本技術(shù)涉及醫(yī)學(xué)圖像識別領(lǐng)域，具體涉及一種冠脈造影的鈣化小節(jié)病變區(qū)域識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、心血管疾病是全球范圍內(nèi)主要的死亡原因之一，尤其是冠狀動脈疾病，其重要性尤為突出。冠狀動脈為心肌提供必需的氧氣和營養(yǎng)物質(zhì)，當(dāng)這些血管由于動脈粥樣硬化等因素發(fā)生狹窄或阻塞時，可能導(dǎo)致心絞痛、心肌梗死等嚴重并發(fā)癥。而冠狀動脈鈣化則是動脈硬化的一個關(guān)鍵因素，進一步加重了血管的僵硬和狹窄。在多種冠狀動脈檢查技術(shù)中，冠脈造影因其能夠直觀展示冠狀動脈病變，極大地減少了誤診與漏診的風(fēng)險，具有較高的診斷準確性，因此被廣泛視為診斷冠狀動脈粥樣硬化性心臟病的“金標(biāo)準”。

2、盡管冠脈造影在臨床應(yīng)用中已經(jīng)相當(dāng)成熟，但現(xiàn)有技術(shù)在識別鈣化病變方面仍存在一些不足。目前冠脈造影圖像中病變區(qū)域的標(biāo)注仍舊主要依賴于醫(yī)師的手動標(biāo)注，盡管已經(jīng)存在一些自動化工具用于輔助診斷，但這些工具對于血栓這類具有較為清晰特征的病變有較好的效果，而對于鈣化這種特征清晰度相對較低的病變情況的標(biāo)注識別效果不夠理想；同時現(xiàn)有用于輔助診斷的自動化工具往往針對于單幀圖像進行處理識別，導(dǎo)致識別效果較差，僅根據(jù)單幀圖像進行分析，甚至?xí)雎怨跔顒用}中的一些較小區(qū)域的鈣化情況。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種冠脈造影的鈣化小節(jié)病變區(qū)域識別系統(tǒng)，解決以上問題。

2、本技術(shù)一個實施例提供了一種冠脈造影的鈣化小節(jié)病變區(qū)域識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

3、冠脈造影圖像采集模塊，用于獲取冠脈造影動態(tài)影像，在注射造影劑之前的一個心動周期內(nèi)，將獲取的所有幀冠脈造影圖像歸類為預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像；在注射造影劑之后的一個心動周期內(nèi)，將獲取的所有幀冠脈造影圖像歸類為后對比劑關(guān)鍵幀圖像；

4、冠脈造影圖像第一分析模塊，用于分析預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像中的像素點的灰度值分布情況，得到預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的高密度陰影集合和疑似血管集合；將心動周期內(nèi)相同索引的預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像和后對比劑關(guān)鍵幀圖像構(gòu)成一對，分析每對圖像相同位置像素點的灰度變化情況，結(jié)合高密度陰影集合，得到后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點集合；對每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像進行邊緣檢測，根據(jù)后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點集合中元素到圖像中邊緣的距離分布以及邊緣像素點分布，結(jié)合預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似血管集合，得到造影系數(shù)；

5、冠脈造影圖像第二分析模塊，用于通過依次對比所有相鄰后對比劑關(guān)鍵幀圖像像素點之間灰度分布的差異特征，計算像素點之間的匹配指數(shù)，得到心動周期的初始后對比劑關(guān)鍵幀圖像中每個像素點的匹配點集，分析匹配點集中相鄰元素之間的匹配指數(shù)，結(jié)合元素在匹配點集中的位置分布，得到每個像素點的相對位移，篩選得到疑似鈣化距離；

6、鈣化小節(jié)病變區(qū)域圖像識別模塊，用于分析疑似鈣化距離的分布特征以及疑似鈣化距離的數(shù)量特征，得到心動波動系數(shù)，結(jié)合所述造影系數(shù)，識別冠脈造影中鈣化病變區(qū)域。

7、其中，所述得到預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的高密度陰影集合和疑似血管集合，具體步驟包括：

8、在每幅預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像中，獲取像素點灰度值大于對應(yīng)圖像中所有像素點灰度值的上四分位數(shù)的所有像素點坐標(biāo)組成的集合，記為高密度陰影集合；

9、獲取像素點灰度值小于對應(yīng)圖像中所有像素點灰度值的下四分位數(shù)的所有像素點坐標(biāo)組成的集合，記為高密度陰影集合。

10、其中，所述得到后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點集合，具體過程為：

11、在每對圖像中，計算相同位置像素點的灰度值變化量，將灰度值變化量小于對應(yīng)圖像中所有灰度值變化量的下四分位數(shù)的像素點坐標(biāo)組成的集合，記為灰度微變點集合；

12、將每對圖像的灰度微變點集合與每對圖像中預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的高密度陰影集合的交集，作為每對圖像中后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點集合。

13、其中，所述得到造影系數(shù)，具體為：

14、對于每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像，根據(jù)疑似鈣化點集合中元素到圖像中邊緣的距離分布，得到后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點距離分布集合；

15、計算每幅預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似血管集合和相同索引的后對比劑關(guān)鍵幀圖像中所有邊緣像素點組成的集合的交并比；

16、獲取每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點距離分布集合的離散度；

17、將所有預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的所述離散度的負相關(guān)映射結(jié)果與所有后對比劑關(guān)鍵幀圖像所述交并比進行融合，得到造影系數(shù)。

