破口位置检测方法、装置、设备以及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及医学影像处理领域，并且更具体地，涉及一种破口位置检测方法、装置、设备以及存储介质。


背景技术：

2.主动脉夹层指存在一个由血液穿透主动脉内膜并进入中层形成的中间夹层瓣，是一种急性的，病程进展很快的严重心血管疾病；主动脉夹层包括斯坦福a型和b型；其中，斯坦福a型夹层涉及升主动脉；b型累及主动脉弓部，但未累及升主动脉，且b型夹层破口位置以微创腔内治疗为主，可以根据破口处的位置选择相应的手术方案对患者快速及时的治疗。
3.目前，b型主动脉夹层破口位置的检测方法为：在手动分割主动脉夹层内膜片的基础上使用三维添洞算法来检测破口位置，或依赖于医生根据cta(ct angiography，ct血管造影)图像进行人工标注。
4.然而，上述检测方法受到医生的人为因素较大，且不能及时准确的给出破口位置。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种破口位置检测方法、装置、设备以及存储介质，能够快速准确地获取主动脉夹层上内膜片区域的破口位置，相比于手动分割主动脉夹层内膜片和人工标注破口位置的方法，提高了破口位置的检测效率，节约了诊断时间。
6.第一方面，本技术提供了一种破口位置检测方法，包括：
7.获取主动脉区域的三维ct血管造影cta图像，该三维cta图像包括m层二维图像；
8.针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定该二维图像的内膜片区域，该内膜片区域为主动脉夹层中真腔及假腔的中间区域；
9.确定该内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域；
10.针对该每一层二维图像，基于该内膜片区域的第一骨架线和该低密度区域的第二骨架线，确定该m层二维图像的内膜片区域的破口位置；
11.基于该m层二维图像的内膜片区域的破口位置，确定目标破口位置。
12.第二方面，本技术提供了一种破口位置检测装置，包括：
13.获取单元，用于获取主动脉区域的三维ct血管造影cta图像，该三维cta图像包括m层二维图像；
14.第一确定单元，用于针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定该二维图像的内膜片区域，该内膜片区域为主动脉夹层中真腔及假腔的中间区域；
15.第二确定单元，用于确定该内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域；
16.第三确定单元，用于针对该每一层二维图像，基于该内膜片区域的第一骨架线和该低密度区域的第二骨架线，确定该m层二维图像的内膜片区域的破口位置；
17.第四确定单元，用于基于该m层二维图像的内膜片区域的破口位置，确定目标破口位置。
18.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：
19.处理器，适于执行计算机程序；
20.计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时，实现上述第一方面的方法。
21.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序使得计算机执行上述第一方面的方法。
22.第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
23.基于以上技术方案，首先，确定二维图像的内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域，相当于，考虑到正常动脉的cta图像中，内膜片区域整个处于低亮状态，若内膜片区域上有破口，则内膜片区域上的破口处通常和真腔均处于高亮状态，即灰度值较高，内膜片区域中除破口处的其他区域处于低亮状态，即灰度值较低(低密度区域)，所以确定内膜片区域上的低密度区域，为进一步利用低密度区域的特征确认内膜片是否有破口做铺垫。
24.其次，由于考虑到骨架线为与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线，所以基于低密度区域的骨架线和内膜片区域的骨架线，能够准确反映低密度区域的、与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线，以及内膜片区域的、与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线，进而有利于基于低密度区域的细曲线和内膜片区域的细曲线进行特征对比，准确确定内膜片区域上是否存在破口，若有破口，确定出破口的位置。
25.此外，本实施例提供的方案基于m层二维图像的内膜片区域的骨架线和低密度区域的骨架线，确定m层二维图像的内膜片区域的破口位置，不依赖于造影剂，即不依赖于二维图像上的ct值，即使造影剂在主动脉真腔、假腔中分布不均匀，也可以准确检测出破口位置。
