【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及醫(yī)療領(lǐng)域，具體而言，涉及一種冠脈ct鈣化積分的確定方法、裝置及電子設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、心血管疾病已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)的主要健康挑戰(zhàn)之一，它主要形式之一是冠狀動(dòng)脈疾病，具體表現(xiàn)為冠狀動(dòng)脈內(nèi)部的動(dòng)脈粥樣硬化斑塊導(dǎo)致血流受阻，從而引發(fā)心肌缺血、心絞痛、心肌梗死等嚴(yán)重并發(fā)癥。因此，早期發(fā)現(xiàn)和評(píng)估動(dòng)脈粥樣硬化的程度對(duì)于預(yù)防心血管疾病的發(fā)展至關(guān)重要。在臨床實(shí)踐中，冠脈ct（計(jì)算機(jī)斷層掃描）鈣化積分已經(jīng)成為一種重要的非侵入性診斷工具，為評(píng)估冠脈疾病的風(fēng)險(xiǎn)提供了一種客觀的方法。近年來，由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展和落地，目前的冠脈ct鈣化積分的自動(dòng)計(jì)算方案不斷被提出并應(yīng)用，然而這些技術(shù)的精確性仍然存在一定的問題，且優(yōu)化成本較高。
2、針對(duì)上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種冠脈ct鈣化積分的確定方法、裝置及電子設(shè)備，以至少解決相關(guān)技術(shù)中的冠脈ct鈣化積分的計(jì)算方法的優(yōu)化成本較高的技術(shù)問題。
2、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種冠脈ct鈣化積分的確定方法，包括：獲取待處理的冠脈ct圖像；采用多類分割模型對(duì)冠脈ct圖像進(jìn)行處理，得到目標(biāo)掩碼，其中，多類分割模型是采用冠脈ct特征圖基于鈣化二類分割任務(wù)和鈣化多類分割任務(wù)訓(xùn)練得到的，多類分割模型的框架包括表征學(xué)習(xí)編碼器、二分類任務(wù)分支和多分類任務(wù)分支；依據(jù)目標(biāo)掩碼確定冠脈ct圖像對(duì)應(yīng)的冠脈ct鈣化積分。
3、可選地，多類分割模型通過以下方式訓(xùn)練得到：獲取歷史冠脈ct圖像
4、可選地，依據(jù)第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集訓(xùn)練表征學(xué)習(xí)編碼器，包括：將第一數(shù)據(jù)集輸入待訓(xùn)練的表征學(xué)習(xí)編碼器所在的框架模型中，得到第一特征表示和第二特征表示；依據(jù)第一特征表示和第二特征表示確定第一損失值；在第一損失值的變化率小于第一閾值時(shí)，將第二數(shù)據(jù)集輸入框架模型，得到第三特征表示和第四特征表示；依據(jù)第三特征表示和第四特征表示確定第二損失值；在第二損失值的變化率小于第二閾值時(shí)，從所述框架模型中得到訓(xùn)練好的表征學(xué)習(xí)編碼器，其中，第一閾值大于第二閾值。
5、可選地，框架模型包括第一編碼器、第二編碼器、第一多層感知機(jī)模塊和第二多層感知機(jī)模塊，將第一數(shù)據(jù)集輸入待訓(xùn)練的表征學(xué)習(xí)編碼器所在的框架模型中，得到第一特征表示和第二特征表示，包括：將第一數(shù)據(jù)集進(jìn)行兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后得到第一圖像對(duì)，其中，在第一圖像對(duì)來源于不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的同一圖像時(shí)，第一圖像對(duì)為正樣本，在第一圖像對(duì)來源于不同圖像時(shí)，第一圖像對(duì)為負(fù)樣本；將第一圖像對(duì)分別輸入第一編碼器和第二編碼器，得到第一圖像特征表示和第二圖像特征表示；將第一圖像特征表示和第二圖像特征表示分別輸入第一多層感知機(jī)模塊和第二多層感知機(jī)模塊，得到第一特征表示和第二特征表示。
6、可選地，將第二數(shù)據(jù)集輸入框架模型，得到第三特征表示和第四特征表示，包括：將第二數(shù)據(jù)集進(jìn)行兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后得到第二圖像對(duì)，其中，在第二圖像對(duì)來源于不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的同一圖像時(shí)，第二圖像對(duì)為正樣本，在第二圖像對(duì)來源于不同圖像時(shí)，第二圖像對(duì)為負(fù)樣本；將第二圖像對(duì)分別輸入第一編碼器和第二編碼器，得到第三圖像特征表示和第四圖像特征表示；將第三圖像特征表示和第四圖像特征表示分別輸入第一多層感知機(jī)模塊和第二多層感知機(jī)模塊，得到第三特征表示和第四特征表示。
