(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 202210893330.2 (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 杭州脉流科技有限公司 地址 310051 浙江省杭州市西兴街道阡 陌 路459号C座C1- 501室 (72)发明人 向建平　顾晖　徐丽　邹容　 宋湘芬　冷晓畅　 (74)专利代理 机构 杭州合信专利代理事务所 (普通合伙) 33337 专利代理师 沈自军 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 17/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 获得颅内动脉瘤在血管分段位置的方法、 计 算机设备、 可读存 储介质和程序 产品 (57)摘要 本申请涉及一种获得颅内动脉瘤在血管分 段位置的方法、 计算机设备、 可读存储介质和程 序产品， 包括： 获得动脉瘤的三维位置坐标； 获得 分割后的颅内动脉血管树； 结合动脉瘤的三维位 置坐标、 以及分割后的颅内动脉血管树， 获得包 括颅内动脉血管树和动脉瘤位置信息的颅内血 管三维模型； 建立颅内血管标准模型， 进行分段 标注； 将颅内血管三维模型和颅内血管标准模型 进行空间位置配准， 获得配准完成的颅内血管三 维模型； 在配准完成的颅内血管三维模型上， 选 择动脉瘤上距离颅内动脉血管树在预设阈值范 围内的像素点， 获得像素点在颅内血管标准模型 上相对应的映射点， 根据映射点的位置获得动脉 瘤在颅内动脉 血管树上的分段位置 。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115439533 A 2022.12.06 CN 115439533 A 1.获得颅内动脉瘤 在血管分段位置的方法， 其特 征在于， 包括： 利用动脉瘤检测网络对颅内医学影像中的动脉瘤进行检测和分割， 获得动脉瘤的三维 位置坐标； 利用分割 模型对颅内医学影像中的动脉血管树进行分割， 获得分割后的颅内动脉血管 树； 结合所述动脉瘤的三维位置坐标、 以及所述分割后的颅内动脉血管树， 进行三维重构， 获得包括颅内动脉 血管树和动脉瘤位置信息的颅内血 管三维模型； 建立颅内血 管标准模型， 进行分段 标注， 获得 带有分段 标注信息的颅内血 管标准模型； 将所述颅 内血管三维模型和所述颅 内血管标准模型进行空间位置配准， 获得配准完成 的颅内血 管三维模型； 在配准完成的颅 内血管三维模型上， 选择动脉瘤上距离颅 内动脉血管树在预设阈值范 围内的像素点， 获得所述像素点在所述颅内血管标准模型上相对应的映射点， 根据所述映 射点的位置获得 所述动脉瘤 在颅内动脉 血管树上的分段位置 。 2.根据权利要求1所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 所述像 素点和所述映射 点一一对应， 对于任意一个像素点， 所述颅 内血管标准模型上与其距离最近的点为与其相对应的映 射点。 3.根据权利要求1所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 根据 所 述映射点的位置获得 所述动脉瘤 在颅内动脉 血管树上的分段位置， 具体包括： 获得所述映射点最大数量对应位置的分段标注信 息， 将所述分段标注信 息翻译为具体 分段位置， 获得 所述动脉瘤 在颅内动脉 血管树上的分段位置 。 4.根据权利要求3所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 在获得 所述映射点最大数量对应位置的分段标注信息时， 若 出现在两个分段上所述映射点最大数 量的相对差值小于第一阈值， 则判断动脉瘤的具体分段位置处于 两段的交叉处。 5.根据权利要求1所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 所述颅 内血管标准模型来源于颅内血管标准模型库， 所述颅内血管标准模型库包括至少两个形态 不同的颅内血 管标准模型， 将所述颅 内血管三维模型和所述颅 内血管标准模型进行空间位置配准， 获得配准完成 的颅内血 管三维模型， 具体包括： 将所述颅内血管三维模型和不同的至少两个颅内血管标准模型分别进行空间位置配 准， 选择空间距离 差相对小的配准结果， 获得配准完成的颅内血 管三维模型。 6.根据权利要求5所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 所述颅 内血管标准模型库中的颅内血 管标准模型按照性别和/或年龄组建 分类。 7.根据权利要求1所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 获得包 括颅内动脉 血管树和动脉瘤位置信息的颅内血 管三维模型， 还 包括： 对带有动脉瘤位置信 息的颅内血管三维模型进行闭运算， 获得完成所述闭运算的颅 内 血管三维模型； 提取完成所述闭运算的颅内血管三维模型的最大连通域， 得到去除散点的颅 内血管三 维模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439533 A 2利用拉普拉斯平滑算法对去除散点的颅内血管三维模型进行曲面平滑 处理， 获得包括 颅内动脉 血管树和动脉瘤位置信息的颅内血 管三维模型。 8.根据权利要求1所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 将所述 颅内血管三维模型和所述颅内血 管标准模型进行空间位置配准， 还 包括： 对包括颅内动脉血管树和动脉瘤位置信息的颅内血管三维模型和颅内血管标准模型 进行空间位置配准， 得到平 移旋转矩阵； 根据所述平移旋转矩阵， 对所述颅内血管三维模型进行相应的平移旋转变换， 获得配 准完成的颅内血 管三维模型。 9.根据权利要求1所述的获得颅 内动脉瘤在血管分段位置的方法， 其特征在于， 将所述 颅内血管三维模型和所述颅内血 管标准模型进行空间位置配准， 具体包括： 获得所述颅内动脉血管树的所有点位， 获得所述所有点位到所述颅内血管标准模型上 最近点位的距离总和； 利用奇异值分解获得最小化所述距离总和的平移旋转矩阵， 根据 所述平移旋转矩阵对 所述颅内血 管三维模型进行平 移和旋转； 循环执行上述步骤， 直至所述距离总和达到第二预设阈值、 或循环次数达到第三预设 阈值。 10.计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上的计算机程序， 其特征在于， 所 述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1～9任一项所述的获得颅内动脉瘤在血管 分段位置的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439533 A 3