一种基于深度学习的冠状动脉CT血管造影图像中斑块识别方法

本发明提供了一种基于深度学习的冠状动脉CT血管造影图像中斑块识别方法。首先，计算冠状动脉CT血管造影图像的冠状动脉中心线，基于中心线进行图像的多角度曲面重建，再进行融合处理，实现图像质量改善；接着，构建基于注意力机制的冠心病斑块检测网络，并利用融合后的图像对网络进行训练，得到更有效的检测网络，利用训练好的检测网络实现对图像中冠状动脉斑块的检测。本发明能够有效解决单一曲面重建图像中因角度局限问题造成的准确率低的问题，显著提升冠状动脉CT血管造影图像中斑块识别的准确率。