1.一种用于盲补连头颈胸血管中心线的方法，其特征在于，包括：获取头颈胸血管的局部中心线；将所述局部中心线转换成无向图数据结构；将所述局部中心线的无向图数据结构输入至基于图数据结构的图卷积神经网络模型；以及基于所述局部中心线的无向图数据结构中的第一数量的节点和边生成头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构中的第二数量的节点和边，以获得所述头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构，其中所述第二数量大于所述第一数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中位于所述局部中心线上的点为节点，并且将所述局部中心线转换成无向图数据结构包括：根据所述节点之间的连接关系构造连接所述节点的边；以及基于所述节点及用于连接节点的边生成所述局部中心线的无向图数据结构。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中获取头颈胸血管的局部中心线包括：获取头颈胸血管的三维医疗影像；利用图像分割模型从所述三维医疗影像分割出头颈胸血管分割图；根据所述头颈胸血管分割图构建所述头颈胸血管的三维网格数据；以及基于所述头颈胸血管的三维网格数据提取出所述头颈胸血管的局部中心线。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，其中将所述局部中心线转换成无向图数据结构之前，所述方法还包括：从所述局部中心线中截取所述头颈胸血管的中心线段；从所述头颈胸血管的中心线段中提取位于局部中心线上的点；以及基于所述头颈胸血管的中心线段，获取所述位于局部中心线上的点之间的连接关系。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中在将所述局部中心线的无向图数据结构输入至基于图数据结构的图卷积神经网络模型之前，所述方法还包括：对所述局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息进行归一化处理；其中基于所述局部中心线的无向图数据结构中的第一数量的节点和边生成头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构中的第二数量的节点和边，以获得所述头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构包括：利用基于图数据结构的图卷积神经网络模型处理归一化处理后的所述局部中心线的无向图数据结构，以输出补全后的无向图数据结构；以及对所述补全后的无向图数据结构中节点的坐标信息反归一化处理，以获得所述头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中对所述局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息进行归一化处理包括：根据所述局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息计算第一坐标偏差量和第二坐标偏差量；以及将所述局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息减去所述第一坐标偏差量所得差值除以所述第二坐标偏差量，以得到归一化处理后的所述局部中心线的无向图数据结构。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，其中所述第一坐标偏差量为所述局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息的均值，所述第二坐标偏差量为所述局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息的标准差。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，其存储有用于盲补连头颈胸血管中心线的程序指令，当所述用于盲补连头颈胸血管中心线的程序指令由所述处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1-7任意一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有用于盲补连头颈胸血管中心线的计算机可读指令，所述用于盲补连头颈胸血管中心线的计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1-7任意一项所述的方法。
