本發(fā)明涉及計算機，特別涉及一種血管壁狀態(tài)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)中，血管力學(xué)分析主要關(guān)注平均應(yīng)變或最大應(yīng)變。這些傳統(tǒng)指標(biāo)雖然在評估血管壁應(yīng)變分布方面具有一定的價值，但往往忽略了應(yīng)變分布的不對稱性。具體缺陷包括：忽略局部應(yīng)變差異：平均應(yīng)變和最大應(yīng)變無法反映血管壁不同位置的應(yīng)變差異，尤其是對稱點的應(yīng)變差異，未能揭示潛在的結(jié)構(gòu)不均勻性。缺乏對病變區(qū)域的識別能力：傳統(tǒng)指標(biāo)難以識別潛在的血管壁弱點和病變區(qū)域，影響臨床診斷的準確性。早期預(yù)警能力不足：在動脈硬化和動脈瘤等疾病的早期階段，傳統(tǒng)指標(biāo)無法提供有效的預(yù)警信號，增加了病變程度加重的可能性。個體化差異和仿真模型設(shè)置導(dǎo)致的應(yīng)變峰值波動：影響臨床早期決策。

2、綜上，如何全面關(guān)注血管壁的應(yīng)變分布信息，以準確評估血管壁的狀態(tài)是本領(lǐng)域有待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種血管壁狀態(tài)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，能夠全面關(guān)注血管壁的應(yīng)變分布信息，以準確評估血管壁的狀態(tài)。其具體方案如下：

2、第一方面，本技術(shù)公開了一種血管壁狀態(tài)評估方法，包括：

3、獲取待評估血管壁圖像，并利用預(yù)設(shè)圖像處理法對所述待評估血管壁圖像進行幾何結(jié)構(gòu)重建，以構(gòu)建血管壁的幾何模型；其中，所述幾何模型包括血管壁的形貌特征；

4、利用有限元分析法并基于所述血管壁所受的預(yù)設(shè)壓力條件和預(yù)設(shè)邊界條件對所述幾何模型進行力學(xué)分析，以計算出不同血管壁位置的血管壁對稱點的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)，并基于所述應(yīng)變分布數(shù)據(jù)計算相應(yīng)的血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)；

5、根據(jù)所述血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)、目標(biāo)形態(tài)學(xué)指標(biāo)與所述待評估血管壁圖像對應(yīng)的用戶基本信息構(gòu)建相應(yīng)的聯(lián)合評價指標(biāo)；其中，所述目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)為基于應(yīng)變的衍生力學(xué)指標(biāo)；

6、將所述聯(lián)合評價指標(biāo)輸入至預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型，以便通過所述預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型通過概率運算輸出對應(yīng)的血管壁破裂狀態(tài)風(fēng)險概率。

7、可選的，所述利用預(yù)設(shè)圖像處理法對所述待評估血管壁圖像進行幾何結(jié)構(gòu)重建，以構(gòu)建血管壁的幾何模型，包括：

8、利用預(yù)設(shè)圖像處理法對所述待評估血管壁圖像進行圖像分割和三維建模處理，以執(zhí)行血管壁的幾何結(jié)構(gòu)重建，以構(gòu)建所述血管壁的幾何模型。

9、可選的，所述利用有限元分析法并基于所述血管壁所受的預(yù)設(shè)壓力條件和預(yù)設(shè)邊界條件對所述幾何模型進行力學(xué)分析，以計算出不同血管壁位置的血管壁對稱點的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)，包括：

10、利用有限元分析法并基于所述血管壁所受的預(yù)設(shè)壓力條件和預(yù)設(shè)邊界條件對所述幾何模型進行力學(xué)分析，以得到每個時間點下不同血管壁位置的環(huán)向應(yīng)變數(shù)據(jù)和徑向應(yīng)變數(shù)據(jù)；

11、確定血管中心線，并在所述血管中心線的周向選擇若干對血管壁對稱點；所述血管壁對稱點包括沿所述血管中心線方向左右兩側(cè)的左側(cè)點和右側(cè)點；

12、基于所述環(huán)向應(yīng)變數(shù)據(jù)和徑向應(yīng)變數(shù)據(jù)分別計算每一對所述血管壁對稱點的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)。

