[发明专利]球囊膨胀事件的压力和X射线图像预测

权利要求书

1.一种用于支持球囊导管(BC)流程的系统，包括：

至少一个输入接口(IN)，其用于接收输入数据，所述输入数据包括：i)所采集的在患者(PAT)的血管中的球囊导管的图像数据、以及ii)由所述球囊导管(BC)的压力传感器(S)收集的一个或多个压力读数；

经训练的机器学习模块(MLM)，其被配置为基于所述输入数据来预测预测结果，所述预测结果包括与i)所述球囊导管和/或ii)所述球囊导管能够驻留在其中的血管的区段有关的事件。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述输入数据i)、ii)中的至少一项由对相应的原始数据流进行采样的所述系统的采样器(SP)来获得，其中，所述采样器(SP)的采样频率是可变的。

3.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，包括报告模块(RM)，所述报告模块被配置为以数字和/或图形方式报告所述预测结果。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述报告模块(RM)包括可视化器部件(VC)，所述可视化器部件被配置为产生用于在显示设备(DD)上显示所述预测结果的图形显示。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述图形显示还包括所述图像数据中的至少一些和/或所述压力读数中的至少一些。

6.根据权利要求3-5中的任一项所述的系统，所述报告模块(RM)能作用于利用所述预测结果来注释接收到的图像数据中的至少一些。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，基于所述预测结果，所述图像数据中的至少一些和/或所述压力读数中的一些被存储在存储器(MEM)中。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述机器学习模块(MLM)包括神经网络类型的经训练的机器学习模型(M)。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述模型(M)包括至少一个卷积层和/或至少一个递归层。

10.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述事件是由所述球囊的膨胀引起的所述球囊导管(BC)的球囊部分(FP)的破裂或扭曲和/或所述血管上的应力。

11.一种训练系统(TS)，其被配置为基于训练数据来训练根据前述权利要求中的任一项所述的系统的所述机器学习模块。

12.一种用于支持球囊导管(BC)流程的方法，包括：

接收(S410)输入数据，所述输入数据包括i)在患者(PAT)的血管中的球囊导管的所采集的图像数据、以及ii)由所述球囊导管(BC)的压力传感器(S)收集的一个或多个压力读数；

由经训练的机器学习模块(MLM)处理所述输入数据(S730)以获得针对与i)所述球囊导管和/或ii)所述球囊导管能够驻留在其中的血管的区段有关的事件的预测结果。

13.一种基于训练数据训练根据前述权利要求1-12中的任一项所述的系统的所述机器学习模块(MLM)的方法。

14.一种计算机程序单元，所述计算机程序单元在由至少一个处理单元(PU)运行时适于使所述处理单元(PU)执行根据权利要求12或13所述的方法。

15.至少一种存储有根据权利要求14所述的程序单元或存储有根据权利要求1-14中的任一项所述的系统的机器学习模块的计算机可读介质。