技术摘要：
本发明公开了一种CTA影像处理方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取CTA影像数据；根据所述CTA影像数据，利用匹配模型，进行首次数据类型匹配，以确定所述CTA影像的数据类型；根据所述数据类型，生成携带所述数据类型的影像后处理应用调用指令；响应于所  全部
背景技术：
头颈部CTA(CT  Computed  Tomography  angiography，CT血管造影)影像常规的检 查项目有三种：头颈CTA、头颅CTA、颈部CTA，三种检查项目对应CT(Computed  Tomography， 计算机体层摄影)扫描范围分别是：头颅与颈部联合扫描、单独头颅扫描、单独颈部扫描。其 中头颈CTA扫描范围是头颅CTA与颈部CTA的并集。头颈部CTA完成扫描后，医生根据检查项 目名称明确影像手动输入扫描类型，选择与之匹配的头颈部CTA影像后处理方法进行影像 重建，基于输出的重建影像进行诊断。如此，会给医生带来较大工作量，并且手动操作过程 存在输入错误的可能性，如果输入错误，将给后续工作带来较大麻烦。 针对上述情况，目前的处理方法是，依赖影像元数据“检查描述”与“序列描述”做 规则匹配，为头颈部CTA影像三种检查项目确定检查项目对应的影像自动匹配后处理方法。 但实际应用过程中，较多头颈部CTA三种检查项目的影像元数据“检查描述”与“序列描述” 采用不具有区别的统一定义，或者采用具有区别的分别定义，但是定义经常出现错误，由此 导致无法正确识别检查项目。
技术实现要素：
本发明实施例为了解决CTA影像处理过程中存在的上述问题，创造性地提供一种 CTA影像处理方法、装置及计算机可读存储介质。 根据本发明第一方面，提供了一种CTA影像处理方法，所述方法包括：获取CTA影像 数据；根据所述CTA影像数据，利用匹配模型，进行首次数据类型匹配，以确定所述CTA影像 的数据类型；根据所述数据类型，生成携带所述数据类型的影像后处理应用调用指令；响应 于所述调用指令，调用所述影像后处理应用，以重建对应于所述CTA影像的重建影像。 根据本发明一实施方式，所述匹配模型根据CTA影像数据的元数据定义构建。 根据本发明一实施方式，所述方法还包括：检测首次数据类型匹配的第一匹配结 果；在所述第一匹配结果示出首次数据类型匹配失败时，根据所述CTA影像数据，利用识别 模型，进行二次数据类型匹配，以确定所述CTA影像的数据类型。 根据本发明一实施方式，根据所述CTA影像数据，利用识别模型，进行二次数据类 型匹配，以确定所述CTA影像的数据类型，包括以下至少一者： 利用根据CTA影像数据的类型标识构建的分类模型，确定所述CTA影像的数据类 型； 利用根据CTA影像数据构建的骨骼特征提取模型，提取所述CTA影像的骨骼特征， 以及根据所提取的骨骼特征，确定所述CTA影像的数据类型。 根据本发明一实施方式，所述方法还包括：检测二次数据类型匹配的第二匹配结 4 CN 111612863 A 说　明　书 2/7 页 果；在所述第二匹配结果示出二次数据类型匹配失败时，获取基于影像数据的扫描范围确 定的数据类型。 根据本发明第二方面，提供了一种CTA影像处理装置，所述装置包括：获取模块，用 于获取CTA影像数据；类型确定模块，用于根据所述CTA影像数据，利用匹配模型，进行首次 数据类型匹配，以确定所述CTA影像的数据类型；应用调用模块，用于根据所述数据类型，生 成携带所述数据类型的影像后处理应用调用指令；影像处理模块，用于响应于所述调用指 令，调用所述影像后处理应用，以重建对应于所述CTA影像的重建影像。 根据本发明一实施方式，所述匹配模型根据CTA影像数据的元数据定义构建。 根据本发明一实施方式，所述装置还包括：第一检测模块，用于检测首次数据类型 匹配的第一匹配结果；识别模块，用于在所述第一匹配结果示出首次数据类型匹配失败时， 根据所述CTA影像数据，采用预先构建的识别模型，进行二次数据类型匹配，以确定所述CTA 影像的数据类型。 根据本发明一实施方式，识别模块包括以下至少一者：标识确定子模块，用于利用 根据CTA影像数据的类型标识构建的分类模型，确定所述CTA影像的数据类型；提取确定子 模块，用于利用根据CTA影像数据构建骨骼特征提取模型，提取所述CTA影像的骨骼特征，以 及根据所提取的骨骼特征，确定所述CTA影像的数据类型。 根据本发明第三方面，又提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一 组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行上述CTA影像处理方法。 本发明实施例CTA影像处理的方法、装置及计算机可读存储介质，首先采用影像数 据元数据定义构建的匹配模型进行数据类型匹配，以更好地确定影像数据的数据类型，以 根据数据类型对CTA影像数据进行适应于其数据类型的后处理。同时，在匹配模型对CTA影 像数据进行数据类型匹配失败时，利用根据CTA元数据“检查描述”和“序列描述”构建识别 模型，对影像数据类型进一步进行自动识别。最大化提升头颈部CTA影像数据类型识别准确 性，有效提高了CTA影像数据的数据类型识别效率。此外，在利用识别模型再次进行数据类 型匹配失败后，直接获取根据扫描范围确定的数据类型，保证了所有CTA影像数据都能够在 确定正确的数据类型后，进行对应于CTA影像数据类型的影像后处理。如此，根据CTA影像的 数据类型，影像数据进行针对性处理，有效提高了精确度。 需要理解的是，本发明的教导并不需要实现上面所述的全部有益效果，而是特定 的技术方案可以实现特定的技术效果，并且本发明的其他实施方式还能够实现上面未提到 的有益效果。 附图说明 通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目 的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若 干实施方式，其中： 在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。 图1示出了本发明实施例CTA影像处理方法的实现流程示意图一； 图2示出了本发明实施例CTA影像处理方法的实现流程示意图二； 图3示出了本发明实施例CTA影像处理方法的具体应用示例的实现流程示意图； 5 CN 111612863 A 说　明　书 3/7 页 图4示出了本发明实施例CTA影像处理装置的组成结构示意图。