26.简言之，本实施例提供的方案基于m层二维图像的内膜片区域的骨架线和低密度区域的骨架线，能够快速准确地获取主动脉夹层上内膜片区域的破口位置，相比于手动分割主动脉夹层内膜片和人工标注破口位置的方法，提高了破口位置的检测效率，节约了诊断时间。
附图说明
27.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
28.图1是本技术实施例提供的破口位置检测方法的示意性流程图。
29.图2是本技术实施例提供的二值化真腔掩膜的效果图、二值化假腔掩膜的效果图以及内膜片区域的掩膜效果。
30.图3是本技术实施例提供的二维图像的原始效果图、二维图像上内膜片区域的二值化掩膜效果图以及二维图像上内膜片区域的灰度图。
31.图4是本技术实施例提供的骨架线对应的弧长和弧面积的示意图。
32.图5是本技术实施例提供的破口位置检测方法的另一示意性流程图。
33.图6是本技术实施例提供的破口位置检测装置的框图。
34.图7是本技术实施例提供的电子设备示意结构图。
具体实施方式
35.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
36.本技术提供的方案可涉及人工智能技术。
37.其中，人工智能(artificial intelligence,ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
38.随着人工智能技术研究和进步，人工智能在智能医疗领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
39.本技术实施例可涉及人工智能技术中的计算机视觉(computer vision,cv)技术，计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图，作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术。
40.具体的，本技术实施例可涉及计算机视觉中的图像处理技术，更具体的，该图像处理技术可为医学影像处理技术；该影像处理技术可包括病变检测、图像分割、图像配准及图像融合等技术。
41.此外，本技术实施例还可涉及影像组学技术。
42.影像组学源于计算机辅助检测或诊断(computer-aided detection or diagnosis，cad)，是将影像定量分析与机器学习方法结合起来。目前，影像组学的基本作用是通过大量的影像组学特征对病灶区域进行定量分析，从而可以提供有价值的诊断、预后或预测信息。影像组学的目的是探索和利用这些信息资源来开发诊断、辅助预测或得到影像组学模型，以支持个性化的临床决策和改善个体化的治疗选择。影像组学的工作流程可包括：图像采集、图像分割、图像特征提取和量化、特征选择以及建立基于影像组学特征的预测和分类模型，从而服务于辅助检测或诊断。
43.目前影像组学对主动脉夹层中破口位置的检测方法为：在手动分割主动脉夹层内膜片的基础上使用三维添洞算法来检测破口位置，或依赖于医生根据cta(ct angiography，ct血管造影)图像进行人工标注；然而，该检测方法受到医生的人为因素较
大，且不能及时准确的给出破口位置。
44.基于此，本技术提供了一种破口位置检测方法、装置、设备以及存储介质，能够快速准确的获取主动脉夹层的破口位置，相比于手动分割主动脉夹层内膜片和人工标注破口位置的方法，提高了破口位置的检测效率，节约了诊断时间。
45.在介绍本技术方案之前，下面先对与破口位置检测相关的术语进行说明。
46.1、三维cta图像：指静脉注射造影剂后，经计算机对图像进行处理，可三维显示血管内部特征的图像。
47.2、主动脉夹层：指主动脉腔内的血液从主动脉内膜撕裂处进入主动脉中膜，使中膜分离，沿主动脉长轴方向扩展形成主动脉壁的真假两腔分离状态。
48.3、骨架线：指与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线。通常作为一种对象的理想表达方式，一般多边形的骨架线其本质是对多边形的抽象描述。
49.图1是本技术实施例提供的破口位置检测方法100的示意性流程图。需要说明的是，本技术实施例提供的方案可通过任何具有数据处理能力的电子设备执行。例如，该电子设备可实施为服务器。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。又如，该电子设备可实施为终端设备。该终端设备可以是平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。再如，该电子设备可实施为服务器和终端设备的组合；其中，该服务器和终端设备可通过无线或有线的方式基于互联网协议进行通信，本技术对该电子设备不作具体限制。
50.下边将以该电子设备为终端设备为例，对本技术实施例提供的方案进行详细说明。
51.如图1所示，该方法100可包括以下中的部分或全部内容：
52.s101，获取主动脉区域的三维ct血管造影cta图像，该三维cta图像包括m层二维图像；
