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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请涉及一种深静脉血栓溶栓疗效预测系统及方法。该方法包括：通过彩色多普勒超声仪采集关于被治疗患者对象在溶栓前后的彩色多普勒频谱图像，并在后端引入基于人工智能和深度学习的图像处理和分析算法来对于溶栓前后的彩色多普勒频谱图像进行分析，然后对于溶栓后的彩色多普勒频谱语义进行约束和强化表达，从而得到综合了被治疗患者对象在溶栓前后的彩色多普勒频谱语义的信息传递聚合特征来进行溶栓疗效预测，以判断血管再通可能性的等级。这样，能够利用人工智能技术实现对深静脉血栓溶栓疗效的自动评估和预测，这种智能化的方式能够为医生提供更准确的治疗指导和决策支持，从而为患者的治疗和康复带来更好的帮助。

主权项：1.一种深静脉血栓溶栓疗效预测系统，其特征在于，包括：溶栓前后彩色多普勒频谱图像采集模块，用于通过彩色多普勒超声仪采集被治疗患者对象在溶栓前后的溶栓前彩色多普勒频谱图像和溶栓后彩色多普勒频谱图像；彩色多普勒频谱图像预处理增强模块，用于分别对所述溶栓前彩色多普勒频谱图像和所述溶栓后彩色多普勒频谱图像进行对比度归一化处理以得到增强溶栓前彩色多普勒频谱图像和增强溶栓后彩色多普勒频谱图像；彩色多普勒频谱语义特征提取模块，用于分别对所述增强溶栓前彩色多普勒频谱图像和所述增强溶栓后彩色多普勒频谱图像进行基于彩色多普勒频谱的特征提取以得到溶栓前彩色多普勒频谱语义特征图和溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图；彩色多普勒频谱通道语义剪枝优化模块，用于对所述溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图进行基于重要性注意力的通道剪枝优化处理以得到剪枝优化溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图；溶栓前后多普勒频谱语义信息传递模块，用于以所述溶栓前彩色多普勒频谱语义特征图作为基准信息特征图，对所述剪枝优化溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图进行基于信息蒸馏的多普勒频谱语义信息传递聚合以得到溶栓前后彩色多普勒频谱语义聚合特征向量；溶栓疗效预测模块，用于基于所述溶栓前后彩色多普勒频谱语义聚合特征向量，确定预测结果，所述预测结果为血管再通可能性等级标签；其中，所述彩色多普勒频谱通道语义剪枝优化模块，包括：特征矩阵计算单元，用于计算所述溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图中沿通道维度的各个特征矩阵的一范数以得到通道权重因子向量；掩码化处理单元，用于对所述通道权重因子向量中的各个通道权重因子进行基于预定阈值的掩码化处理以得到掩码化通道权重因子向量；加权优化单元，用于以所述掩码化通道权重因子向量中的各个掩码化通道权重因子作为加权系数，对所述溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图沿通道维度上的各个特征矩阵进行加权优化以得到所述剪枝优化溶栓后彩色多普勒频谱语义特征图；其中，所述掩码化处理单元，包括：掩码化通道权重因子向量获取子单元，用于响应于所述通道权重因子向量中的各个位置特征值大于或等于所述预定阈值，取该位置特征值的原值，否则置为零以得到所述掩码化通道权重因子向量。

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