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申请/专利权人：深圳市中科微光医疗器械技术有限公司

摘要：本发明公开基于光学相干断层成像的血流储备分数预测方法、装置及计算机存储介质，通过建立多任务学习模型，采用端到端的网络结构同时识别出OCT影像中的管腔和分叉；同时，考虑到管腔、分叉具有一定的结构特性和空间位置关系，构建基于空间结构约束的多任务学习模型，实现管腔、分叉的精准识别，同时解决传统网络模型中存在的结构信息缺失、类别不平衡等问题，提高模型的泛化能力；为了实现参考帧的自动选择，同时解决OCT健康血管和非健康血管在视觉上的相似性问题，提出了基于三元组损失的OCT健康血管分类网络；然后利用流体动力学程式，结合管腔轮廓面积、分叉和参考帧，提出构建基于多参数的FFR预测技术，精准测算FFR。

主权项：1.一种基于光学相干断层扫描影像的血流储备分数预测装置，包括探头接口模块、显示模块，其特征在于：还包括探测模块、信号处理模块和数据计算模块，所述的探测模块、探头接口模块、信号处理模块、数据计算模块和显示模块依次相连；探头接口模块，用于光信号发射和接收，并联动探测模块进行回撤；探测模块，包含导管1、弹性构件2、光纤3、探头4、导丝5、透明外管套6、冲洗液出口7，用于传输探头接口模块发射的光信号，并将从组织返回的光信号再传回到探头接口模块，上述信号通过探头接口模块发送给信号处理模块；信号处理模块，用于将探测模块发射或接受的光信号转换成为图像信息；并且对图像信息进行数据校准、图像增强；数据计算模块，基于OCT影像及多任务学习机制，构建联合管腔、分叉识别框架，通过对探测模块输入的信号进行处理，得到血管管腔边缘、形态、结构空间信息，获取血管管腔边界，计算血管管腔面积，得到分叉位置；通过构建基于三元组的健康血管识别模型，通过增加类间的差异性及类内的相似性，识别出回拉OCT图像中的健康血管，并结合管腔面积及分叉位置，选出参考帧；该三元组的健康血管识别模型为：L＝maxdf健康1-f健康2-df健康1-f非健康1+margin,0其中函数d·表示欧式距离，f健康1、f健康2表示健康血管提取的深度特征，f非健康1表示非健康血管提取的特征，margin是一个偏置项；进一步利用流体动力学模型，结合血管管腔面积、参考帧面积，计算出血管内的血流量、流阻，结合实际测量的收缩压和舒张压数据，得到血管内FFR值，从而实现FFR的全自动计算；FFR计算模型如下： ΔP＝FV+FV2 其中，P近端表示OCT数据近端压力，ΔP是血管内压力损失，μ是血液的黏度，为4.0×10-3Pa·S，L表示血管管腔长度，A自动表示自动选择的参考帧，As狭窄处的管腔面积，V表示的是血流速度，k表示进出口对压降影响系数，取为1，ρ表示血液密度，取ρ＝1050kgm3；显示模块，用于将数据计算模块得到的处理结果呈现在显示器上。

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