[发明专利]用于使用降阶模型和机器学习估计血流特性的系统和方法有效
| 申请号： | 201780071286.4 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110168613B | 公开（公告）日： | 2023-02-21 |
| 发明（设计）人： | T.M.桑德斯;S.桑卡兰;L.格拉迪;D.斯佩恩;肖南;H.J.金;C.泰勒 | 申请（专利权）人： | 哈特弗罗公司 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;A61B5/02;G16B5/00;G06Q50/22 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 吕传奇;闫小龙 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 公开了用于确定患者的血流特性的系统和方法。一种方法包括：在电子存储介质中接收所述患者的脉管系统的至少一部分的患者特定图像数据，所述患者特定图像数据具有一个或多个点处的几何特征；从所接收的图像数据生成患者特定降阶模型，所述患者特定降阶模型包括在所述患者的所述脉管系统的所述一个或多个点处的阻抗值的估计和所述几何特征的简化；创建特征向量，所述特征向量包括所述患者特定降阶模型的所述一个或多个点中的每一个的所述阻抗值的估计和所述几何特征；以及使用被训练来基于所述一个或多个点处的所创建的特征向量而预测血流特性的机器学习算法来确定所述患者特定降阶模型的所述一个或多个点处的血流特性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 使用 模型 机器 学习 估计 血流 特性 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种确定患者的血流特性的计算机实施的方法，所述方法包括：在电子存储介质中接收所述患者的脉管系统的至少一部分的患者特定图像数据，所述患者特定图像数据具有一个或多个点处的几何特征；从所接收的图像数据生成患者特定降阶模型，所述患者特定降阶模型包括在所述患者的所述脉管系统的所述一个或多个点处的阻抗值的估计和所述几何特征的简化；创建特征向量，所述特征向量包括所述患者特定降阶模型的所述一个或多个点中的每一个的所述阻抗值的估计和所述几何特征；以及使用被训练来基于所述一个或多个点处的所创建的特征向量而预测血流特性的机器学习算法来确定所述患者特定降阶模型的所述一个或多个点处的血流特性。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈特弗罗公司，未经哈特弗罗公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201780071286.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