13、可選的，所述基于所述應(yīng)變分布數(shù)據(jù)計算相應(yīng)的血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)，包括：

14、根據(jù)每一對所述血管壁對稱點的所述左側(cè)點的第一應(yīng)變分布數(shù)據(jù)和所述右側(cè)點的第二應(yīng)變分布數(shù)據(jù)計算血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)。

15、可選的，所述根據(jù)所述血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)、目標(biāo)形態(tài)學(xué)指標(biāo)與所述待評估血管壁圖像對應(yīng)的用戶基本信息構(gòu)建相應(yīng)的聯(lián)合評價指標(biāo)，包括：

16、將與所述待評估血管壁圖像對應(yīng)的用戶血壓信息、用戶基線參數(shù)信息代入血管壁應(yīng)變均勻性系數(shù)計算方程，以得到融合基本信息的目標(biāo)血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)；

17、根據(jù)目標(biāo)血管壁區(qū)域的最大血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、最小血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)以及所述目標(biāo)血管壁區(qū)域的平均血管壁應(yīng)變均勻性指數(shù)獲取最大血管壁應(yīng)變集中指數(shù)，并根據(jù)所述環(huán)向應(yīng)變數(shù)據(jù)和所述徑向應(yīng)變數(shù)據(jù)獲取血管壁應(yīng)變梯度強度；

18、根據(jù)非線性數(shù)學(xué)變換處理后的目標(biāo)血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、最大血管壁應(yīng)變集中指數(shù)、血管壁應(yīng)變梯度強度以及目標(biāo)形態(tài)學(xué)指標(biāo)以及對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)構(gòu)建聯(lián)合評價指標(biāo)。

19、可選的，所述根據(jù)目標(biāo)血管壁區(qū)域的最大血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、最小血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)以及所述目標(biāo)血管壁區(qū)域的平均血管壁應(yīng)變均勻性指數(shù)獲取最大血管壁應(yīng)變集中指數(shù)，并根據(jù)所述環(huán)向應(yīng)變數(shù)據(jù)和所述徑向應(yīng)變數(shù)據(jù)獲取血管壁應(yīng)變梯度強度，包括：

20、選擇目標(biāo)血管區(qū)域中的所有所述血管壁對稱點作為目標(biāo)血管壁對稱點，以從所述目標(biāo)血管壁對稱點中的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)中確定最大血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)和最小血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)；

21、根據(jù)各所述目標(biāo)血管壁對稱點的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)血管區(qū)域的平均血管壁應(yīng)變均勻性指數(shù)，以根據(jù)最大應(yīng)變集中指數(shù)方程確定最大血管壁應(yīng)變集中指數(shù)；其中，所述最大應(yīng)變集中指數(shù)方程為：

22、；

23、其中，msci表示最大血管壁應(yīng)變集中指數(shù)，表示最大血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)，表示最小血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)，表示平均血管壁應(yīng)變均勻性指數(shù)；

24、根據(jù)所述環(huán)向應(yīng)變數(shù)據(jù)和所述徑向應(yīng)變數(shù)據(jù)并通過應(yīng)變梯度強度方程計算血管壁應(yīng)變梯度強度；其中，所述應(yīng)變梯度強度方程為：

25、；

26、其中，sgi表示血管壁應(yīng)變梯度強度，表示梯度，表示徑向應(yīng)變數(shù)據(jù)和環(huán)向應(yīng)變數(shù)據(jù)，表示范數(shù)。

27、可選的，所述將所述聯(lián)合評價指標(biāo)輸入至預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型，以便通過所述預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型通過概率運算輸出對應(yīng)的血管壁破裂狀態(tài)風(fēng)險概率之前，還包括：

28、構(gòu)建包含用于評估血管壁的各項評價指標(biāo)與血管壁破裂風(fēng)險之間關(guān)聯(lián)的回歸子模型、用于處理各項評估指標(biāo)之間的非線性關(guān)系，以輸出血管壁破裂風(fēng)險預(yù)測值的支持向量回歸子模型、用于反映血管壁病變情況的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)子模型的預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型。