18、其中，所述得到后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點距離分布集合的過程為：

19、在每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像中，計算疑似鈣化點集合中每個元素與圖像中邊緣線的最小距離，將所述最小距離組成的集合作為每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點距離分布集合。

20、其中，所述計算像素點之間的匹配指數(shù)，具體為：

21、對于每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像，獲取疑似鈣化點集合中每個元素的鄰域內(nèi)像素點灰度值，組成每個元素的灰度值序列；

22、針對每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像中的一個像素點與其相鄰的下一幅后對比關(guān)鍵幀圖像中的一個像素點，獲取兩個像素點坐標(biāo)之間的歐氏距離以及兩個像素點對應(yīng)灰度值序列之間的相似性度量；將所述歐氏距離的負相關(guān)映射與所述相似性度量進行融合，得到兩個像素點之間的匹配指數(shù)。

23、其中，所述得到心動周期的初始后對比劑關(guān)鍵幀圖像中每個像素點的匹配點集，具體為：

24、對于每幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點集合中任一元素對應(yīng)的像素點，將相鄰下一幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似鈣化點中與其匹配指數(shù)最大的元素對應(yīng)的像素點作為所述任一元素對應(yīng)像素點的匹配點；

25、對于心動周期的初始對比劑關(guān)鍵幀圖像中的各像素點，根據(jù)傳遞性特征將各像素點的所有匹配點組成各像素點的匹配點集；

26、所述傳遞性特征為：對于像素點a，若像素點b為像素點a的匹配點，像素點c位像素點b的匹配點，則像素點b、c均為像素點a的匹配點。

27、其中，所述得到每個像素點的相對位移，具體為：；其中，是每個像素點的相對位移，是每個像素點的匹配點集中屬于第幅、第幅后對比劑關(guān)鍵幀圖像的兩個像素點之間的匹配指數(shù)，是第個匹配指數(shù)的距離權(quán)重；其中，，是匹配點集中的元素數(shù)量，是匹配指數(shù)的索引。

28、其中，所述得到疑似鈣化距離，具體為：

29、將心動周期的初始后對比劑關(guān)鍵幀圖像中所有像素點的相對位移作為輸入，采用閾值分割算法獲取分割閾值，將小于所述分割閾值的相對位移作為疑似鈣化距離。

30、其中，所述得到心動波動系數(shù)，結(jié)合所述造影系數(shù)，識別冠脈造影中鈣化病變區(qū)域，具體過程為：

31、計算疑似鈣化距離的數(shù)量在所有相對位移數(shù)量中的占比；除以所有疑似鈣化距離的均值，再除以所有疑似鈣化距離的方差；得到心動波動系數(shù)；

32、獲取預(yù)設(shè)數(shù)量個冠脈造影動態(tài)影像的樣本，分別對所有樣本的造影系數(shù)、心動波動系數(shù)采用預(yù)支分割，得到造影系數(shù)閾值、心動波動系數(shù)閾值；

33、若冠脈造影動態(tài)影像的造影系數(shù)大于所述造影系數(shù)閾值、心動波動系數(shù)大于所述心動波動系數(shù)閾值，判斷冠脈造影動態(tài)影像中存在鈣化病變區(qū)域，病變區(qū)域為與疑似鈣化距離對應(yīng)的所有像素點。

34、本技術(shù)至少具有如下有益效果：

35、本技術(shù)實施例通過分析造影劑注射前后冠狀動脈圖像的變化情況，得到疑似鈣化點集合，基于鈣化點的分布特征對像素點進行篩選，為后續(xù)的鈣化點判斷和病變評估提供重要的基礎(chǔ)；根據(jù)后對比劑關(guān)鍵幀圖像中的邊緣檢測結(jié)果，分析疑似鈣化點與邊緣的距離特征，結(jié)合預(yù)對比劑關(guān)鍵幀圖像的疑似血管集合，得到造影系數(shù)，評估造影劑注射前后的冠狀動脈圖像中像素點灰度的變化情況，從而初步衡量是否存在鈣化情況以及鈣化的程度，增強了對于鈣化特征的識別能力；然后再根據(jù)注射造影劑后，冠狀動脈血管隨著心動變化導(dǎo)致的時序差異，對比所有相鄰后對比劑關(guān)鍵幀圖像像素點之間灰度分布的差異特征，計算像素點之間的匹配指數(shù)，得到心動周期的初始后對比劑關(guān)鍵幀圖像中每個像素點的匹配點集，其有益效果在于分析相鄰后對比劑關(guān)鍵幀圖像中像素點之間的相似情況，便于后續(xù)刻畫每個像素點隨時間的位移情況；分析匹配點集中相鄰元素之間的匹配指數(shù)，結(jié)合元素在匹配點集中的位置分布，得到每個像素點的相對位移，篩選得到疑似鈣化距離，其有益效果在于識別疑似鈣化點隨時間的位移，并且可以識別出鈣化區(qū)域，還能夠精確計算其位置和范圍；最后，基于疑似鈣化距離的分布，計算心動波動系數(shù)，結(jié)合所述造影系數(shù)，識別冠脈造影中鈣化病變區(qū)域，增強了對于冠狀動脈血管中鈣化病變特征的識別能力，同時有助于增強微小鈣化病變區(qū)域的比較識別力。