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申请/专利权人：西门子医疗有限公司
申请日：2019-04-30
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN110444275B
主分类号：G16H30/20
分类号：G16H30/20;G16H50/30;G06N3/0464;G06N20/00
优先权：["20180502 EP 18465524.9","20180502 US 15/968836"]
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2019.12.06#实质审查的生效;2019.11.12#公开
摘要：公开了一种用于从患者的医学图像数据快速非侵入式基于计算机计算诸如血流储备分数（FFR）的血液动力学指数的方法和系统。基于患者的医学图像数据自动生成患者的一个或多个动脉的特定于患者的解剖学模型。使用一个或多个经训练的机器学习模型来预测自动生成的特定于患者的解剖学模型中需要用户反馈以准确计算血液动力学指数的区域。
主权项：1.一种用于从患者的医学图像数据提供血液动力学指数的基于计算机的快速非侵入式计算的方法，包括：基于患者的医学图像数据自动生成所述患者的一个或多个动脉的特定于患者的解剖学模型；使用一个或多个经训练的机器学习模型来预测所述自动生成的特定于患者的解剖学模型中需要校正所述自动生成的特定于患者的解剖学模型的动脉几何形状的用户反馈以准确计算血液动力学指数的区域；以及针对所预测的区域请求所述校正所述自动生成的特定于患者的解剖学模型的动脉几何形状的用户反馈，其中一个或多个经训练的机器学习模型包括多个经训练的机器学习分类器，每个经训练的机器学习分类器被训练为以不同的分辨率或粒度级别对自动生成的特定于患者的解剖学模型的区域进行分类，以预测所述特定于患者的解剖学模型的需要用户反馈以准确计算血液动力学指数的区域，并且其中所述一个或多个经训练的机器学习模型中的每一个针对给定区域输出0和1之间的概率评分，以指示该给定区域需要用户反馈的预测概率，然后将针对给定区域的预测概率评分与阈值进行比较，并且如果所述预测概率评分大于所述阈值，则确定自动生成的特定于患者的解剖学模型中的该区域需要用户反馈。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西门子医疗有限公司 用于快速计算血流储备分数的系统和方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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