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申请/专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院
摘要：本发明提供面向实验鼠的颅内高危动脉瘤破裂风险分析方法及系统，涉及动脉瘤技术领域，包括获取实验鼠的头部CT血管造影图像和MRI血管造影图像，生成融合的多模态医学影像；自动提取动脉瘤区域，并结合区域生长算法精确分割动脉瘤轮廓，构建个体化的动脉瘤三维模型；采用有限元方法对所述动脉瘤三维模型进行网格划分，生成动脉瘤血管壁和血液区域的体网格模型，基于所述体网格模型建立流固耦合的血流动力学数值模拟模型；利用实验鼠的生理参数设定边界条件，进行非定常血流动力学模拟；采用长短时记忆网络LSTM和注意力机制，对不同动脉瘤部位的破裂风险进行分层预测，得到局部破裂概率和整体破裂概率。
主权项：1.面向实验鼠的颅内高危动脉瘤破裂风险分析方法，其特征在于，包括：获取实验鼠的头部CT血管造影图像和MRI血管造影图像，对CT血管造影图像和MRI血管造影图像进行配准，生成融合的多模态医学影像；利用预先训练的卷积神经网络对所述多模态医学影像进行分割，自动提取动脉瘤区域，并结合区域生长算法精确分割动脉瘤轮廓，构建个体化的动脉瘤三维模型；采用有限元方法对所述动脉瘤三维模型进行网格划分，生成动脉瘤血管壁和血液区域的体网格模型，基于所述体网格模型建立流固耦合的血流动力学数值模拟模型；利用实验鼠的生理参数设定边界条件，进行非定常血流动力学模拟，获得动脉瘤壁面的时均和峰值血流动力学参数分布；通过相关性分析，从所述形态学特征和血流动力学参数中筛选出与动脉瘤破裂高度相关的风险因子，构建多参数融合的动脉瘤破裂风险预测指标体系；构建分层级动脉瘤破裂风险预测模型，模型的输入为所述预测指标体系，采用长短时记忆网络LSTM和注意力机制，对不同动脉瘤部位的破裂风险进行分层预测，得到局部破裂概率和整体破裂概率。
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百度查询： 首都医科大学附属北京天坛医院 面向实验鼠的颅内高危动脉瘤破裂风险分析方法及系统
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