 率。 5.根据权利要求 4所述的头 颈动脉血管分割方法， 其特 征在于， 所述N个采样空间分辨率为3个采样空间分辨率， 所述3个采样空间分辨率分别为所述 基准空间分辨 率、 2倍基准空间分辨 率、 和4倍基准空间分辨 率； 所述M个窗为3个窗， 所述3个窗分别为原图窗， 第一固定窗、 和第二固定窗， 其中， 所述 原图窗的窗宽和窗位于所述待分割头颈医学图像的窗宽和窗位相同， 所述第一固定窗的窗 宽为300Hu， 所述第一固定窗的窗位为50Hu， 所述第而固定窗的窗宽为300Hu， 所述第而固定 窗的窗位 为500Hu。 6.根据权利要求2至5中任一项所述的头颈动脉血管分割方法， 其特征在于， 所述第一 多层网络血 管分割模型中的N个第一网络层按照各自对应的层级分辨 率由大到小排列； 其中， 所述将所述第一采样中心点对应的N个第 一采样块数据组， 输入到第 一多层网络 血管分割模型， 得到所述第一采样中心点对应的血 管分割概 率块数据， 包括： 基于所述N个第 一采样块数据组各自对应的采样空间分辨率， 将所述N个第 一采样块数 据组分别输入到各自匹配的第一网络层中的分割模块中， 其中， 与某个第一采样块数据 组 匹配的第一网络层为， 在所述N个第一网络层中， 与所述某个第一采样块数据组对应的采样 空间分辨 率匹配的层级分辨 率对应的第一网络层； 并且针对于所述N个第一网络层中的每相邻两个第一网络层， 将大的层级分辨率对应 的第一网路层对应的特征图融合到小的层级分辨率对应的第一网路层对应的特征图中相 应位置中， 以进行 血管分割； 对位于所述N个第 一网络层排在最后的一层的第 一网络层输出的特征图进行函数转化 操作， 得到所述第一采样中心点对应的血 管分割概 率块数据。 7.根据权利要求6所述的头颈动脉血管分割方法， 其特征在于， 在所述将所述N个第一 采样块数据组分别输入到匹配的第一网络层中的分割模块中之前， 还 包括： 将所述N个第 一采样块数据组分别 输入到各自匹配的第 一网络层中的自适应调 整窗模 块中， 以对所述N个第一采样块数据组中的每个第一采样块数据组中的M个第一采样块数据 中对应于原图窗的采样块数据进行自适应加窗操作。 8.根据权利要求1至5中任一项所述的头颈动脉血管分割方法， 其特征在于， 所述基于 所述血管结构数据， 利用第二多尺度多窗切 块采样操作， 对所述待分割头颈医学图像进行 血管分割， 得到所述待分割头 颈医学图像对应的血 管分割数据， 包括： 基于所述血 管结构数据， 在所述待分割头 颈医学图像中确定多个第二采样中心点； 针对于所述多个第 二采样中心点中的每个第 二采样中心点， 以所述第 二采样中心点为 中心， 利用N个采样空间分辨率和M个窗， 对所述待分割头颈医学图像进 行切块采样， 得到所 述第二采样 中心点对应的N个第二采样块数据 组， 其中， 所述N个第二采样块数据中的每个 第二采样块数据组包括M个第二采样块数据； 基于所述第 二采样中心点对应的坐标， 利用所述N个采样空间分辨率， 对所述血管结构 数据进行切块采样 操作， 得到所述第二采样中心点对应的N个血 管结构块数据；权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114723683 A 3