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基于改进动态图卷积网络的冠脉血管分类方法、设备及介质 

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申请/专利权人:南京安科医疗科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于改进动态图卷积网络的冠脉血管分类方法、设备及介质,方法包括:构建改进动态图卷积网络,并采用冠脉点云数据集对改进动态图卷积网络进行训练;获取待处理的冠脉图像,进行图像预处理的方式得到冠脉血管中心点;将冠脉血管中心点输入至改进动态图卷积网络后输出预测的冠脉血管中心点的血管类别;根据预测的冠脉血管中心点的血管类别得到冠脉血管中心线的血管类别。本发明有效结合了Transformer和DGCNN网络,实现了对冠脉局部拓扑结构和全局特征的高效提取,克服了传统方法依赖人工先验知识的局限性。

主权项:1.一种基于改进动态图卷积网络的冠脉血管分类方法,其特征在于,所述方法包括:构建改进动态图卷积网络,并采用冠脉点云数据集对改进动态图卷积网络进行训练;获取待处理的冠脉图像,进行图像预处理的方式得到冠脉血管中心点;将冠脉血管中心点输入至改进动态图卷积网络后输出预测的冠脉血管中心点的血管类别;根据预测的冠脉血管中心点的血管类别得到冠脉血管中心线的血管类别。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南京安科医疗科技有限公司 基于改进动态图卷积网络的冠脉血管分类方法、设备及介质

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