[发明专利]用于对血流储备分数的基于机器学习的评估的方法和系统有效
| 申请号： | 201910916884.8 | 申请日： | 2014-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110638438B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | P.沙尔马;A.卡门;B.乔治斯库;F.绍尔;D.科马尼丘;郑冶枫;H.阮;V.K.辛格 | 申请（专利权）人： | 西门子保健有限责任公司 |
| 主分类号： | A61B5/026 | 分类号： | A61B5/026;A61B6/00;A61B6/03;A61B8/06;A61B8/08;A61B8/12;G06V10/774;G06T7/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 杜荔南;陈岚 |
| 地址： | 德国埃*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了一种用于确定针对病人的冠状动脉狭窄的血流储备分数（FFR）的方法和系统。在一个实施例中，接收包括狭窄的病人的医学图像数据，从病人的医学图像数据提取针对狭窄的特征的集合，以及使用被训练的基于机器学习的映射基于特征的被提取的集合确定针对狭窄的FFR值。在另一实施例中，接收包括感兴趣的狭窄的病人的医学图像，检测对应于感兴趣的狭窄和病人的冠状动脉树的图像块，使用被直接地应用于检测到的图像块的被训练的深度神经网络回归器确定针对感兴趣的狭窄的FFR值。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 血流 储备 分数 基于 机器 学习 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用于针对病人确定针对感兴趣的狭窄的血流储备分数（FFR）的方法，包括：/n接收包括感兴趣的狭窄的病人的医学图像数据；/n从病人的医学图像数据提取针对感兴趣的狭窄的特征的集合；以及/n使用被训练的基于机器学习的映射基于特征的被提取的集合确定针对感兴趣的狭窄的FFR值。/n
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