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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：基于序列造影的冠脉SYNTAX分数自动计算方法与系统，能够自动地完成冠脉解剖结构识别、冠脉狭窄检测和冠脉不良病征判断，最终自动地完成冠脉SYNTAX评分，可以辅助准确地掌握病人冠脉病变情况，高效地完成患者病情的诊断过程。方法包括：1从序列造影图像的关键帧中提取较完整的冠脉血管结构；2对冠脉血管结构进行解剖结构的识别，并保留与冠脉解剖模式图相对应的冠脉段；3由关键帧上已知的冠脉段进行引导，实现序列造影图像上对应冠脉段的跟踪；4在序列的冠脉结构上进行狭窄病变的检测；5在检测到的狭窄病变基础上，对其是否有不良病征进行判断；6根据SYNTAX评分准则，进行SYNTAX分值的自动计算。
主权项：1.基于序列造影的冠脉SYNTAX分数自动计算系统，其特征在于：其包括：提取模块，其配置来从序列造影图像的关键帧中提取较完整的冠脉血管结构；识别模块，其配置来对冠脉血管结构进行解剖结构的识别，并保留与冠脉解剖模式图相对应的冠脉段；跟踪模块，其配置来由关键帧上已知的冠脉段进行引导，实现序列造影图像上对应冠脉段的跟踪；检测模块，其配置来在序列的冠脉结构上进行狭窄病变的检测；判断模块，其配置来在检测到的狭窄病变基础上，对其是否有不良病征进行进一步的判断；计算模块，其配置来根据SYNTAX评分准则，进行SYNTAX分值的自动计算；所述识别模块执行：基于关键帧造影图像和对应的血管骨架，使用卷积神经网络对其中血管点的纹理特征进行编码；基于血管骨架，使用图嵌入操作对血管点的拓扑特征进行编码；将血管点的纹理特征和拓扑特征进行融合，得到血管点的空间特征；利用神经网络反卷积模块对血管点的空间特征进行解码，恢复血管点到初始图像的位置；使用分类网络对图像中每个血管点进行解剖段的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于序列造影的冠脉SYNTAX分数自动计算方法与系统
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