53.s102，针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定该二维图像的内膜片区域，该内膜片区域为主动脉夹层中真腔及假腔的中间区域；
54.s103，确定该内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域；
55.s104，针对该每一层二维图像，基于该内膜片区域的第一骨架线和该低密度区域的第二骨架线，确定该m层二维图像的内膜片区域的破口位置；
56.s105，基于该m层二维图像的内膜片区域的破口位置，确定目标破口位置。
57.换言之，首先，获取主动脉区域的三维cta图像；其次，针对该三维cta图像中的每一层二维图像，确定每一层二维图像的内膜片区域，并分别在每一层二维图像的内膜片区域中确定低密度区域；然后，分别根据每一层二维图像的内膜片区域的骨架线和每一层二维图像的低密度区域的骨架线，确定每一层二维图像的内膜片区域是否存在破口，最终确定出m层二维图像的内膜片区域中存在破口的内膜片区域，并确定出存在破口的内膜片区域上破口的位置，以得到m层二维图像的内膜片区域的破口位置；最后，从m层二维图像的内膜片区域的破口位置中，确定目标破口位置。
58.基于以上技术方案，首先，确定二维图像的内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域，相当于，考虑到正常动脉的cta图像中，内膜片区域整个处于低亮状态，若内膜片区域上有破口，则内膜片区域上的破口处通常和真腔均处于高亮状态，即灰度值较高，内膜片区域中除破口处的其他区域处于低亮状态，即灰度值较低(低密度区域)，所以确定内膜片区域上的低密度区域，为进一步利用低密度区域的特征确认内膜片是否有破口做铺垫。
59.其次，由于考虑到骨架线为与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线，所以基于低密度区域的骨架线和内膜片区域的骨架线，能够准确反映低密度区域的、与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线，以及内膜片区域的、与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线，进而有利于基于低密度区域的细曲线和内膜片区域的细曲线进行特征对比，准确确定内膜片区域上是否存在破口，若有破口，确定出破口的位置。
60.此外，本实施例提供的方案基于m层二维图像的内膜片区域的骨架线和低密度区域的骨架线，确定m层二维图像的内膜片区域的破口位置，不依赖于造影剂，即不依赖于二维图像上的ct值，即使造影剂在主动脉真腔、假腔中分布不均匀，也可以准确检测出破口位置。
61.简言之，本实施例提供的方案基于m层二维图像的内膜片区域的骨架线和低密度区域的骨架线，能够快速准确地获取主动脉夹层上内膜片区域的的破口位置，相比于手动分割主动脉夹层内膜片和人工标注破口位置的方法，提高了破口位置的检测效率，节约了诊断时间。
62.在本技术的一些实施例中，s102可包括：
63.针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定用于分割该二维图像的主动脉夹层中真腔及假腔的分割掩膜；
64.对该分割掩膜进行膨胀处理，得到膨胀处理后的二值化真腔掩膜和二值化假腔掩膜；
65.将该二值化真腔掩膜和该二值化假腔掩膜的交界区域中面积最大的联通域，确定为该二维图像的内膜片区域。
66.示例性的，基于卷积神经网络对该三维cta图像进行预处理，分别得到用于分割该三维cta图像中每一层二维图像的主动脉夹层中真腔及假腔的分割掩膜。
67.示例性的，该膨胀处理可以采用大小为(5，5)的核，当然也可以采用其他大小的核，本技术对此不作具体限制。
68.示例性的，膨胀处理后的二值化真腔掩膜可表示为二维矩阵其中，b
mn
表示该二维图像中第m行n列的像素是否位于真腔，若b
mn
为1，则表示该像素位于真腔，若b
mn
为0，则表示该像素不位于真腔。
69.示例性的，膨胀处理后的二值化假腔掩膜可表示为二维矩阵
其中，c
mn
表征该二维图像中第m行n列的像素是否位于假腔，若c
mn
为1，则表示该像素位于假腔，若c
mn
为0，则表示该像素不位于假腔。
70.示例性的，将用于表征二值化真腔掩膜的二维矩阵和用于表征二值化假腔掩膜的二维矩阵相乘，得到二值化真腔掩膜和该二值化假腔掩膜的交界区域；需要说明的是，该交界区域中根据像素的邻接关系，可包括至少一个连通域。
71.示例性的，该交界区域中面积最大的联通域(即内膜片区域)对应的二值化掩膜可表示为二维矩阵其中，d
mn
表示该二维图像中第m行n列的像素是否位于内膜片区域，若d
mn
为1，则表示该像素位于内膜片区域，若d
mn
为0，则表示该像素不位于内膜片区域。
72.下边将结合图2对二值化真腔掩膜的效果图、二值化假腔掩膜的效果图以及内膜片区域的掩膜效果图进行示例性说明。
73.如图2所示，左侧为二值化真腔掩膜的效果图、中间为二值化假腔掩膜的效果图、右侧为内膜片区域的掩膜效果图。
74.在本技术的一些实施例中，s103可包括：
