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申请/专利权人：上海交通大学;上海交通大学医学院附属瑞金医院
摘要：本发明公开了一种舌下微循环视频序列生理参数估计方法及系统，包括：S100：获取得到舌下微循环图像序列；S200：利用相关滤波算法迭代得到稳定化的舌下微循环视频数据；S300：利用U‑Net网络模型获取血管视频数据；S400：利用CNN‑LSTM神经网络模型得到血液流速等级；S500：根据血管分割结果以及流速分级结果计算舌下微循环生理参数，以表征估计目标的微循环灌注状态。本发明基于深度学习技术实现舌下微循环视频生理参数估计，能够充分利用微循环视频中血管的灰度和时间、空间信息，有效处理微循环血管形状、位置和血液流动速度的变化，准确度高，鲁棒性强，大大提高了微循环生理参数的计算效率，能够实现微循环生理参数的在线估计。
主权项：1.一种舌下微循环视频序列生理参数估计方法，其特征在于，包括：S100：获取待测的舌下微循环视频数据，并将其按照时序分解成舌下微循环图像序列；S200：利用相关滤波算法迭代追踪舌下微循环图像序列中每一帧图像中的特征区域，并记录特征区域的偏移量，根据偏移量对每一帧图像进行移位，得到稳定化的舌下微循环视频数据；S300：利用U-Net网络模型，对稳定化的舌下微循环视频数据中的第一帧图像进行血管分割，并将血管分割结果作为血管模板，提取舌下微循环图像序列中除第一帧图像以外的其他每一帧图像中的血管，根据整个舌下微循环图像序列的血管提取结果，获取血管视频数据；S400：将血管视频数据划分为若干血管视频序列，再将每个血管视频序列等间隔划分视频块，训练CNN-LSTM神经网络模型，根据视频块中各帧之间的时序关联，将视频块按照血流速度进行分级，得到对应于每个流速等级的概率值，并取概率值最大的流速等级作为当前视频块流速等级；S500：根据血管分割结果以及流速分级结果计算包括MFI、PPV在内的舌下微循环生理参数，以表征估计目标的微循环灌注状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 一种舌下微循环视频序列生理参数估计方法及系统
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