(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210972708.8 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 上海交通大 学医学院附属第九人民 医院 地址 200011 上海市黄浦区制造局路6 39号 (72)发明人 冯少清　喜雯婧　顾坚磊　章一新　 (74)专利代理 机构 上海泰能知识产权代理事务 所(普通合伙) 3123 3 专利代理师 宋缨 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种穿支血管自动识别和定位方法、 设备及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及一种穿支血管自动识别和定位 方法、 设备及存储介质， 其中， 方法包括： 根据目 标穿支， 确定扫描方向上的扫描范围， 并且提取 扫描范围内三维图像数据； 对所述三维图像数据 进行降维处理得到分层切分图像数据； 以所述分 层切分图像数据为最小分析单位， 通过信噪比动 态阈值法筛选出穿支血管信号点； 将三维图像数 据中相连的所述穿支血管信号点进行三维重建， 并通过重建后的信噪比总分筛选出候选穿支血 管； 根据候选穿支血管对于表皮层和深部肌肉层 的相对位置、 斜率和深度确定穿支血管。 本发明 能够实现对穿支血 管的自动快速 定位。 权利要求书2页 说明书6页 附图5页 CN 115456950 A 2022.12.09 CN 115456950 A 1.一种穿支血 管自动识别和定位方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 根据目标穿支， 确定扫描方向上的扫描范围， 并且提取扫描范围内三维图像数据； 对所述三维图像数据进行降维处 理得到分层切分图像数据； 以所述分层切分图像数据为最小分析单位， 通过信噪比动态阈值法筛选出穿支血管信 号点； 将三维图像数据中相连的所述穿支血管信号点进行三维重建， 并通过重建后的信噪比 总分筛选出候选穿支血 管； 根据候选穿支血 管对于表皮层和深部 肌肉层的相对位置、 斜 率和深度确定穿支血 管。 2.根据权利要求1所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述对所述三维 图像数据进行降维处 理得到分层切分图像数据具体包括： 将三维图像数据中连续 n张图像进行合并， 得到信号增强后的二维图像数据； 在二维图像数据中标记出皮肤表面的边界线以及皮下脂肪和肌肉的边界线， 并将两条 边界线围成的皮下脂肪区域作为目标分析区域； 将所述目标分析区域进行分层切分， 得到多张连续皮下深度的分层切分图像数据。 3.根据权利要求2所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述将三维图像 数据中连续 n张图像进行合并时， 在同一 位置取像素值 最小的点作为 合并后图像的像素值。 4.根据权利要求2所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述空气和皮肤 表面的边界坐标通过机器学习算法获取， 所述皮下脂肪和肌肉的边界线的坐标通过像素均 值变化率获取。 5.根据权利要求1所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述以所述分层 切分图像数据为 最小分析 单位， 通过信噪比动态阈值法筛 选出穿支血 管信号点具体包括： 将所述相同皮下深度的分层切分图像数据转换为二维数组， 将所述二维数组中相同皮 肤位置， 不同深度的若干像素点中最小或最大像素值， 作为候选血管信号点， 并取其临近位 置的最小或最大像素值作为背景参考值， 计算候选血管信号点的相对信噪比； 挑选出像素 值小于像素阈值的点作为集合， 再从所述集合中选出相对信噪超过信噪比阈值的点作为穿 支血管信号点， 并标记出 所述穿支血管信号点所对应的横坐标。 6.根据权利要求5所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述计算候选血 管信号点的相对信噪比时， 通过((X4+X5/2)*(X2+X3+X4+X5))/(X0+X1)计算得到， 其中， Xn为距 离所述候选血管信号点n个像素的点的像素均值， X0为所述候选血管信号点的像素值。 7.根据权利要求1所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述将三维图像 数据中相连的所述 穿支血管信号点进行三维重建具体为： 将所述穿支血管信号点所对应的横坐标映射到二维图像数据中， 将二维图像数据中与 所述穿支血管信号点相邻的点进 行合并， 并通过求和的方式计算合并后穿支血管信号点的 连续性， 空间走向和信噪比； 将二维图像数据进行融合， 形成三维空间， 将二维图像数据中合并后的点放入所述三 维空间中， 将三维空间中与所述二维 图像数据中合并后的点相邻的点进行合并， 并通过求 和的方式计算 合并后的信噪比。 8.根据权利要求1所述的穿支血管自动识别和定位方法， 其特征在于， 所述步骤(5)后 还包括： 基于信噪比和血管质量计算每条穿支血管 的总分， 并将总分最高的穿支血管作为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456950 A 2最终穿支血 管。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要求 1‑8中任一所述 的穿支血 管自动识别和定位方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有可执行 计算机程序， 所述可执行计算机程序被处理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要求 1‑8 中任一所述的穿支血 管自动识别和定位方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456950 A 3