(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 202211092911.2 (22)申请日 2022.09.08 (71)申请人 华中科技大 学同济医学院附属同济 医院 地址 430030 湖北省武汉市解 放大道1095 号 (72)发明人 朱文珍　张归玲　周铱然　李元昊　 朱虹全　张顺　 (74)专利代理 机构 北京众达德权知识产权代理 有限公司 1 1570 专利代理师 王春艳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/25(2022.01) G06T 17/00(2006.01) G06T 7/11(2017.01) (54)发明名称 易损斑块检测方法及相关 设备 (57)摘要 本发明公开了一种易损斑块检测方法及相 关设备， 涉及医学鉴定领域， 主要为解决目前缺 少一种准确鉴定出血管壁图像中的易损斑块的 方法的问题。 该方法包括： 基于至少两个试验样 本的斑块特征通过平扫加增强3D  HRMR‑VWI图像 构建影像组学模 型； 基于传统模 型与所述影像组 学模型确定融合预测模型； 基于所述融合预测模 型确定目标样本的易损斑块。 本发 明用于易损斑 块检测过程。 权利要求书1页 说明书9页 附图1页 CN 115511797 A 2022.12.23 CN 115511797 A 1.一种易损斑块检测方法， 其特 征在于， 包括： 基于至少两个试验样本的斑块特征通过平扫加增强3D  HRMR‑VWI图像构 建影像组学模 型； 基于传统模型与所述影 像组学模型确定融合预测模型； 基于所述融合预测模型确定目标样本的易损斑块。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取至少两个试验样本的图像数据， 其中， 所述图像数据包括增强前和增强后的高分 辨率核磁共 振成像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 基于所述图像数据确定斑块信息， 其中， 所述斑块信息包括： 斑块直径， 最小管腔面积， 斑块内出血， 最小管腔直径， 狭窄 率， 斑块负荷， 强化 率和重塑指数。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 基于至少两个试验样本的斑块特征和危险因素构建传统模型， 其中， 所述危险因素用 于表征易 导致易损斑块出现的因素。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述融合预测模型确定目标样本 的易损斑块， 包括： 基于所述融合预测模型和所述目标样本的危险因素确定目标样本的易损斑块。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述融合预测模型和所述目标样 本的危险因素确定目标样本的易损斑块， 包括： 获取目标样本的斑块特 征和危险因素； 基于所述目标样本的斑块特 征和危险因素通过 所述融合预测模型确定 评估参数； 基于所述评估参数确定易损斑块。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述融合预测模型确定目标样本 的易损斑块， 包括： 将所述评估参数满足预设条件的斑块确定为所述 易损斑块， 其中， 所述评估参数包括： AUC、 敏感度， 特异度， 准确度、 阴性预测值和阳性预测值。 8.一种易损斑块检测方法装置， 其特 征在于， 构建单元， 用于基于至少两个试验样本的斑块特征通过平扫加增强3DHRMR ‑VWI图像构 建影像组学模型； 确定单元， 用于基于传统模型与所述影 像组学模型确定融合预测模型； 第二确定单 元， 用于基于所述融合预测模型确定目标样本的易损斑块。 9.一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包括存储的程序， 其中， 在所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至权利要求7中任一项所述的易损斑块 检测方法的步骤。 10.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括至少一个处理器、 以及与所述处理 器连接的至少一个存储器； 其中， 所述处理器用于调用所述存储器中的程序指 令， 执行如权 利要求1至 权利要求7中任一项所述的易损斑块检测方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115511797 A 2易损斑块检测方 法及相关设 备 技术领域 [0001]本发明涉及医学鉴定领域， 尤其涉及一种易损斑块检测方法及相关 设备。 背景技术 [0002]动脉粥样硬化是导致脑卒中最常见的原因， 其中， 易损斑块是指导致患者发生脑 卒中事件的斑块， 脑卒中患者颅内血管内可能存在多个斑块， 那么， 找到易损斑块并对其进 行治疗对改善预后以及防止脑卒中复发至关重要。 [0003]我们在颈内动脉斑块内观察到 的脂肪成分， 纤维帽等很难在颅内斑块中观察到， 一般来说， HRMR ‑VWI能很好的显示颈动脉斑块， 对于颅内斑块， 由于血管较小及临床上疾病 的影响， 并不是所有的斑块都是典型易辨认的， 准确且清晰的显示所有的斑块并对其进行 确定诊断仍存在一定的困难， 而确定出易损斑块则更加有挑战性。 发明内容 [0004]鉴于上述问题， 本发明提供一种易损斑块检测方法及相关设备， 主要 目的在于解 决目前缺少一种准确鉴定出 血管壁图像中的易损斑块的方法的问题。 [0005]为解决上述至少一种技术问题， 第一方面， 本发明提供了一种易损斑块检测方法， 该方法包括： [0006]基于至少两个试验样本的斑块特征通过平扫加增强3D  HRMR‑VWI图像构建影像组 学模型； [0007]基于传统模型与上述影 像组学模型确定融合预测模型； [0008]基于上述融合预测模型确定目标样本的易损斑块。 [0009]可选的， 上述方法还 包括： [0010]获取至少两个试验样本 的图像数据， 其中， 上述图像数据包括增强前和增强后的 高分辨率核磁共 振成像。 [0011]可选的， 上述方法还 包括： [0012]基于上述图像数据确定斑块信息， [0013]其中， 上述斑块信息包括： 斑块直径， 最小管腔面积， 斑块内出血， 最小管腔直径， 狭窄率， 斑块负荷， 强化 率和重塑指数。 [0014]可选的， 上述方法还 包括： [0015]基于至少两个试验样本 的斑块特征和危险因素构建传统模型， 其中， 上述危险因 素用于表征易 导致易损斑块出现的因素。 [0016]可选的， 上述基于上述融合预测模型确定目标样本的易损斑块， 包括： [0017]基于上述融合预测模型和上述目标样本的危险因素确定目标样本的易损斑块。 [0018]可选的， 上述基于上述融合预测模型和上述目标样本的危险因素确定目标样本的 易损斑块， 包括： [0019]获取目标样本的斑块特 征和危险因素；说　明　书 1/9 页 3 CN 115511797 A 3