一种基于几何变形增强的级联细化冠状动脉分割方法

本发明涉及深度学习与医学图像分割的交叉技术领域，尤其为一种基于几何变形增强的级联细化冠状动脉分割方法，其步骤包括：步骤S1、图像采集；步骤S2、图像预处理；步骤S3、网格构建；步骤S4、模型构建；步骤S5、模型训练；针对冠状动脉具有复杂的解剖结构问题，本发明通过整合几何变形网络，设计了一种级联网络用于冠状动脉的分割和结果的矢量化，该网络能够生成连续且准确的冠状动脉网格，适应复杂的冠状动脉结构，避免了分割结果的碎片化，不同于传统的基于体素的立方体方法生成的网格结果，本发明提出的算法能够重建出具有规则形态的更精细的矢量化冠状动脉网格，避免了在复杂分支中的分叉粘连和点云分散问题。