[发明专利]基于半监督学习的房颤辅助分析方法在审
| 申请号： | 202210563074.0 | 申请日： | 2022-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN114820573A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 赵春艳;赵晨霁;张记龙;向顺;吴清;苏卫华;郭世杰;王元全 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/10;G06T5/00;G06T3/60;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/215;G06K9/62;G16H50/20 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 蔡运红 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于半监督学习的房颤辅助分析方法，首先，搭建图像分割模型，图像分割模型包括编码器和解码器，编码器和解码器均包括三个卷积模块和两个多层感知器模块，编码器和解码器对应模块之间跳跃连接,多层感知器模块将特征图在宽度、高度和深度三个方向上进行移动，进而将多层感知器扩展至三维方向；设计损失函数对图像分割模型进行训练，将心脏磁共振图像输入到训练后的图像分割模型中，得到左心房分割预测图；基于左心房分割预测图，计算左心房体积、应变、应变率和射血分数四种临床指标，根据临床指标是否在正常参考范围内，辅助医生分析房颤。充分利用CNN擅长捕捉局部信息和MLP擅长捕捉全局信息的特点，提高分割精度，对于临床实践具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 房颤 辅助 分析 方法 | ||
【主权项】：
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