(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 202211252152.1 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 数坤 （上海） 医疗科技有限公司 地址 200030 上海市徐汇区枫林路420号2 楼A区307室 (72)发明人 张雅茜　 (74)专利代理 机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 专利代理师 苏蕾 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置、 设备和存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种图像处理方法、 装置、 设备 和可读存储介质。 本申请 的图像处理方法包括： 获取待识别的脑部扫描图像， 以及所述脑部扫描 图像中的目标血管区域； 根据所述脑部扫描图像 的静脉晚期数据对所述目标血管区域进行脑梗 死识别， 确定所述脑部扫描图像中的脑梗死核心 区域； 根据所述脑部扫描图像的静脉期数据对所 述目标血管区域进行脑梗 死风险识别， 确定所述 脑部扫描图像中的脑梗 死预测区域； 根据所述脑 梗死核心区域和所述脑梗死预测区域确定所述 脑部扫描图像中的脑梗 死风险区域。 本申请的技 术方案能够实现根据当前的脑部扫描图像预测 脑梗死患者在后续过程中可能出现的脑梗死风 险区域范围， 提高脑部扫描图像的诊断参考准确 性。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 115546159 A 2022.12.30 CN 115546159 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 所述图像处 理方法包括： 获取待识别的脑部扫描图像， 以及所述脑部扫描图像中的目标 血管区域； 根据所述脑部扫描图像的静脉晚期数据对所述目标血管区域进行脑梗死识别， 确定所 述脑部扫描图像中的脑梗死核心区域； 根据所述脑部扫描图像的静脉期数据对所述目标血管区域进行脑梗死风险识别， 确定 所述脑部扫描图像中的脑梗死 预测区域； 根据所述脑梗死核心区域和所述脑梗死预测区域确定所述脑部扫描图像中的脑梗死 风险区域。 2.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述脑部扫描图像的静脉 期数据对所述目标血管区域进 行脑梗死风险识别， 确定所述脑部扫描图像中的脑梗死预测 区域之前， 还 包括： 对所述脑部扫描图像进行 血管筛选， 得到所述脑部扫描图像中的静脉 血管区域； 采集所述静脉血管区域的各静脉点， 根据 各所述静脉点计算所述脑部扫描图像的静脉 曲线模型； 根据所述静脉曲线模型获取所述脑部扫描图像的目标期相数据， 其中， 所述目标期相 数据包括动脉期数据、 静脉期数据和静脉晚期数据中至少一种。 3.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述脑部扫描图像的静脉 期数据对所述目标血管区域进 行脑梗死风险识别， 确定所述脑部扫描图像中的脑梗死预测 区域， 包括： 获取所述目标 血管区域的左脑目标 血管区域和右 脑目标血管区域； 比对所述左脑目标血管区域中的静脉期数据与所述右脑目标血管区域中的静脉期数 据； 若所述左脑目标血管区域中的静脉期数据与所述右脑目标血管区域中的静脉期数据 不匹配， 则确定静脉期数据异常的目标 血管区域为梗死风险血 管区域； 根据所述梗死风险血管区域和预设血管膨胀度确定所述脑部扫描图像中的脑梗死预 测区域。 4.如权利要求3所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述梗死风险血管区域和 预设血管膨胀度确定所述脑部扫描图像中的脑梗死 预测区域， 包括： 查询预设数据库， 获取 所述梗死风险血 管区域对应的预设血 管膨胀度； 根据所述预设血管膨胀度对所述脑部扫描图像中的梗死风险血管区域进行扩散区域 识别， 得到所述梗死风险血 管区域对应的脑梗死 预测区域。 5.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述脑部扫描图像的静脉 晚期数据对所述目标血管区域进 行脑梗死识别， 确定所述脑部扫描图像中的脑梗死核心区 域， 包括： 获取所述脑部扫描图像的静脉曲线模型， 根据所述静脉曲线模型获取所述脑部扫描图 像的静脉晚期数据； 比对各所述目标血管区域的静脉晚期数据， 将静脉晚期数据异常的目标血管区域标记 为目标梗死 血管区域； 获取所述目标梗死血管区域关联的目标颅 内区域， 确定所述目标梗死血管区域的目标权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546159 A 2颅内区域 为所述脑部扫描图像的脑梗死核心区域。 6.如权利要求5所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述获取所述目标梗死血管区域关 联的目标颅内区域， 确定所述目标梗死血管区域的目标颅内区域为所述脑部扫描图像的脑 梗死核心区域， 包括： 获取所述目标梗死血管区域对应的目标颅 内区域， 以及所述目标颅内区域对应的正常 颅内区域； 获取所述目标颅 内区域和所述正常颅 内区域之间的血流容积比值， 将所述血流容积比 值大于预设的血流 容积比阈值的目标颅内区域 为所述脑部扫描图像的脑梗死核心区域。 7.如权利要求1 ‑6任一项所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述脑梗死核心 区域和所述脑梗死 预测区域确定所述脑部扫描图像中的脑梗死风险区域， 包括： 获取所述脑梗死核心区域的第 一预设涂层样式， 以及所述脑梗死预测区域的第 二预设 涂层样式； 基于所述第一预设涂层样式对所述脑梗死核心区域进行图像标记， 得到第一标记区 域； 基于所述第二预设涂层样式对所述脑梗死预测区域进行图像标记， 得到第二标记区 域； 获取所述第 一标记区域和所述第 二标记区域之间的非重合 区域， 确定所述非重合区域 为所述脑部扫描图像中的脑梗死风险区域。 8.一种图像处 理装置， 其特 征在于， 所述图像处 理装置包括： 图像获取模块， 被配置为获取待识别的脑部扫描图像， 以及所述脑部扫描图像中的目 标血管区域； 核心识别模块， 被配置为根据 所述脑部扫描图像的静脉晚期数据对所述目标血管区域 进行脑梗死识别， 确定所述脑部扫描图像中的脑梗死核心区域； 扩大预测模块， 被配置为根据 所述脑部扫描图像的静脉期数据对所述目标血管区域进 行脑梗死风险识别， 确定所述脑部扫描图像中的脑梗死 预测区域； 风险标记模块， 被配置为根据 所述脑梗死核心区域和所述脑梗死预测区域确定所述脑 部扫描图像中的脑梗死风险区域。 9.一种图像处 理设备， 其特 征在于， 所述图像处 理设备包括： 一个或多个处 理器； 存储器； 以及 一个或多个应用程序， 其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中， 并配置 为由所述处 理器执行以实现权利要求1至7中任一项所述的图像处 理方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序 被处理器进行加载， 以执 行权利要求1至7中任一项所述的图像处 理方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546159 A 3