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公开(公告)号：CN116115208B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211446149.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/026 , A61B5/021 , A61B6/03 , A61B34/10 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于物理驱动预测静息冠状动脉微循环阻力的方法，属于组合优化算法领域。该方法基于患者的CTA图像，重建个性化冠状动脉三维血管解剖模型；并通过解剖模型，利用基于自然生长法则的血管标度率，分配患者在理想状态的冠脉血流量，建立一种模拟理想状态微循环阻力的方法；依据冠脉微循环阻力代偿机制，使用基于物理驱动的方法迭代优化调整微循环阻力值，使冠脉模型入口压力与患者个性化主动脉压力值相匹配，从而建立一种符合生理机制的高保真静息状态血流动力学的方法。本发明实现了冠脉静息状态的模拟，构建了一种精确模拟静息状态冠脉微循环阻力的方法，为实现无创计算瞬时无波幅比提供精确的个性化边界条件。
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公开(公告)号：CN112244878B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010895392.8
申请日：2020-08-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了用并联型多模块CNN和LSTM识别关键频带图像序列的方法，基于短时傅里叶变换对脑电信号进行时频分析，选取与运动想象任务密切相关的关键频带；然后，采用关键频带成像方法，针对每个离散时间，将各导联的关键频带时频融合信息同时插值于相应导联在网格中的离散位置上，并利用最近邻插值法对空值处进行信息增补，获得两个关键频带图像序列；最后，设计并联型多模块CNN和LSTM网络，用于关键频带图像序列的频域、空域与时域特征的提取与融合识别，实现脑电信号的自动分类。本发明通过短时傅里叶变换获得脑电信号丰富的时频信息，利用网络结构能充分的学习图像序列所包含的特征，有效的提高了脑电信号的识别效果。
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公开(公告)号：CN115966310A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211550873.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 一种针对头颈动脉狭窄患者的脑血流自调节模拟方法，属于血流动力学领域。建立脑部微动脉交感神经和迷走神经信号数学模型，模拟脑灌注压变化时神经活动，从而建立脑血流自调节机制的自主神经调节数学模型；模拟脑灌注压变化时脑部微动脉血管平滑肌运动，从而建立脑血流自调节机制的血管平滑肌反射调节数学模型；模拟脑灌注压变化时脑部微动脉血管剪切应力调节促使血管产生舒缩运动，从而建立脑血流自调节机制的剪切应力调节数学模型；针对头颈动脉狭窄患者，依据不同狭窄程度优化自主神经调节功能，建立脑血流自调节数学模型；建立人体血液循环系统集中参数模型，将脑血流自调节模型加入集中参数模型，模拟不同体外反搏压力下的脑血流‑灌注压。
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公开(公告)号：CN112932505B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110058776.9
申请日：2021-01-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/372
Abstract: 本发明公开了一种基于时频能量的符号传递熵及脑网络特征计算方法，首先，基于共平均参考对采集的运动想象脑电信号(MI‑EEG)进行预处理；然后，对各导联MI‑EEG进行连续小波变换，求得其时‑频‑能量矩阵，并将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间‑能量序列依次拼接，得到该导联的一维时频能量序列；进而，计算任意两个导联时频能量序列之间的符号传递熵，构建大脑连通性矩阵，并使用皮尔逊特征选择算法优化矩阵元素；最后，计算脑功能网络的度和中间中心性，构成特征向量，用于MI‑EEG的分类。结果表明，本发明可以有效地提取MI‑EEG的频域特征和非线性特征，相比于传统的基于脑功能网络的特征提取方法具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN110477877B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910595719.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 一种基于FFR原理建立快速判断血管狭窄阻力和微循环阻力大小模型的方法，属于模型建立领域。是一种基于FFR原理快速判断冠脉狭窄是否引发心肌缺血的方法。获取患者收缩压、舒张压、心输出量，ct图像；然后基于患者ct图像，重建冠脉三维模型，测量并记录各分支血管的直径；然后分配其血流量。根据收集到多组收缩压、舒张压、血流量和狭窄率数据，建立逻辑回归方程。然后将上述参数代入所建立的逻辑回归模型，判断血管狭窄阻力和微循环阻力大小，进而初步判断冠脉狭窄是否造成心肌缺血。该方法计算速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936805A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202110999197.4