75.基于该二维图像的灰度特性，利用最大类间方差法，计算该二维图像中背景和目标之间类间方差最大时的第一阈值；
76.将该二维图像的内膜片区域中像素点的灰度值小于该第一阈值的区域，确定为该低密度区域。
77.在一种实现方式中，可基于该二维图像的灰度特性，利用最大类间方差法，按照如下方式计算第一阈值：
78.假设该二维图像包含l个灰度级，灰度值为i的像素点个数为ni，该二维图像的像素点总数为：n＝n0 n1
…
n
l-1
。
79.灰度值为i的像素点在该二维图像中的概率为：
80.根据期望公式，该二维图像的灰度值的均值为：
81.按照二维图像的灰度特性，假设阈值t将图像分成目标c0和背景c1两类，则阈值为t时c0发生的概率阈值为t时c1发生的概率ω1(t)＝1-ω0(t)。
82.阈值为t时c0部分的灰度值均值
83.阈值为t时c1部分的灰度值均值
84.基于此，表征该二维图像的灰度值的直方图中阈值为t时的类间方差
85.根据类间方差最大的分割意味着错分概率最小的性质，将最优阈值定义为类间方差最大时对应的t值，并将该最优阈值确定为第一阈值。
86.其中，最大类间方差
87.示例性的，在确定内膜片区域中像素点的灰度值小于该第一阈值的区域之前，通过如下方式确定内膜片区域的灰度图：
88.首先，读取该二维图像的灰度值，该二维图像的灰度值对应的二维矩阵可表示为其中，a
mn
表示该二维图像中第m行n列的像素的灰度值。
89.其次，确定该二维图像的内膜片区域的二值化掩膜矩阵具体确定方法如上该，此处不再赘述。
90.最后，将该二维图像的灰度值对应的二维矩阵和该二维图像的内膜片区域的二值化掩膜矩阵相乘，得到用于表征内膜片区域的灰度图的二维矩阵其中，f
mn
表示第m行n列的像素在内膜片区域的灰度值，如果该像素处于内膜片区域，则f
mn
为该像素在内膜片区域的灰度值，否则为0。
91.示例性的，在得到内膜片区域的灰度图和第一阈值后，利用第一阈值分别对内膜片区域的每个像素x进行阈值分割，分别得到每个像素的掩码值f(x)。该掩码值f(x)可以表示为其中，t为第一阈值。
92.基于此，将阈值分割后内膜片区域内掩码值为1的所有像素进行连通，得到内膜片区域中的低密度区域，相应的，内膜片区域内掩码值为2的所有像素进行连通，得到内膜片区域中的高密度区域。
93.需要说明的是，每个像素的掩码值f(x)还可以定义为其他非0数值，只需灰度值小于第一阈值的像素的掩码值和灰度值大于或等于第一阈值的像素的掩码值不同即可，本技术对此不作具体限制。
94.下边将结合图3对二维图像的原始效果图、二维图像上内膜片区域的二值化掩膜效果图以及二维图像上内膜片区域的灰度图进行示例性说明。
95.如图3所示，左侧为二维图像的原始效果图、中间为二维图像上内膜片区域的二值化掩膜效果图、右侧为该二维图像上内膜片区域的灰度图。
96.在本实施例中，基于该二维图像的灰度特性，利用最大类间方差自动阈值分割方
法，在内膜片区域划分低密度区域和高密度区域，使低密度区域划分更加准确，进而基于低密度区域的骨架线，对破口位置的判断更加准确。
97.需要说明的是，最大类间方差法是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。其中，背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
98.在本技术的一些实施例中，s104之前，该方法还可包括：
99.利用二值图像细化算法，对该二维图像的内膜片区域的目标点进行腐蚀处理，得到该内膜片区域的中轴线；
100.对该内膜片区域的中轴线进行剪枝处理，得到该第一骨架线；
101.确定该低密度区域中面积最大的第一联通域；
102.利用二值图像细化算法，对该第一联通域的目标点进行腐蚀处理，得到该第一联通域的中轴线；
103.对该第一联通域的中轴线进行剪枝处理，得到该第二骨架线。
104.示例性的，利用二值图像细化算法，将内膜片区域对应的二值化掩膜中的像素点从最外层向内层逐层进行腐蚀，不断剥离简化点的同时保持内膜片区域原物体的拓扑性质和连通结构，直到只剩下一个单位宽度的骨架线(即物体的中轴线)为止，再对该中轴线(细化后的骨架线)进行剪枝处理，消除分叉和毛刺，得到第一骨架线。
105.同理，示例性的，利用二值图像细化算法，将第一连通域对应的二值化掩膜中的像素点从最外层向内层逐层进行腐蚀，不断剥离简化点的同时保持第一连通域原物体的拓扑性质和连通结构，直到只剩下一个单位宽度的骨架线(即物体的中轴线)为止，再对该中轴线(细化后的骨架线)进行剪枝处理，消除分叉和毛刺，得到第二骨架线。
106.需要说明的是，区域的骨架线是指区域的骨骼部分，是描述图像几何性质及拓扑性质的重要特征之一。通常，提取区域骨架线的过程就是对区域进行细化的过程；简言之，是指在细化过程中去除物体中不改变物体拓扑性质的点。
107.需要说明的是，内膜片区域的目标点为内膜片区域对应的二值化掩膜中数值为1的像素点；相应的，与目标点对应的为背景点，内膜片区域的背景点为内膜片区域对应的二值化掩膜中数值为0的像素点；同理，第一联通域的目标点为第一联通域对应的二值化掩膜中数值为1的像素点。
