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基于神经网络的动脉瘤破裂预测方法、装置及存储介质 

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申请/专利权人:昆明同心医联科技有限公司

摘要:本发明提供一种基于神经网络的动脉瘤破裂预测方法、装置及存储介质,包括:获取血管的3D‑DSA图像,基于所述3D‑DSA图像获取图像中每个动脉瘤的血管几何形状信息以及血液动力学参数;对所述血管几何形状信息以及血液动力学参数中分别包括的平均流量参数、动脉瘤流入率、周转时间进行量化;将量化后的血管几何形状信息、血液动力学参数以及健康检查数据作为神经网络模型的输入,得到动脉瘤破裂预测数据。基于神经网络算法,不仅根据动脉瘤的大小、形状或位置来描绘破裂源,还可以提供更可靠的参数识别。有助于改善多发性动脉瘤患者中IAs破裂的临床鉴定,提高了预测的准确性。

主权项:1.一种基于神经网络的动脉瘤破裂预测方法,其特征在于,包括:获取血管的3D-DSA图像,基于所述3D-DSA图像获取图像中每个动脉瘤的血管几何形状信息以及血液动力学参数;对所述血管几何形状信息以及血液动力学参数中分别包括的平均流量参数、动脉瘤流入率、周转时间进行量化;将量化后的血管几何形状信息、血液动力学参数以及健康检查数据作为神经网络模型的输入,得到动脉瘤破裂预测数据;其中,所述神经网络模型包括基于以下公式得到动脉瘤破裂预测数据,包括: RIMc以及RIMm分别为参考信息模型,Hmax为血管最大高度,SRHmax为血管最大高度尺寸比率,UI为起伏指数,UI用于代表动脉瘤表面不规则程度,RRT为相对停留时间;如果动脉瘤是分叉型,则分叉等于1;如果是侧壁型,则分叉等于0;获取动脉瘤的部位信息,基于动脉瘤的部位得到该动脉瘤的破裂频率;将破裂频率最高的动脉瘤识别标记为已经破裂;若标记为破裂的动脉瘤和未标记为破裂的动脉瘤处于同一个动脉且频率相同,则将次识别为破裂的动脉瘤标记为识别错误。

全文数据:

权利要求:

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