壁冠状动脉检测方法及装置、电子设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种壁冠状动脉检测方法，其特征在于，包括：对待处理图像进行第一预处理，获得多个待处理图像块；将所述待处理图像块输入壁冠状动脉检测网络，获得多个网络层级的第一特征信息；将所述第一特征信息输入第一器官特征网络，获得第二特征信息，并将所述第一特征信息输入第二器官特征网络，获得第三特征信息，其中，所述第二特征信息为与目标组织相连接的第一器官所在区域的特征信息，所述第三特征信息为所述目标组织所属的第二器官的特征信息，其中，所述目标组织包括壁冠状动脉；根据所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息，获得所述待处理图像块中针对所述目标组织的第一检测结果，以及所述第二器官的第二检测结果；根据所述第一检测结果、第二检测结果和所述待处理图像，获得所述目标组织的第三检测结果，其中，所述第三检测结果为与所述待处理图像尺寸相同的掩膜图像，所述掩膜图像用于表示所述目标组织在所述待处理图像中所在的区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一特征信息输入第一器官特征网络，获得第二特征信息，并将所述第一特征信息输入所述第二器官特征网络，获得第三特征信息，包括：将所述壁冠状动脉检测网络的第一下采样子网络输出的第一特征信息输入所述第一器官特征网络的第一上采样子网络，并将所述第一下采样子网络的至少一个网络层级的第一特征信息与所述第一上采样子网络中对应网络层级的输出特征信息进行特征融合，获得所述第一上采样子网络输出的第二特征信息；将所述壁冠状动脉检测网络的第一下采样子网络输出的第一特征信息输入所述第二器官特征网络的第二上采样子网络，并将所述第一下采样子网络的至少一个网络层级的第一特征信息与所述第二上采样子网络中对应网络层级的输出特征信息进行特征融合，获得所述第二上采样子网络输出的第三特征信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息，获得所述待处理图像块中针对所述目标组织的第一检测结果，包括：将所述第二特征信息输入所述第一器官特征网络的第二下采样子网络，获得所述第二下采样子网络的多个网络层级的输出特征信息；将所述第三特征信息输入所述第二器官特征网络的第三下采样子网络，获得所述第三下采样子网络的多个网络层级的输出特征信息；将所述壁冠状动脉检测网络的第三上采样子网络中至少一个网络层级的输出特征信息，与所述第二下采样子网络中对应网络层级的输出特征信息，以及所述第三下采样子网络中对应网络层级的输出特征信息进行特征融合，获得所述第三上采样子网络输出的所述第一检测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一检测结果、第二检测结果和所述待处理图像，获得所述目标组织的第三检测结果，包括：分别对所述第一检测结果和所述第二检测结果进行拼接，获得所述目标组织的第四检测结果和所述第二器官的第五检测结果；根据所述第五检测结果，对所述第四检测结果进行筛选，获得第六检测结果；
对所述第六检测结果进行连通域分析，获得所述第六检测结果中的多个连通域；根据所述连通域中体素的数量，对所述连通域进行筛选，获得第七检测结果；对所述第七检测结果进行膨胀卷积处理，并根据所述第五检测结果对所述膨胀卷积处理的输出结果进行筛选，获得第八检测结果，所述第八检测结果为所述目标组织的外层组织的检测结果；根据所述待处理图像以及预设的筛选参数，对所述第八检测结果进行筛选，获得所述第三检测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述筛选参数包括第一灰度阈值和第一比例值，所述方法还包括：根据外层组织检测网络对第一样本图像进行处理，获得第一外层检测结果，其中，所述外层组织检测网络的结构与所述壁冠状动脉检测网络、所述第一器官特征网络和所述第二器官特征网络的组合相同，但网络参数不同；根据所述第一外层检测结果，以及所述第一样本图像的第一标注信息，确定所述第一外层检测结果中的真阳性掩膜和假阳性掩膜；在所述第一样本图像的灰度值区间内，获取多个第二灰度阈值；对于各第二灰度阈值，确定所述第一样本图像与所述真阳性掩膜对应的体素中，灰度值大于所述第二灰度阈值的第一体素数量占比，以及所述