一种面向CTA影像的智能冠状动脉狭窄评估方法

1.一种面向cta影像的智能冠状动脉狭窄评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向cta影像的智能冠状动脉狭窄评估方法，其特征在于，所述attention res-unet冠脉狭窄分割网络由编码阶段、解码阶段和预测阶段组成；在编码阶段用残差模块替换原本的卷积模块，构成用于提取特征的残差单元；编码阶段由五个残差单元组成，用于提取冠脉cpr图像的特征信息，再经过2×2的最大池化操作保留图像的主要特征并减小图像尺寸；在该阶段网络获得五个初步有效特征层，再将其送入解码阶段进行特征融合，因此编码阶段的作用是提取冠脉cpr图像特征，并且扩大感受野；解码阶段利用编码阶段获取到的初步有效特征层进行上采样，在该阶段同样将残差模块替换原本的卷积模块进行反卷积，同时将注意力机制添加到跳跃连接之前，从而使该过程传输而来的冠脉血管特征进行融合，获得最终的有效特征层；最后，采用1×1的卷积对通道进行降维，利用前两个阶段得到的特征进行预测，通过softmax对冠脉血管和背景进行分类，从而达到使其分割的目的，输出冠脉cpr图像最终分割结果。

3.根据权利要求1所述的一种面向cta影像的智能冠状动脉狭窄评估方法，其特征在于，所述冠脉cpr原图与分割后的图像进行融合采用add方式。