108.在本实施例提供的方案中，分别对内膜片区域和低密度区域中第一连通域进行腐蚀处理，再进行剪枝处理，能够使得到第一骨架线和第二骨架线更加准确，进而使内膜片区域的破口检测更加准确。
109.在本技术的一些实施例中，s104可包括：
110.基于该第一骨架线的骨架特征，判断该第一骨架线是否为闭合曲线；
111.基于该第二骨架线的骨架特征，判断该第二骨架线是否为闭合曲线；
112.基于该第一骨架线是否为闭合曲线的判断结果和该第二骨架线是否为闭合曲线的判断结果，确定该二维图像的内膜片区域是否存在破口；
113.在该二维图像的内膜片区域存在该破口时，将该破口的破口位置，确定为该m层二维图像的内膜片区域的破口位置中的一个破口位置。
114.需要说明的是，该第一骨架线的骨架特征用于确认第一骨架线的形态；该第二骨架线的骨架特征用于确认第二骨架线的形态。
115.在本实施例提供的方案中，通过引入骨架线的骨架特征，分别判断第一骨架线和第二骨架线的形态，进而结合骨架线的形态，判断该二维图像的内膜片区域是否存在破口，相当于，利用区域骨架线与区域物体原形状的连通性、以及区域骨架线与区域物体原形状的拓扑结构相一致的细曲线性质，判断内膜片区域是否存在破口，提高了破口判断的准确性。
116.在本技术的一些实施例中，可通过如下方式分别确定第一骨架线和第二骨架线是否为闭合曲线：
117.若第一面积与第一弧长的差值大于第二阈值，则该第一骨架线为闭合曲线，该第一弧长为该第一骨架线对应的弧长，该第一面积为该第一骨架线对应的弧面积，该第一骨架线的骨架特征包括该第一面积和该第一弧长；
118.若第二面积与第二弧长的差值大于该第二阈值，则该第二骨架线为闭合曲线，该第二弧长为该第二骨架线对应的弧长，该第二面积为该第二骨架线对应的弧面积，该第二骨架线的骨架特征包括该第二面积和该第二弧长。
119.示例性的，如图4所示，将第一骨架线和第二骨架线均看作是圆上的一段弧，则计算圆上一段弧的弧长和该段弧对应的弧面积公式分别为：
120.其中arclength表示弧长，θ表示弧在圆上对应的角度，r表示圆的半径，area表示弧面积。
121.基于此，根据上述弧长和面积公式，计算第一骨架线对应的弧长，表示为l
flap
，计算第一骨架线对应的弧面积，表示为a
flap
。同理，计算第二骨架线对应的弧长，表示为l
low
，计算第一骨架线对应的弧面积，表示为a
low
。
122.示例性的，该第二阈值可以是预设值当然，也可以是根据经验得到的其他数值，本技术对此不作具体限制。
123.基于此，骨架线是否是闭合曲线可通过如下公式判断：
124.其中，skelekon＝1表示骨架线是闭合曲线，skelekon＝0表示骨架线是非闭合曲线，t1表示第二阈值。
125.在本实施例提供的方案中，基于骨架线的细曲线性质，确定骨架线的骨架特征弧长和面积，再利用闭合曲线中弧长和面积的关系，能够准确确定骨架线是否是闭合曲线。
126.在本技术的一些实施例中，可通过如下方式确定二维图像中是否存在破口：
127.若该第一骨架线和该第二骨架线均为闭合曲线，则该二维图像不存在破口；
128.若该第一骨架线为闭合曲线、且该第二骨架线为非闭合曲线，则该二维图像存在破口；
129.若该第一骨架线和该第二骨架线均为非闭合曲线、且第二弧长与第一弧长的比值大于第三阈值，则该二维图像不存在破口，该第二弧长为该第二骨架线对应的弧长，该第一弧长为该第一骨架线对应的弧长；
130.若该第一骨架线和该第二骨架线均为非闭合曲线、且该第二弧长与该第一弧长的比值小于或等于该第三阈值，则该二维图像存在破口。
131.示例性的，将第一骨架线是否是闭合曲线表示为s
flap
，s
flap
＝1表示第一骨架线是闭合曲线，s
flap
＝0表示第一骨架线是非闭合曲线。将第二骨架线是否是闭合曲线表示为s
low
，s
low
＝1表示第二骨架线是闭合曲线，s
low
＝0表示第二骨架线是非闭合曲线。基于此，可通过如下公式确定二维图像的内膜片区域是否存在破口：
[0132][0133]
其中，tear＝1表示二维图像的内膜片区域存在破口，tear＝0表示二维图像的内膜片区域不存在破口；l
low
表示第二骨架线对应的弧长，l
flap
表示第一骨架线对应的弧长，t2表示第三阈值。
[0134]
示例性的，第三阈值可以是大于0且小于1的预设值，该预设值可根据专家经验获取，本技术对第三阈值的获取方式不作具体限制。
[0135]
在本实施例提供的方案中，综合第一骨架线和第二骨架线是否闭合，以及第一骨架线的骨架特征和第二骨架线的骨架特征，判断内膜片区域是否存在破口，提高了破口判断的准确性。
[0136]
在本技术的一些实施例中，s105可包括：
[0137]
若该m层二维图像中相邻两层二维图像的内膜片区域均存在破口，则将该相邻两层二维图像的内膜片区域中破口的破口位置合并为同一破口位置；
[0138]
沿主动脉弓到降主动脉的方向，对该m层二维图像的内膜片区域中合并后的破口位置进行排序；
[0139]
将排序结果中前n个破口位置，确定为该目标破口位置，m＞n≥1。
[0140]
示例性的，n＝4，当然，n还可以是其他数值，本技术对此不作具体限制。
[0141]
