基于时空判别性特征学习的冠状动脉序列血管分割方法

摘要

本发明涉及一种基于时空判别性特征学习的冠状动脉序列血管分割方法，对心脏冠状动脉造影序列图像进行血管分割处理，该方法基于预训练的改进U‑net网络模型对当前帧图像及其临近几帧图像进行处理，获取当前帧图像的血管分割结果，所述改进U‑net网络模型包括编码部分、跳跃连接层和解码部分，所述编码部分采用3D卷积层进行时间空间特征提取，所述解码部分设有通道注意力模块，所述跳跃连接层对编码部分提取的特征进行聚合，得到聚合特征图并传输至解码部分。与现有技术相比，本发明引入时空特征进行心脏冠状动脉血管分割，并降低了时域噪声的干扰，强调了血管特征，缓解了血管分割中类别不平衡的问题，具有更高的血管分割准确率。