[发明专利]治疗方案的应用后效果的预测方法及装置

权利要求书

1.一种治疗方案的应用后效果的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本生物组织的原始医学影像，并以所述样本生物组织的原始医学影像为基准，得到预设数据组成的所述样本生物组织的特征数据；

以所述样本生物组织的特征数据为输入，并以所述样本生物组织的生理状态为目标输出，训练得到用于预测生物组织的生理状态的机器学习模型；

获取目标生物组织的原始医学影像，并以所述目标生物组织的原始医学影像为基准，得到所述数据组成的所述目标生物组织的特征数据；

获取针对所述目标生物组织所设计的治疗方案，并基于所述治疗方案修改所述目标生物组织的特征数据，得到所述目标生物组织的修改后特征数据；

将所述目标生物组织的修改后特征数据输入所述机器学习模型，得到所述机器学习模型预测的所述目标生物组织在应用所述治疗方案后的生理状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物组织包括：心脏冠脉、脑血管以及外周血管。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述样本生物组织的特征数据为输入，并以所述样本生物组织的生理状态为目标输出，训练得到用于预测生物组织的生理状态的机器学习模型，包括：

以所述样本生物组织的特征数据为输入，并以所述样本生物组织的生理状态为目标输出，训练所述机器学习模型通过执行分类任务，预测所述样本生物组织的生理状态所属优劣等级。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述样本生物组织的特征数据为输入，并以所述样本生物组织的生理状态为目标输出，训练得到用于预测生物组织的生理状态的机器学习模型，包括：

以所述样本生物组织的特征数据为输入，并以所述样本生物组织的生理状态为目标输出，训练所述机器学习模型通过执行回归任务，对所述样本生物组织的生理状态进行预测并参数化。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物组织的生理状态包括：所述生物组织在形态特征上的信息以及所述生物组织在功能特征上的信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述生物组织为血管，所述生物组织在形态特征上的信息包括：血管狭窄率、血管最小管腔面积、血管外壁直径、血管内壁直径、血管直径与参考直径之间的比值；

所述生物组织在功能特征上的信息包括：血流储备分数FFR、血压、血流量、血管阻力值、血管壁面剪切力、血管轴向斑块应力APS。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取针对所述目标生物组织所设计的治疗方案，包括：

响应于终端界面触发的针对所述治疗方案的设计操作，获取所述治疗方案。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设数据组成的所述样本生物组织的特征数据包括：所述样本生物组织的原始医学影像；

所述数据组成的所述目标生物组织的特征数据包括：所述目标生物组织的原始医学影像。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述治疗方案修改所述目标生物组织的特征数据，得到所述目标生物组织的修改后特征数据，包括：

基于所述治疗方案修改所述目标生物组织的原始医学影像，得到所述目标生物组织的修改后医学影像，并将所述目标生物组织的修改后医学影像作为所述目标生物组织的修改后特征数据。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述样本生物组织的原始医学影像为基准，得到预设数据组成的所述样本生物组织的特征数据，包括：从所述样本生物组织的原始医学影像中提取出所述样本生物组织的几何信息，所得到的所述样本生物组织的特征数据包含有所述样本生物组织的几何信息；

以所述目标生物组织的原始医学影像为基准，得到所述数据组成的所述目标生物组织的特征数据，包括：从所述目标生物组织的原始医学影像中提取出所述目标生物组织的几何信息，所得到的所述目标生物组织的特征数据包含有所述目标生物组织的几何信息。