在本实施例提供的方案中，从医学角度出发，若相邻二维图像的内膜片区域均存在破口位置，则认为该相邻二维图像的内膜片区域的破口位置为同一破口位置，以确保最终目标破口位置是不同的破口位置；此外，从医学经验得知，靠近主动脉弓的破口对疾病诊断更重要、更有价值，所以在确定目标破口位置时，沿主动脉弓到降主动脉的方向，对该m层二维图像的内膜片区域中合并后的破口位置进行排序，将排序结果中前n个破口位置，确定为该目标破口位置，提高了目标破口位置的准确性，进而提高了疾病诊断的准确率。
[0142]
图5是本技术实施例提供的破口位置检测方法200的另一示意性流程图。
[0143]
s201，获取主动脉区域的三维ct血管造影cta图像，该三维cta图像包括m层二维图像。
[0144]
s202，针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定该二维图像的内膜片区域，该内膜片区域为主动脉夹层中真腔及假腔的中间区域；
[0145]
s203，利用最大类间方差法，对该内膜片区域进行阈值分割，得到该内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域。
[0146]
s204，分别提取内膜片区域的第一骨架线和低密度区域的第二骨架线。
[0147]
s205，确定第一骨架线对应的第一面积和第一弧长，以及第二骨架线对应的第二面积和第二弧长。
[0148]
s206，针对每一层二维图像，基于第一面积、第一弧长、第二面积以及第二弧长，确定每一层二维图像的内膜片区域是否存在破口。
[0149]
s207，若该m层二维图像中相邻两层二维图像的内膜片区域均存在破口，则将该相邻两层二维图像的内膜片区域中破口的破口位置合并为同一破口位置。
[0150]
s208，沿主动脉弓到降主动脉的方向，对该m层二维图像的内膜片区域中合并后的破口位置进行排序。
[0151]
s209，将排序结果中前4个破口位置，确定为该目标破口位置。
[0152]
在本实施例提供的方案中，基于m层二维图像的内膜片区域的骨架特征和低密度区域的骨架特征，确定m层二维图像上内膜片区域的破口位置，能够快速准确地获取主动脉夹层的破口位置，相比于手动分割主动脉夹层内膜片和人工标注破口位置的方法，提高了破口位置的检测效率，节约了诊断时间。
[0153]
以上结合附图详细描述了本技术的优选实施方式，但是，本技术并不限于上述实施方式中的具体细节，在本技术的技术构思范围内，可以对本技术的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本技术的保护范围。例如，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本技术对各种可能的组合方式不再另行说明。又例如，本技术的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本技术的思想，其同样应当视为本技术所公开的内容。还应理解，在本技术的各种方法实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0154]
上文对本技术实施例提供的破口位置检测方法进行了说明，下面对本技术实施例提供的破口位置检测装置进行说明。
[0155]
图6是本技术实施例提供的破口位置检测装置的框图300的示例。
[0156]
如图6所示，该装置300可包括以下中部分或全部内容：
[0157]
获取单元310，用于获取主动脉区域的三维ct血管造影cta图像，该三维cta图像包括m层二维图像；
[0158]
第一确定单元320，用于针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定该二维图像的内膜片区域，该内膜片区域为主动脉夹层中真腔及假腔的中间区域；
[0159]
第二确定单元330，用于确定该内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域；
[0160]
第三确定单元340，用于针对该每一层二维图像，基于该内膜片区域的第一骨架线和该低密度区域的第二骨架线，确定该m层二维图像的内膜片区域的破口位置；
[0161]
第四确定单元350，用于基于该m层二维图像的内膜片区域的破口位置，确定目标破口位置。
[0162]
在本技术的一些实施例中，第二确定单元330具体用于：
[0163]
基于该二维图像的灰度特性，利用最大类间方差法，计算该二维图像中背景和目
标之间类间方差最大时的第一阈值；
[0164]
将该二维图像的内膜片区域中像素点的灰度值小于该第一阈值的区域，确定为该低密度区域。
[0165]
在本技术的一些实施例中，第二确定单元330具体还用于：
[0166]
利用二值图像细化算法，对该二维图像的内膜片区域的目标点进行腐蚀处理，得到该内膜片区域的中轴线；
[0167]
对该内膜片区域的中轴线进行剪枝处理，得到该第一骨架线；
[0168]
确定该低密度区域中面积最大的第一联通域；
[0169]
利用二值图像细化算法，对该第一联通域的目标点进行腐蚀处理，得到该第一联通域的中轴线；
