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预测血管树血管路径上的血流特征的深度学习模型和系统

摘要

本发明公开了一种预测血管树血管路径上的血流特征的深度学习模型和系统。所述深度学习模型包括针对所述血管路径上各点设置的神经网络,接收所述血管路径上各点的影像特征、结构特征和功能特征中的至少一种作为输入,并预测所述血管路径上各点的血流特征作为输出,所述深度学习模型接收的是所述血管路径上的点序列的影像特征、结构特征和功能特征中的至少一种,输出的是所述血管路径上的所述点序列的血流特征;并且所述深度学习模型由递归神经网络建立,或者由多层神经网络与递归神经网络依序组合而成。该深度学习模型能够精确快速的预测整条血管路径上的血流特征(如血流储备分数等血流特征),极大提高计算效率。

著录项

  • 公开/公告号CN106980899B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京昆仑医云科技有限公司;

    申请/专利号CN201710213469.7

  • 申请日2017-04-01

  • 分类号G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11225 北京金信知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄威;夏东栋

  • 地址 100005 北京市东城区西总布胡同46号明阳国际中心B座

  • 入库时间 2022-08-23 11:21:36

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