公开(公告)号：CN115375649A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210998464.0

申请日：2022-08-19

Applicant: 复旦大学

Inventor： 余锦华 ,  张师威 ,  倪伟 ,  肖炜平 ,  顾宇翔

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法及装置，先使用神经网络对患者DSA影像进行血管检测，并记录血管开始和结束显影所在帧数；将血管开始和结束显影所在帧数除以DSA采样帧率，得到所检测到血管开始和结束显影的时间点，通过计算得到时间特征；由于多帧DSA影像可通过取每个像素点在时间轴上最小像素值可合成最小强度图，对时间特征对应的DSA影像合成相应的最小强度图，并使用时间特征进行加权，得到时间增强最小强度图；对时间增强最小强度图通过计算得到时间增强影像组学特征，通过机器学习的方法构建动静脉畸形分级预测模型。该方法及装置能够准确、简便地评估动静脉畸形的高低等级。