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申请/专利权人：南方科技大学医院(深圳市南山区西丽人民医院)

摘要：本发明公开了一种获取肾动脉阻力指数和肾静脉阻力指数的系统及其使用方法以及利用该系统进行肾脏健康状况评价的评估系统，其中所述使用方法包括：通过预处理模块获取肾脏区域的预处理后的三维超声心动图；通过输入模块将所述预处理后的三维超声心动图输入第一肾脏健康状况评估模型，所述第一肾脏健康状况评估模型由循环神经网络模型和深度残差网络模型组合而成；通过模型处理模块基于所述第一肾脏健康状态评估模型输出肾动脉阻力指数和肾静脉阻力指数。本发明利用循环神经网络和深度残差神经网络的各自的优点，使得根据三维超声心动图的判断结果更加准确，识别速度更加迅速。

主权项：1.一种获取肾动脉阻力指数和肾静脉阻力指数的系统，其包括：预处理模块，其用于获取肾脏区域的预处理后的三维超声心动图；输入模块，其用于将所述预处理后的三维超声心动图输入第一肾脏健康状况评估模型，所述第一肾脏健康状况评估模型由循环神经网络模型和深度残差网络模型组合而成；模型处理模块，其用于基于所述第一肾脏健康状态评估模型输出肾动脉阻力指数和肾静脉阻力指数；对预处理的三维超声心动图进行优化，查找三维超声心动图最优的二维图像，三维超声心动图最优的二维图像用于输入第一肾脏健康状况评估模型,具体采用遗传算法进行优化：1确定适应度函数：适应度函数用于评估每个个体的表现，对于超声心动图数据切片问题，所述适应度函数选择切片质量、切片数量作为评价标准;2初始化种群：在超声心动图数据上随机选取若干个点作为切片位置；3选择操作：从种群中选择适应度高的个体，以保留优秀的基因信息；4交叉操作：将选择出来的个体进行交叉操作，使其基因信息得以融合，产生新的个体；5变异操作：为了增加种群的多样性，随机改变某个切片位置的坐标；6计算适应度值，并比较与终止条件：对于新生成的个体，计算其适应度值，并与已有的最优解进行比较；7重复以上步骤，直到达到终止条件；其中所述第一肾脏健康状况评估模型由循环神经网络模型和深度残差网络模型组合而成，具体包括：将所述预处理后三维超声心动图的每个二维图像的时间序列视为一个时间步，将每个时间步的二维图像作为循环神经网络模型的输入，输出第一输出结果，所述二维图像为在每个时间序列的预处理后的图像；将每个时间步的预处理后的二维图像作为深度残差网络模型的输入，输出第二输出结果；将所述第一输出结果和所述第二输出结果输入全连接层；由所述全连接层输出所述第一肾脏健康状况评估模型的第三输出结果，所述第三输出结果包括肾动脉阻力指数和肾静脉阻力指数。

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百度查询： 南方科技大学医院(深圳市南山区西丽人民医院) 一种基于三维超声心动图的肾脏健康状况的评价方法及系统