一种基于V-net对血管分割以及特征值提取和数据整合的方法

本发明公开了一种基于V‑net对血管分割以及特征值提取和数据整合的方法，涉及医学影像分析技术领域；包括：S1、获取患者的CT图像并进行预处理；S2、构建V‑net神经网络并进行训练，将预处理后的CT图像输入到训练好的V‑net神经网络中，重建血管模型；S3、对血管模型进行特征值提取。本发明通过构建和训练V‑net神经网络，对患者腹部CT医学影像中的血管进行分割重构，得到分割效果良好的门静脉、肝动脉、主动脉等血管模型，并且通过算法对血管模型的特征值进行提取以及数据标准化，使得CT图像信息能够以模型和数据化的形式，展现出血管形态和特征值，可以从复杂的CT影像中获取所关注的血管特征信息。