[发明专利]一种基于深度循环神经网络的心功能自动分析方法有效
| 申请号： | 201811063328.2 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109192305B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 肖晶晶;尚永宁;李梦;种银保 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/04;A61B5/055 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400037 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 循环 神经网络 功能 自动 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度循环神经网络的心功能自动分析方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：获取心脏核磁电影，并对其进行预处理；S2：根据心功能分析的指标要求构建多任务学习的循环神经网络模型，并利用所述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，从而构建时空的依赖关系；S4：根据参数之间的依赖关系，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，最终完成心功能分析中所需要的十三个参数的自动测量。
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