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一种基于深度循环神经网络的心功能自动分析方法

摘要

本发明涉及一种基于深度循环神经网络的心功能自动分析方法,属于医学图像分析技术领域。该方法包括以下步骤:S1:获取心脏核磁电影,并对其进行预处理;S2:构建多任务学习的循环神经网络模型,提取底层通用影像特征;S3:将提取到的底层通用影像特征输入到两层的长短记忆循环神经网络中,构建时空的依赖关系;S4:构建目标损失函数;S5:根据步骤S4中构建的损失函数对循环神经网络的参数,利用随机梯度下降法进行训练优化;S6:当循环神经网络模型完成训练后,将经过预处理后的心脏核磁电影输入到训练好的循环神经网络中,测量出心功能分析中的十三个参数。本发明无需人工勾画心室结构,自动完成端到端的心功能分析。

著录项

  • 公开/公告号CN109192305B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201811063328.2

  • 发明设计人 肖晶晶;尚永宁;李梦;种银保;

    申请日2018-09-12

  • 分类号G16H50/20(20180101);G06N3/04(20060101);A61B5/055(20060101);

  • 代理机构11275 北京同恒源知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵荣之

  • 地址 400037 重庆市沙坪坝区新桥正街183号

  • 入库时间 2022-08-23 11:22:13

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