7、可選地，依據(jù)表征學(xué)習(xí)編碼器構(gòu)建多類分割模型，包括：獲取由第二數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的圖像塊和第二數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的鈣化分割掩碼對(duì)組成的第三數(shù)據(jù)集，其中，鈣化分割掩碼對(duì)包括多類分割掩碼和二類分割掩碼；通過表征學(xué)習(xí)編碼器對(duì)第三數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到冠脈ct特征圖；依據(jù)冠脈ct特征圖和多類分割模型中的鈣化二類分割任務(wù)，確定第一輸出；依據(jù)冠脈ct特征圖和多類分割模型中的鈣化多類分割任務(wù)，確定第二輸出；依據(jù)第一輸出和第二數(shù)據(jù)集中的二類分割掩碼，確定第一損失函數(shù)，以及依據(jù)第二輸出和第二數(shù)據(jù)集中的多類分割掩碼，確定第二損失函數(shù)；依據(jù)第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)確定總損失函數(shù)，調(diào)整總損失函數(shù)的參數(shù)，直至總損失函數(shù)滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)停止訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的多類分割模型。
8、可選地，鈣化二類分割任務(wù)包括第一適配器、第一解碼器和鈣化二類分割頭，鈣化多類分割任務(wù)包括第二適配器、第二解碼器和鈣化多類分割頭，依據(jù)冠脈ct特征圖和多類分割模型中的鈣化二類分割任務(wù)，確定第一輸出，依據(jù)冠脈ct特征圖和多類分割模型中的鈣化多類分割任務(wù)，確定第二輸出，包括：將冠脈ct特征圖分別輸入第一適配器和第二適配器進(jìn)行特征提取，得到第一冠脈ct特征圖和第二冠脈ct特征圖；將第一冠脈ct特征圖輸入第二適配器進(jìn)行特征提取，特征提取的結(jié)果與第二冠脈ct特征圖融合，得到第三冠脈ct特征圖；將第一冠脈ct特征圖輸入第一解碼器，得到第四冠脈ct特征圖；將第四冠脈ct特征圖輸入鈣化二類分割頭得到第一輸出；將第三冠脈ct特征圖輸入第二解碼器，得到第五冠脈ct特征圖；將第五冠脈ct特征圖輸入鈣化多類分割頭得到第二輸出。
9、可選地，在表征學(xué)習(xí)編碼器為resnet的情況下，方法還包括：將冠脈ct特征圖劃分為多個(gè)窗口，并通過自注意力機(jī)制確定每個(gè)窗口的特征之間的相關(guān)性，以及確定不同窗口的特征之間的相關(guān)性。
10、可選地，依據(jù)目標(biāo)掩碼確定冠脈ct圖像對(duì)應(yīng)的冠脈ct鈣化積分，包括：對(duì)目標(biāo)掩碼進(jìn)行像素處理，得到目標(biāo)像素；確定目標(biāo)像素中的每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的密度分?jǐn)?shù)，以及確定冠脈ct圖像的每一層的最大密度分?jǐn)?shù)；依據(jù)每一層的最大密度分?jǐn)?shù)和每一層的鈣化面積，確定冠脈ct圖像的每一層的鈣化積分，其中，鈣化面積依據(jù)每一層的鈣化區(qū)域像素個(gè)數(shù)和冠脈ct圖像的像素間距確定；依據(jù)每一層的鈣化積分和冠脈ct圖像的層間距，確定冠脈ct鈣化積分。
11、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的另一方面，還提供了一種冠脈ct鈣化積分的確定裝置，包括：獲取模塊，用于獲取待處理的冠脈ct圖像；分類模塊，用于采用多類分割模型對(duì)冠脈ct圖像進(jìn)行處理，得到目標(biāo)掩碼，其中，多類分割模型是采用冠脈ct特征圖基于鈣化二類分割任務(wù)和鈣化多類分割任務(wù)訓(xùn)練得到的，多類分割模型的框架包括表征學(xué)習(xí)編碼器、二分類任務(wù)分支和多分類任務(wù)分支；確定模塊，用于依據(jù)目標(biāo)掩碼確定冠脈ct圖像對(duì)應(yīng)的冠脈ct鈣化積分。
12、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的又一方面，還提供了一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)程序指令；處理器與存儲(chǔ)器連接，用于執(zhí)行實(shí)現(xiàn)上述冠脈ct鈣化積分的確定方法。
13、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的再一方面，還提供了一種非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)，該非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，其中，該非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備通過運(yùn)行計(jì)算機(jī)程本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種冠脈CT鈣化積分的確定方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多類分割模型通過以下方式訓(xùn)練得到：