[发明专利]一种主动脉血管壁斑块智能诊断方法

权利要求书

1.一种主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：该方法包括以下骤：

步骤一、训练数据准备；

步骤二、深度学习网络模型搭建；

步骤三、深度学习网络训练；

步骤四、深度学习网络测试。

2.根据权利要求1所述的主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：所述的训练数据准备是利用心电图触发和呼吸导航的3D SPACE序列采集主动脉血管壁数据，对于数据的采集。

3.根据权利要求1所述的主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：所述的深度学习网络模型搭建是据要实现的三维高分辨磁共振血管壁成像斑块分类的任务，搭建快速有效的深度学习网络。

4.根据权利要求3所述的主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：所述的深度学习网络具有选择多样，不限于某一种网络，网络中包含逆傅立叶变换层，网络内部支持K空间数据到图像的转换，然后从图像域网络对图像进行特征提取，完成斑块风险等级分类。

5.根据权利要啊1所述的主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：所述的深度学习网络训练为使用数据库的数据对网络模型参数进行训练，以求得到最优的网络参数，网络训练输入的是待分类的主动脉血管壁K空间数据，输出斑块分类的结果。

6.根据权利要求5所述的主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：所述的输出斑块分类的结果共七个分类结果，七个分类结果分别为Ⅰ-Ⅱ、Ⅲ、Ⅵ-Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ以及无斑块。

7.根据权利要求1所述的主动脉血管壁斑块智能诊断方法，其特征在于：所述的深度学习网络测试是将待测试数据输入到训练好的深度学习网络模型中，可以直接输出斑块的风险等级，实现血管壁斑块的风险等级分类。