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申请/专利权人：河北工业大学

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。

主权项：1.一种基于半监督学习的房颤辅助分析方法，其特征在于，该方法包括以下内容：1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；卷积模块包括卷积层、归一化层和激活函数层，多层感知器模块包括在宽度方向具有移动窗口的多层感知器、在高度方向具有移动窗口的多层感知器、在深度方向具有移动窗口的多层感知器、归一化层、激活函数层和随机失活层；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；2设计损失函数对图像分割模型进行训练，损失函数包含监督损失和无监督不确定度损失，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；3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；左心房体积的计算公式为： 其中，L表示左心房后壁至二尖瓣附着点之间的距离，A1、A2分别表示二腔室长轴视图和四腔室视图中左心房的切片面积；绘制左心房体积随时间的变化曲线，计算曲线的梯度，梯度小于0的时间段表明左心房在持续收缩，因此将梯度小于0的起始时间点作为舒张末期，梯度小于0的终止时间点作为收缩末期；计算左心房的应变、应变率以及射血分数，应变包括周向应变、总应变、被动应变和主动应变，应变率是应变对时间的导数；计算公式为： 其中，Lt表示t时刻左心房分割预测图的轮廓周长，L0表示初始时刻左心房分割预测图的轮廓周长，LAEDV表示左心房舒张末期体积，LAESV表示左心房收缩末期体积，LAVpre表示左心房收缩前的体积；将左心房体积、应变、应变率和射血分数这四项临床指标与正常参考范围作对比，达到辅助分析房颤的目的。

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