[发明专利]在医学成像中针对血液动力学量化的不确定性或敏感性的机器学习预测有效
| 申请号： | 201811275839.0 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109727660B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | L.M.伊图;T.帕塞里尼;S.拉帕卡;P.沙尔马 | 申请（专利权）人： | 西门子保健有限责任公司 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G16H50/20;G16H50/50 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 周学斌;刘春元 |
| 地址： | 德国埃*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 确定（26）针对患者特定血液动力学量化的不确定性、敏感性和/或标准偏差。确定不同信息（诸如几何结构在不同位置处的拟合）对不确定性或敏感性的贡献。替换地或附加地，确定一个位置处的信息（例如，在一个位置处的几何拟合）对其他位置处的不确定性或敏感性的贡献量。训练（46）机器学习分类器来确定针对患者的不确定性、敏感性和/或标准偏差，而不是依赖于针对每个患者的耗时的统计分析。 | ||
| 搜索关键词： | 医学 成像 针对 血液 动力学 量化 不确定性 敏感性 机器 学习 预测 | ||
【主权项】：
1.一种用于医学成像系统中的血液动力学量化的方法，所述方法包括：利用所述医学成像系统对患者进行扫描（12），所述扫描（12）提供表示所述患者的心脏系统的部分的心脏数据；根据所述心脏数据确定（14）患者特定心脏几何结构；从所述患者特定心脏几何结构中提取（20）所述血液动力学量化的机器学习预测器的第一输入向量的特征值；响应于所述第一输入向量的特征值，由所述机器学习预测器预测（22）所述血液动力学量化的值；提取（24）所述血液动力学量化的不确定性和/或敏感性的机器学习分类器的第二输入向量的特征值；响应于所述第二输入向量的特征值，由所述机器学习分类器将所述血液动力学量化对于所述患者特定心脏几何结构的不确定性和/或敏感性的一个或多个值进行分类（26）；以及基于所述血液动力学量化的值和所述不确定性和/或敏感性的一个或多个值来生成（28）输出。
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