公开(公告)号：CN117115129A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311167206.9

申请日：2023-09-11

Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

Inventor： 吕甜甜 ,  宋鹏 ,  郭运博 ,  索尔太 ,  李俊博

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明涉及冠状动脉血管狭窄自动检测和识别方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：通过冠脉血管自动分割模型对冠脉造影图像中的血管结构进行分割，输出血管轮廓；对所述血管轮廓进行骨架中心线提取，对骨架中心线进行分段；通过分段后的每段血管轮廓线和骨架中心线每个点的坐标计算骨架中心线上所有点直径；根据血管直径获取血管狭窄区域，计算血管狭窄区域的狭窄率，通过所述狭窄率进行狭窄程度判别。本发明根据图像中分割血管直径参数，定位血管狭窄发生的位置，提供快速、可靠的冠脉血管狭窄自动识别和狭窄程度评估方案，辅助医生进行快速精准的血管狭窄程度判断。

公开(公告)号：CN118396872A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410640490.5

申请日：2024-05-22

Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所

Inventor： 吕甜甜 ,  李昕泽 ,  索尔太 ,  郭运博 ,  李俊博

IPC: G06T5/60 ,  G06F30/23 ,  G06F30/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供基于深度学习的血管内超声图像弹性重建方法及设备、介质，通过有限元模拟血管建立数据集；将初始弹性模量分布作为神经网络模型的输入，得到预测位移场；通过预测位移场和实际测得位移场计算损失函数，以优化模型参数；计算实际位移场与预测位移场差异的目标函数；若目标函数不收敛，则进行弹性模量分布迭代，直至目标函数收敛，获得最新的弹性模量分布。本发明使用深度学习模型替代有限元方法实现动脉血管弹性模量重建，得到更快的重建速度与更准确的弹性模量计算结果，能为反演实时性提供保证；采用深度学习方法，由于输入信息带有噪声，故训练好的模型进行的是带有噪声数据的输入到输出的学习，因此该方法能自动学习对于噪声的处理。