公开(公告)号：CN115457108A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211006628.3

申请日：2022-08-22

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王金甲 ,  宋佳锐 ,  郭浩攀 ,  倪维臻 ,  陈妍 ,  王宝凤

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种冠心病介入手术中支架型号的回归定位网络预测方法，属于医学影像及计算机技术领域，具体步骤：1、获取实验所需数据；2、建立定位回归模型；3、当模型训练集与验证集中表现接近并且满足需求时，定位网络训练结束；4、冻结训练完的定位网络参数，搭建特征提取网络与回归网络并与定位网络拼接对整体模型进行联合训练，训练好的模型可以直接预测冠脉造影图像的狭窄直径、正常直径、狭窄长度三个指标来推荐合适的介入支架尺寸；5、利用测试集中样本进行模型测试，将模型预测结果与医生所作标签进行比较，验证整体定位回归模型的效果，确定最终模型并用于临床测试，帮助医生选取介入手术支架型号，具有很强的临床价值。

公开(公告)号：CN118154582A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410471742.6

申请日：2024-04-19

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王金甲 ,  倪维臻 ,  许洋 ,  谭强

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/66 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Unet的冠脉微血管疾病血流储备获取方法，属于医学技术领域，包括以下步骤：步骤S1：获取冠脉造影序列数据；步骤S2：选择需要分析的造影主血管段，利用训练好的深度学习分割模型对主血管进行分割，得到静息与充血状态下造影剂开始填充血管段和充满血管段的四帧分割图像；步骤S3：对分割后的图像提取血管中心线并基于拓扑结构限制修正断点，生成连续且准确的血管中心线；步骤S4：计算主血管中心线长度，根据序列中造影剂充满血管所用的帧数计算出血流速度；步骤S5：通过计算充血与静息状态下血流速度之间的比值获取冠脉血流储备。本发明能够基于改进UNet分割网络仅通过冠脉造影序列就能快速精准的获取冠脉血流储备，能够有效简化检测步骤提高检测效率。