[0170]
对该第一联通域的中轴线进行剪枝处理，得到该第二骨架线。
[0171]
在本技术的一些实施例中，第三确定单元340具体用于：
[0172]
基于该第一骨架线的骨架特征，判断该第一骨架线是否为闭合曲线；
[0173]
基于该第二骨架线的骨架特征，判断该第二骨架线是否为闭合曲线；
[0174]
基于该第一骨架线是否为闭合曲线的判断结果和该第二骨架线是否为闭合曲线的判断结果，确定该二维图像的内膜片区域是否存在破口；
[0175]
在该二维图像的内膜片区域存在该破口时，将该破口的破口位置，确定为该m层二维图像的内膜片区域的破口位置中的一个破口位置。
[0176]
在本技术的一些实施例中，第三确定单元340具体还用于：
[0177]
若第一面积与第一弧长的差值大于第二阈值，则该第一骨架线为闭合曲线，该第一弧长为该第一骨架线对应的弧长，该第一面积为该第一骨架线对应的弧面积，该第一骨架线的骨架特征包括该第一面积和该第一弧长；
[0178]
该基于该第二骨架线的骨架特征，判断该第二骨架线是否为闭合曲线，包括：
[0179]
若第二面积与第二弧长的差值大于该第二阈值，则该第二骨架线为闭合曲线，该第二弧长为该第二骨架线对应的弧长，该第二面积为该第二骨架线对应的弧面积，该第二骨架线的骨架特征包括该第二面积和该第二弧长。
[0180]
在本技术的一些实施例中，第三确定单元340具体还用于：
[0181]
若该第一骨架线和该第二骨架线均为闭合曲线，则该二维图像不存在破口；
[0182]
若该第一骨架线为闭合曲线、且该第二骨架线为非闭合曲线，则该二维图像存在破口；
[0183]
若该第一骨架线和该第二骨架线均为非闭合曲线、且第二弧长与第一弧长的比值大于第三阈值，则该二维图像不存在破口，该第二弧长为该第二骨架线对应的弧长，该第一弧长为该第一骨架线对应的弧长；
[0184]
若该第一骨架线和该第二骨架线均为非闭合曲线、且该第二弧长与该第一弧长的比值小于或等于该第三阈值，则该二维图像存在破口。
[0185]
在本技术的一些实施例中，第四确定单元350具体还用于：
[0186]
若该m层二维图像中相邻两层二维图像的内膜片区域均存在破口，则将该相邻两层二维图像的内膜片区域中破口的破口位置合并为同一破口位置；
[0187]
沿主动脉弓到降主动脉的方向，对该m层二维图像的内膜片区域中合并后的破口
位置进行排序；
[0188]
将排序结果中前n个破口位置，确定为该目标破口位置，m＞n≥1。
[0189]
在本技术的一些实施例中，第一确定单元320具体用于：
[0190]
针对该m层二维图像中的每一层二维图像，确定用于分割该二维图像的主动脉夹层中真腔及假腔的分割掩膜；
[0191]
对该分割掩膜进行膨胀处理，得到膨胀处理后的二值化真腔掩膜和二值化假腔掩膜；
[0192]
将该二值化真腔掩膜和该二值化假腔掩膜的交界区域中面积最大的联通域，确定为该二维图像的内膜片区域。
[0193]
应理解，破口位置检测装置实施例与方法实施例可以相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。为避免重复，此处不再赘述。具体地，该破口位置检测装置300可以对应于执行本技术实施例的方法100和方法200中的相应主体，并且该破口位置检测装置300中的各个单元分别为了实现方法100和方法200中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
[0194]
还应当理解，本技术实施例涉及的该破口位置检测装置300中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本技术的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本技术的其它实施例中，该破口位置检测装置300也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。根据本技术的另一个实施例，可以通过在包括例如中央处理单元(cpu)、随机存取存储介质(ram)、只读存储介质(rom)等处理元件和存储元件的通用计算机的通用计算设备上运行能够执行相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造本技术实施例涉及的该破口位置检测装置300，以及来实现本技术实施例的破口位置检测方法。其中，计算机程序可以记载于例如计算机可读存储介质上，并通过计算机可读存储介质装载于电子设备中，并在其中运行，来实现本技术实施例的相应方法。
[0195]
换言之，上文涉及的单元可以通过硬件形式实现，也可以通过软件形式的指令实现，还可以通过软硬件结合的形式实现。具体地，本技术实施例中的方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路和/或软件形式的指令完成，结合本技术实施例公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件组合执行完成。可选地，软件可以位于随机存储器，闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域的成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法实施例中的步骤。
