摘要
本发明公开了一种基于目标检测的血管通路病变识别方法及系统,涉及医学图像处理技术领域,包括,根据心电图信号进行心动周期相位划分,并计算血管DSA图像序列相邻帧间的位移矢量场,构建运动补偿模型,生成稳定DSA序列;通过U‑Net分割模型将稳定DSA序列分割为二值化血管掩膜图像,并使用粒子图像测速算法,追踪连续帧中造影剂粒子的运动位移,生成血流速度矢量场,计算涡流强度特征图;将二值化血管掩膜图像和涡流强度特征图进行通道级联,生成血管特征张量,并通过改进YOLOv7模型,生成病变检测结果。本发明提升了血管病变识别的准确性、鲁棒性及临床适用性,实现了从多模态数据处理到自动化诊断报告生成的技术闭环。