申请/专利权人：深圳睿心智能医疗科技有限公司

申请日：2022-05-24

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN114947916B

主分类号：A61B6/03

分类号：A61B6/03

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.02#授权;2022.09.16#实质审查的生效;2022.08.30#公开

摘要：本申请提供了一种冠状动脉病变SYNTAX评分的计算方法及装置，获取目标患者的目标冠状动脉的血管特征数据；将血管特征数据中的目标冠状动脉中心线、目标冠状动脉中心线上的所有目标点以及每个目标点的节点类型输入至血管节段划分模型中进行目标冠状动脉血管的自动划分，确定目标冠状动脉中的多个目标血管节段；根据目标冠状动脉中的病变区域以及病变区域的血流储备分数，从多个目标血管节段中筛选出至少一个狭窄血管节段；按照SYNTAX评分的节段计分规则，确定每个狭窄血管节段的病变评分并进行累积，确定目标患者的SYNTAX评分。通过本申请提供的方法，实现了冠状动脉的全自动分段和全自动评分，从而提高了病变评分的计算效率。

主权项：1.一种冠状动脉病变SYNTAX评分的计算方法，其特征在于，所述计算方法包括：获取根据目标患者的冠状动脉三维医学影像所确定的目标冠状动脉的血管特征数据；所述血管特征数据中至少包括目标冠状动脉中心线、所述目标冠状动脉中心线上的所有目标点、所述目标冠状动脉中的病变区域以及所述病变区域的血流储备分数；根据预设的节点类型划分规则，确定所述目标冠状动脉中心线上的每个目标点的节点类型；其中，目标点为在提取所述目标冠状动脉中心线时所确定的点；所述节点类型划分规则为根据目标点的邻点数量确定节点类型的规则；将所述目标冠状动脉中心线、所述目标冠状动脉中心线上的所有目标点以及每个目标点的节点类型输入至血管节段划分模型中进行目标冠状动脉血管的自动划分，确定所述目标冠状动脉中的多个目标血管节段；根据所述目标冠状动脉中的病变区域以及所述病变区域的血流储备分数，从所述多个目标血管节段中筛选出至少一个狭窄血管节段；针对于每个狭窄血管节段，基于所述目标冠状动脉的冠脉分布优势类型、该狭窄血管节段的病变数据，按照SYNTAX评分的节段计分规则，确定每个狭窄血管节段的病变评分；其中，所述病变数据中至少包括病变区域、病变数量、病变的具体特征；将每个狭窄血管节段的病变评分进行累积，确定目标患者的SYNTAX评分；所述根据预设的节点类型划分规则，确定所述目标冠状动脉中心线上的每个目标点的节点类型，包括：针对于目标冠状动脉中心线上的每个目标点，确定该目标点的邻点数量；当该目标点仅有一个邻点时，将该目标点的节点类型确定为端点；当该目标点仅有两个邻点时，将该目标点的节点类型确定为连接点；当该目标点仅有三个邻点时，将该目标点的节点类型确定为二分叉点；当该目标点仅有四个邻点时，将该目标点的节点类型确定为三分叉点；通过以下步骤训练得到所述血管节段划分模型：获取多个待训练冠状动脉的原始三维医学影像；所述原始三维医学影像为冠状动脉CT造影；针对于每个待训练冠状动脉，对该待训练冠状动脉的原始三维医学影像进行处理，确定该待训练冠状动脉的中心线、中心线上所有目标点以及每个目标点的节点类型；针对于每个待训练冠状动脉的中心线，按照冠脉16分段法对该待训练冠状动脉的中心线进行节段划分，确定该训练冠状动脉的多个待训练血管节段和每个待训练血管节段的节段编号；将进行节段划分后的每个待训练冠状动脉的中心线、中心线上所有目标点以及每个目标点的节点类型作为输入特征，将每个待训练冠状动脉的每个待训练血管节段的节段编号作为输出特征，对血管节段划分神经网络进行迭代训练，得到血管节段划分模型；所述根据所述目标冠状动脉中的病变区域以及所述病变区域的血流储备分数，从所述多个目标血管节段中筛选出至少一个狭窄血管节段，包括：将满足预设条件的目标血管节段确定为狭窄节段；其中所述预设条件包括：存在病变区域、该病变区域血流储备分数不大于预设血流储备分数以及该目标血管节段的标准血管直径大于预设直径。

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