[0196]
图7是本技术实施例提供的电子设备400的示意结构图。
[0197]
如图7所示，该电子设备400至少包括处理器410以及计算机可读存储介质420。其中，处理器410以及计算机可读存储介质420可通过总线或者其它方式连接。计算机可读存储介质420用于存储计算机程序421，计算机程序421包括计算机指令，处理器410用于执行计算机可读存储介质420存储的计算机指令。处理器410是电子设备400的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条计算机指令，具体适于加载并执行一条或多条计算机指令从而实现相应方法流程或相应功能。
[0198]
作为示例，处理器410也可称为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器410可以包括但不限于：通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等等。
[0199]
作为示例，计算机可读存储介质420可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器；可选的，还可以是至少一个位于远离前述处理器410的计算机可读存储介质。具体而言，计算机可读存储介质420包括但不限于：易失性存储器和/或非易失性存储器。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synch link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，dr ram)。
[0200]
在一种实现方式中，该电子设备400可以是图6所示的破口位置检测装置300；该计算机可读存储介质420中存储有计算机指令；由处理器410加载并执行计算机可读存储介质420中存放的计算机指令，以实现方法实施例中的相应步骤；具体实现中，计算机可读存储介质420中的计算机指令由处理器410加载并执行相应步骤，为避免重复，此处不再赘述。
[0201]
根据本技术的另一方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质(memory)，计算机可读存储介质是电子设备400中的记忆设备，用于存放程序和数据。例如，计算机可读存储介质420。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质420既可以包括电子设备400中的内置存储介质，当然也可以包括电子设备400所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了电子设备400的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器410加载并执行的一条或多条的计算机指令，这些计算机指令可以是一个或多个的计算机程序421(包括程序代码)。
[0202]
该电子设备400还可包括：收发器430，该收发器430可连接至该处理器410或计算机可读存储介质420。
[0203]
其中，计算机可读存储介质420可以控制该收发器430与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。收发器430可以包括发射机和接收机。收发器430还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。
[0204]
根据本技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。例如，计算机程序421。此时，电子设备400可以是计算机，处理器410从计算机可读存储介质420读取该计算机指令，处理器410执行该计算机指令，使得该计算机执行上述各种可选方式中提供的破口位置检测方法。
[0205]
换言之，当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地运行本技术实施例的流程或实现本技术实施例的功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质进行传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。
[0206]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元以及流程步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0207]
最后需要说明的是，以上实施例仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。