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申请/专利权人：北京清华长庚医院
摘要：本发明提供一种基于人工智能的心血管病灶分类方法和系统，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：对CT血管造影图像的目标区域进行分解，得到二维切片图像，并获得二维目标区域的形心。在二维目标区域的边缘设置测试点，并将测试点与形心连接，并通过连线上的像素点的像素值确定主动脉夹层风险。将相邻测试点进行连接，并基于连接图形确定动脉硬化风险系数，从而基于动脉硬化风险系数获得心血管病灶分类结果。根据本发明，可确定是否包括主动脉夹层风险，便于对高危病灶进行优先处理，并可确定动脉硬化等慢性病灶的风险，为针对性治疗提供依据，减少对病灶进行分类的工作量。
主权项：1.一种基于人工智能的心血管病灶分类方法，其特征在于，包括：获取CT血管造影图像，并确定心血管所在的目标区域，其中，所述CT血管造影图像为三维图像，所述目标区域为三维区域；对所述CT血管造影图像按照血管轴向进行分解，获得的多个二维切片图像，其中，二维切片图像中包括心血管所在的二维目标区域；确定每个二维切片图像的二维目标区域的形心；在每个二维切片图像的二维目标区域的边缘设置多个测试点，并设置测试点与形心的连线，其中，每两个相邻测试点与形心的连线形成的夹角相等；根据每个二维切片图像的测试点与形心的连线上像素点的像素值，确定每个二维切片图像是否存在主动脉夹层风险；在多个二维切片图像中，确定不存在主动脉夹层风险的待定二维切片图像；在所述待定二维切片图像中，将相邻的测试点进行连接，获得测试点连接图形；根据每个二维切片图像所述测试点连接图形，以及待定二维切片图像中的测试点与形心的连线上像素点的像素值，确定动脉硬化风险系数；根据多个二维切片图像中是否包括存在主动脉夹层风险的目标二维切片图像，以及所述动脉硬化风险系数，获得心血管病灶分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京清华长庚医院 基于人工智能的心血管病灶分类方法和系统
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