一种面向CTA影像的智能冠状动脉狭窄评估方法

本发明公开了一种面向CTA影像的智能冠状动脉狭窄评估方法，首先，以语义分割网络U‑Net为基础，提出了一种基于注意力残差网络的Attention Res‑UNet冠脉狭窄分割网络模型用于冠脉血管的自动分割。其次，利用冠脉CPR原图与上一步得到的分割图相结合进行分类预测，在Res‑Net50基础模型上进行改进，提出了一种多尺度卷积神经网络Res2Net冠脉狭窄分类网络模型，用于判断冠脉血管的狭窄程度。本发明按照美国CASS冠脉病变血管诊断标准将冠状动脉狭窄类型分为轻度狭窄、中度狭窄和重度狭窄，以此实现对冠状动脉狭窄的自动评估。