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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112862787A(43)申请公布日2021.05.28(21)申请号202110183278.7G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.02.10G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)(71)申请人昆明同心医联科技有限公司G16H30/20(2018.01)地址650106云南省昆明市高新区C2-4地G06T7/187(2017.01)块汇金城市商业广场写字楼A幢第21层2102号(72)发明人马学升刘伟奇(74)专利代理机构北京知果之信知识产权代理有限公司11541代理人卜荣丽李志刚(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/136(2017.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图5页(54)发明名称CTA影像数据处理方法、装置及存储介质(57)摘要本发明提供一种CTA影像数据处理方法、装置及存储介质,包括:接收CTA影像数据,所述CTA影像数据包括一个或多个原始图像;基于预设的三维CNN网络模型对所述原始图像进行处理,去除原始图像中的骨骼图形、静脉图形得到仅存在动脉图形的修正图像。本发明提供的技术方案能够将CTA影像中的骨骼和静脉进行有效的去除,只在CTA影像中保留动脉的图形,避免了动脉瘤假阳性水平上升,提高了有效诊断率。CN112862787ACN112862787A权利要求书1/2页1.一种CTA影像数据处理方法,其特征在于,包括:接收CTA影像数据,所述CTA影像数据包括一个或多个原始图像;基于预设的三维CNN网络模型对所述原始图像进行处理,去除原始图像中的骨骼图形、静脉图形得到仅存在动脉图形的修正图像。2.根据权利要求1所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,所述基于预设的三维CNN网络模型对所述原始图像进行处理,去除原始图像中的骨骼图形、静脉图形得到仅存在动脉图形的修正图像包括:对所述原始图像进行处理,得到所述原始图像中的多个图形,所述图形为骨骼图形、静脉图形以及动脉图形中的任意一个或多个;获取每个图形中各个像素点的灰度值得到与该图形相对应的平均灰度值,将平均灰度值大于预设值的图形作为骨骼图形、静脉图形进行删除,得到分割图像。3.根据权利要求1所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,所述基于预设的三维CNN网络模型对所述原始图像进行处理,去除原始图像中的骨骼图形、静脉图形得到仅存在动脉图形的修正图像包括:基于邻近投影的方法得到所述修正图像;所述CTA影像数据处理方法还包括第二处理步骤和第三处理步骤。4.根据权利要求1所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,所述接收CTA影像数据包括:基于DICOM服务器获取CTA的DICOM格式的原始图像序列。5.根据权利要求1所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,所述三维CNN网络模型包括编码器‑解码器体系结构、基础模块以及双重审核模块,包括:所述编码器‑解码器体系结构用于从原始图像到分段蒙版的平滑渐变过渡;所述础模块用于以允许稳定训练以增加模型的网络深度;所述双重审核模块用于学习远程上下文信息以获得更可靠的特征表示。6.根据权利要求5所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,对所述三维CNN网络模型通过以下步骤进行训练,包括:随机采集3D图像补丁,所述3D图像补丁的尺寸为80×80×80;对所述3D图像补丁进行处理得到训练样本集,使3D图像补丁中百分之五十的贴片包含动脉瘤,另外百分之五十的贴片不包含动脉瘤;基于所述训练样本集对所述三维CNN网络模型进行训练。7.根据权利要求6所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,对所述3D图像补丁进行处理前,还包括:对CTA影像数据进行旋转、缩放、翻转中的任意一种或多种方式进行处理,在CTA影像数据经过旋转、缩放、翻转后得到3D图像补丁;在3D图像补丁到达网络前,将所述3D图像补丁裁剪为[0,900]霍恩斯菲尔德单位,然后将其标准化为[‑1,1]。8.根据权利要求6所述的CTA影像数据处理方法,其特征在于,所述三维CNN网络模型的训练过程包括多个周期,在每一个训练周期完成后乘以2CN112862787A权利要求书2/2页其中,初始学习率为0.0001,训练周期为100。9.一种CTA影像数据处理装置,其特征在于,包括:接收模块,用于接收CTA影像数据,所述CTA影像数据包括一个或多个原始图像;修正模块,用于基于预设的三维CNN网络模型对所述原始图像进行处理,去除原始图像中的骨骼图形、静脉图形得到仅存在动脉图形的修正图像。10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器