[发明专利]用于基于机器学习来评估血管阻塞的方法和系统在审
| 申请号： | 201880020710.7 | 申请日： | 2018-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN110546646A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | I.伊斯古姆;M.兹赖克;T.莱纳 | 申请（专利权）人： | 帕伊医疗成像有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;A61B6/00;G16H50/50 |
| 代理公司： | 72001 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人： | 俞华梁;陈岚<国际申请>=PCT/IB2 |
| 地址： | 荷兰马斯*** | 国省代码： | 荷兰;NL |
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| 摘要： | 提供了一种用于评估一个或多个冠状动脉中的功能上显著的狭窄的存在的方法和系统，所述显著的狭窄还被称为血管阻塞的严重性。方法和系统可以实现预测阶段，所述预测阶段包括：将对比增强体积图像数据集合中的至少一部分分割成对应于目标器官的壁区的数据段，以及分析所述数据段以提取指示依据目标器官的壁区的灌注经历的量的特征。系统和方法可以获得从所灌注器官的训练集合中导出的特征灌注分类（FPC）模型，基于提取的特征并基于FPC模型对数据段进行分类，以及基于特征的分类来提供指示血管阻塞的严重性的预测作为输出。 | ||
| 搜索关键词： | 数据段 灌注 目标器官 血管阻塞 壁区 分类 预测 狭窄 体积图像数据 冠状动脉 训练集合 导出 集合 器官 输出 分割 评估 分析 | ||
【主权项】：
1.一种用于评估血管阻塞的严重性的方法，包括：/na）获得对于目标器官的对比增强体积图像数据集合；/nb）将所述体积图像数据集合中的至少一部分分割成对应于所述目标器官的壁区的数据段；/nc）分析所述数据段以提取指示依据所述目标器官的壁区的灌注经历的量的特征；/nd）获得从所灌注器官的训练集合中导出的特征灌注分类（FPC）模型；/ne）基于所述提取的特征并且基于所述FPC模型对所述数据段进行分类；以及/nf）基于所述特征的所述分类来提供指示血管阻塞的严重性的预测作为输出。/n
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