第一样本图像与所述假阳性掩膜对应的体素中，灰度值大于所述第二灰度阈值的第二体素数量占比；根据所述第一体素数量占比和所述第二体素数量占比，在所述第二灰度阈值中确定出所述第一灰度阈值；对预设区间进行采样，获得多个第二比例值；对于各第二比例值，根据所述第一体素数量占比、所述第二体素数量占比和所述第二比例值，确定所述第二比例值的信息增益；根据所述信息增益，在所述多个第二比例值中确定出所述第一比例值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述待处理图像以及预设的筛选参数，对所述第八检测结果进行筛选，获得所述第三检测结果，包括：对于所述第八检测结果的各掩膜区域，确定在所述待处理图像中对应区域的体素的灰度值大于所述第一灰度阈值的第三体素数量占比；在所述第八检测结果的多个掩膜区域中，筛选出所述第三体素数量占比大于或等于第一比例值的目标掩膜区域；根据所述目标掩膜区域，确定所述第三检测结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将第二样本图像进行第二预处理，获得多个样本图像块；将所述多个样本图像块输入所述壁冠状动脉检测网络，获得多个网络层级的第一样本特征信息；将所述第一样本特征信息输入所述第一器官特征网络，获得第一器官的第一样本检测结果以及第二样本特征信息；将所述第一样本特征信息输入所述第二器官特征网络，获得第二器官的第二样本检测
结果以及第三样本特征信息；根据所述第一样本特征信息、所述第二样本特征信息和所述第三样本特征信息，获得目标组织的第三样本检测结果；根据所述第一样本检测结果和所述第二样本图像的第二标注信息，获得第一网络损失；根据所述第二样本检测结果和所述第二样本图像的第三标注信息，获得第二网络损失；根据所述第三样本检测结果和所述第二样本图像的第四标注信息，获得第三网络损失；根据所述第一网络损失、所述第二网络损失和所述第三网络损失，获得综合网络损失；根据所述综合网络损失，训练所述壁冠状动脉检测网络、所述第一器官特征网络和所述第二器官特征网络。8.一种壁冠状动脉检测装置，其特征在于，包括：预处理模块，用于对待处理图像进行第一预处理，获得多个待处理图像块；检测模块，用于将所述待处理图像块输入壁冠状动脉检测网络，获得多个网络层级的第一特征信息；特征获取模块，用于将所述第一特征信息输入第一器官特征网络，获得第二特征信息，并将所述第一特征信息输入第二器官特征网络，获得第三特征信息，其中，所述第二特征信息为与目标组织相连接的第一器官所在区域的特征信息，所述第三特征信息为所述目标组织所属的第二器官的特征信息，其中，所述目标组织包括壁冠状动脉；结果获取模块，用于根据所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息，获得所述待处理图像块中针对所述目标组织的第一检测结果，以及所述第二器官的第二检测结果；后处理模块，用于根据所述第一检测结果、第二检测结果和所述待处理图像，获得所述目标组织的第三检测结果，其中，所述第三检测结果为与所述待处理图像尺寸相同的掩膜图像，所述掩膜图像用于表示所述目标组织在所述待处理图像中所在的区域。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。

技术总结
本公开涉及一种壁冠状动脉检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行预处理，获得待处理图像块；将待处理图像块输入壁冠状动脉检测网络，获得第一特征信息；将第一特征信息输入第一器官特征网络，获得第二特征信息，将第一特征信息输入第二器官特征网络，获得第三特征信息；根据第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息，获得第一检测结果和第二检测结果；根据第一检测结果、第二检测结果和待处理图像，获得第三检测结果。根据本公开的实施例的壁冠状动脉检测方法，通过第二特征信息和第三特征信息提升检测准确性。并基于待处理图像和第二检测结果对检测结果进行后处理，进一步提升准确性。进一步提升准确性。进一步提升准确性。


技术研发人员：隋雨桐 梁隆恺 刘盼 吴振洲
受保护的技术使用者：北京安德医智科技有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2022/4/22