29、第二方面，本技術(shù)公開了一種血管壁狀態(tài)評估裝置，包括：

30、結(jié)構(gòu)重建模塊，用于獲取待評估血管壁圖像，并利用預(yù)設(shè)圖像處理法對所述待評估血管壁圖像進行幾何結(jié)構(gòu)重建，以構(gòu)建血管壁的幾何模型；其中，所述幾何模型包括血管壁的形貌特征；

31、應(yīng)變數(shù)據(jù)獲取模塊，用于利用有限元分析法并基于所述血管壁所受的預(yù)設(shè)壓力條件和預(yù)設(shè)邊界條件對所述幾何模型進行力學(xué)分析，以計算出不同血管壁位置的血管壁對稱點的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)，并基于所述應(yīng)變分布數(shù)據(jù)計算相應(yīng)的血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)；

32、參數(shù)融合模塊，用于根據(jù)所述血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)、目標(biāo)形態(tài)學(xué)指標(biāo)與所述待評估血管壁圖像對應(yīng)的用戶基本信息構(gòu)建相應(yīng)的聯(lián)合評價指標(biāo)；其中，所述目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)為基于應(yīng)變的衍生力學(xué)指標(biāo)；

33、狀態(tài)預(yù)測模塊，用于將所述聯(lián)合評價指標(biāo)輸入至預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型，以便通過所述預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型通過概率運算輸出對應(yīng)的血管壁破裂狀態(tài)風(fēng)險概率。

34、第三方面，本技術(shù)公開了一種電子設(shè)備，包括：

35、存儲器，用于保存計算機程序；

36、處理器，用于執(zhí)行所述計算機程序，以實現(xiàn)前述公開的血管壁狀態(tài)評估方法的步驟。

37、第四方面，本技術(shù)公開了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，用于存儲計算機程序；其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)前述公開的血管壁狀態(tài)評估方法的步驟。

38、可見，本技術(shù)公開了一種血管壁狀態(tài)評估方法，包括：獲取待評估血管壁圖像，并利用預(yù)設(shè)圖像處理法對所述待評估血管壁圖像進行幾何結(jié)構(gòu)重建，以構(gòu)建血管壁的幾何模型；其中，所述幾何模型包括血管壁的形貌特征；利用有限元分析法并基于所述血管壁所受的預(yù)設(shè)壓力條件和預(yù)設(shè)邊界條件對所述幾何模型進行力學(xué)分析，以計算出不同血管壁位置的血管壁對稱點的應(yīng)變分布數(shù)據(jù)，并基于所述應(yīng)變分布數(shù)據(jù)計算相應(yīng)的血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)；根據(jù)所述血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)、目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)、目標(biāo)形態(tài)學(xué)指標(biāo)與所述待評估血管壁圖像對應(yīng)的用戶基本信息構(gòu)建相應(yīng)的聯(lián)合評價指標(biāo)；其中，所述目標(biāo)力學(xué)指標(biāo)為基于應(yīng)變的衍生力學(xué)指標(biāo)；將所述聯(lián)合評價指標(biāo)輸入至預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型，以便通過所述預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型通過概率運算輸出對應(yīng)的血管壁破裂狀態(tài)風(fēng)險概率。由此可見，本技術(shù)通過量化血管壁應(yīng)變分布的對稱性，提供了一個反映血管結(jié)構(gòu)完整性的新指標(biāo)。相比傳統(tǒng)的平均應(yīng)變或最大應(yīng)變指標(biāo)，血管壁應(yīng)變非均勻性指數(shù)能夠更好地識別血管壁潛在的弱點和病變區(qū)域，為臨床診斷和治療提供更有價值的支持。結(jié)合多個力學(xué)指標(biāo)、形態(tài)學(xué)指標(biāo)，構(gòu)建聯(lián)合指標(biāo)。這種多參數(shù)融合的方法能夠從多個角度全面評估血管壁的病變程度和破裂風(fēng)險，提高了評估的準確性和可靠性，最后通過預(yù)設(shè)血管壁狀態(tài)評估模型，能夠從不同角度對血管壁破裂風(fēng)險進行預(yù)測。通過模型融合和交叉驗證，可以選擇表現(xiàn)最好的模型或進行模型融合，提高預(yù)測的準確性和可靠性。