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，依據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述表征學(xué)習(xí)編碼器，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述框架模型包括第一編碼器、第二編碼器、第一多層感知機(jī)模塊和第二多層感知機(jī)模塊，將所述第一數(shù)據(jù)集輸入待訓(xùn)練的表征學(xué)習(xí)編碼器所在的框架模型中，得到第一特征表示和第二特征表示，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，將所述第二數(shù)據(jù)集輸入所述框架模型，得到第三特征表示和第四特征表示，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，依據(jù)所述表征學(xué)習(xí)編碼器構(gòu)建所述多類分割模型，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述鈣化二類分割任務(wù)包括第一適配器、第一解碼器和鈣化二類分割頭，所述鈣化多類分割任務(wù)包括第二適配器、第二解碼器和鈣化多類分割頭，依據(jù)所述冠脈CT特征圖和所述多類分割模型中的鈣化二類分割任務(wù)，確定第一輸出
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在所述表征學(xué)習(xí)編碼器為Resnet的情況下，所述方法還包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，依據(jù)所述目標(biāo)掩碼確定所述冠脈CT圖像對(duì)應(yīng)的冠脈CT鈣化積分，包括：
10.一種冠脈CT鈣化積分的確定裝置，其特征在于，包括：
11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)程序指令；所述處理器與所述存儲(chǔ)器連接，用于執(zhí)行實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至9中任意一項(xiàng)所述的冠脈CT鈣化積分的確定方法。
12.一種非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，其中，所述非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備通過運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行權(quán)利要求1至9中任意一項(xiàng)所述的冠脈CT鈣化積分的確定方法。
13.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至9中任意一項(xiàng)所述的冠脈CT鈣化積分的確定方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種冠脈ct鈣化積分的確定方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多類分割模型通過以下方式訓(xùn)練得到：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，依據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集和所述第二數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述表征學(xué)習(xí)編碼器，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述框架模型包括第一編碼器、第二編碼器、第一多層感知機(jī)模塊和第二多層感知機(jī)模塊，將所述第一數(shù)據(jù)集輸入待訓(xùn)練的表征學(xué)習(xí)編碼器所在的框架模型中，得到第一特征表示和第二特征表示，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，將所述第二數(shù)據(jù)集輸入所述框架模型，得到第三特征表示和第四特征表示，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，依據(jù)所述表征學(xué)習(xí)編碼器構(gòu)建所述多類分割模型，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述鈣化二類分割任務(wù)包括第一適配器、第一解碼器和鈣化二類分割頭，所述鈣化多類分割任務(wù)包括第二適配器、第二解碼器和鈣化多類分割頭，依據(jù)所述冠脈ct特征圖和所述多類分割模型中的鈣化二類分割任...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：趙 ，侯志輝，趙琪，馬雅紅，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院阜外醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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