申请日：2021-08-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50 , G06F30/23 , G06F30/28 , A61B5/026 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种流固耦合的冠状动脉几何多尺度模型的计算方法，属于血流动力学域。在进行血流动力学模拟时，血管壁与血流两者之间相互影响，为充分考虑血管壁弹性对血流的影响，一般采用流固耦合模型，但是流固耦合模型在模拟计算无创血流储备分数时，无法模拟充血状态下微血管阻力的变化，为同时考虑血管壁以及微血管阻力，建立了基于流固耦合的几何多尺度计算模型。将电子元器件电阻Rm和电感L串联后耦合至三维流固耦合模型，其中电阻Rm模拟血管分支的微循环阻力，电感L模拟微循环血流惯性。该方法既可以模拟血管壁对血流的影响，又能为三维流固耦合模型提供可靠的微血管阻力边界条件，能更加贴近真实生理环境，提高血流动力学的计算准确度。
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公开(公告)号：CN112668424A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011509929.9
申请日：2020-12-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBSAGAN的脑电信号数据增广的方法，设计Up ResBlock与Down ResBlock网络结构，通过主干的两个1D卷积层与分支的一个1D卷积层提取不同尺度感受野下的特征，并分别采用1D反卷积层和平均池化层分别进行数据维度的扩大和缩小。基于Self‑Attention机制设计1D Self‑Attention网络。该网络结构无视各离散时刻数据之间的距离，能够通过并行计算各离散时刻数据之间的相似度直接获得全局的时序特征，适用于具有丰富时序信息的脑电信号。Down ResBlock与1D Self‑Attention等网络组成RBSAGAN的判别器，输出损失值对生成器以及判别器的参数进行更新，直至达到纳什平衡。生成器产生的新数据与原有数据构成增广数据集，输入1D CNN进行分类，以评估生成数据的质量。
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公开(公告)号：CN111400953A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010210247.1
申请日：2020-03-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/00 , G06T7/11 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种牵张成骨的仿真系统，涉及数值模拟仿真技术领域。本发明可再现牵张成骨术中复杂的骨再生动态过程和成骨效果，可用于确定最佳骨再生效果的牵张方案，为临床牵张成骨手术提供术前指导。所述系统包括对象截骨区域个体化三维重建模块、牵张参数设置模块、截骨区域计算生物力学分析模块、骨再生动态过程模拟模块和显示模块。截骨区域个体化三维重建模块用于在对象医学图像基础上重建截骨区域真实的几何模型。牵张参数设置模块用于设置不同牵张加载模式和参数。截骨区域计算生物力学分析模块用于建立生物力学模型并进行有限元分析。骨再生动态过程模拟模块用于再现骨痂的骨再生过程。显示模块用于显示仿真计算的结果。
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公开(公告)号：CN111241759A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010033909.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/28 , G06T7/00 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种基于零维血流动力学模型的FFR快速计算系统模型，属于血流动力学数值模拟领域。所述系统包括：构建个性化零维血流动力学模型，狭窄阻力理论计算模型，确定狭窄阻力，FFR模型。静息状态下，通过冠脉后负荷和包括心脏在内的其他模型参数个性化零维模型。充血状态下，将阻力模型输出的狭窄阻力作为零维模型的输入，影响零维模型冠脉各分支的流量分配，再将零维模型输出的狭窄分支流量作为阻力模型的输入，重新计算狭窄阻力。两个模型如此反复迭代直到流量与阻力匹配，最终确定狭窄阻力，得到冠脉各分支压力，由充血状态下狭窄远端与主动脉根部平均压力的比值计算FFR。该系统可快速准确地计算FFR。本系统快速准确。
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公开(公告)号：CN110477877A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910595719.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 一种基于FFR原理建立快速判断血管狭窄阻力和微循环阻力大小模型的方法，属于模型建立领域。是一种基于FFR原理快速判断冠脉狭窄是否引发心肌缺血的方法。获取患者收缩压、舒张压、心输出量，ct图像；然后基于患者ct图像，重建冠脉三维模型，测量并记录各分支血管的直径；然后分配其血流量。根据收集到多组收缩压、舒张压、血流量和狭窄率数据，建立逻辑回归方程。然后将上述参数代入所建立的逻辑回归模型，判断血管狭窄阻力和微循环阻力大小，进而初步判断冠脉狭窄是否造成心肌缺血。该方法计算速度快。
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