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摘要：本发明涉及医学图像三维重建技术领域，具体为一种心脏三维模型构建方法，包括以下步骤，基于CT和MRI的心脏图像数据，采用图像预处理技术，进行去噪和对比度增强，优化输入图像的质量，生成优化后的心脏图像。本发明中，通过使用深度卷积神经网络进行病变区域的检测，提高诊断的精确性，U‑Net图像分割网络的应用使得三维重建过程更加精准，有助于更好地识别心脏病变区域，结合有限元分析方法和数据挖掘技术，如随机森林和支持向量机算法，不仅提高了心脏组织特性的三维模型的准确度，也使心脏病变预测模型更加可靠，利用心电图记录和信号处理技术模拟心脏电活动，再结合遗传算法优化的三维重建过程，显著提高心脏电生理分析的准确性。
主权项：1.一种心脏三维模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：基于CT和MRI的心脏图像数据，采用图像预处理技术，进行去噪和对比度增强，优化输入图像的质量，生成优化后的心脏图像；基于所述优化后的心脏图像，采用深度卷积神经网络，进行特征提取和模式识别，并进行病变区域检测，生成特征提取的心脏图像数据；基于所述特征提取的心脏图像数据，采用U-Net图像分割网络，进行精确分割和三维重建，生成心脏病变区域的三维模型；结合所述心脏病变区域的三维模型，采用有限元分析方法，模拟心脏组织的物理反应，并整合形态学和组织特性数据，生成心脏组织特性的三维模型；基于所述心脏组织特性的三维模型，采用数据挖掘技术，处理模型数据，并使用随机森林和支持向量机算法，分析结构特征和病变模式，生成心脏病变预测模型；利用所述心脏病变预测模型和心脏电生理数据，通过心电图记录，采用信号处理技术，模拟心脏的电活动，生成心脏电生理分析数据；基于所述心脏电生理分析数据，采用遗传算法，优化心脏图像的三维重建过程，调整图像分割阈值和边缘检测参数，生成优化后的心脏三维重建模型；使用所述优化后的心脏三维重建模型进行临床评估和治疗规划，结合患者病史和生理参数，生成个性化心脏病治疗规划。
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百度查询： 南京医科大学 一种心脏三维模型构建方法
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