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申请/专利权人：中南大学湘雅二医院

摘要：本发明涉及一种相空间时序吸引子分布驱动心血管病灶跟踪方法及系统，其中方法包括：获取患者的心血管病灶区相关的术中心肺状态检测数据；将术中心肺状态检测数据输入病灶跟踪模型得到心血管病灶区的预测运动轨迹；病灶跟踪模型是基于训练数据对目标机器学习模型训练得到，训练数据包括历史病患的心肺状态多模态数据，模型训练过程包括：通过对心肺状态多模态数据进行相空间重构、相空间流形学习，获得心肺状态多模态数据在相空间分布流形，利用训练数据的时序信息在分布流形上求解时序演化方向分布场，基于时序演化方向分布场、相空间分布流形和对训练数据标注得到的病灶运动标注信息共同训练模型得到病灶跟踪模型。

主权项：1.一种相空间时序吸引子分布驱动心血管病灶跟踪方法，其特征在于，包括：获取患者的心血管病灶区相关的术中心肺状态检测数据，所述术中心肺状态检测数据包括多个不同类型的数据；将所述术中心肺状态检测数据输入病灶跟踪模型，以得到心血管病灶区的预测运动轨迹；其中，所述病灶跟踪模型是基于训练数据对目标机器学习模型训练得到的，所述训练数据包括历史病患的心肺状态多模态数据，所述心肺状态多模态数据是时序数据，所述目标机器学习模型的训练过程包括：通过对所述心肺状态多模态数据进行相空间重构、相空间流形学习，获得所述心肺状态多模态数据在相空间分布流形，利用所述训练数据的时序信息在分布流形上求解时序演化方向分布场，基于所述时序演化方向分布场、所述相空间分布流形和对所述训练数据标注得到的病灶运动标注信息共同训练所述目标机器学习模型以得到病灶跟踪模型；其中，所述利用所述训练数据的时序信息在分布流形上求解时序演化方向分布场，基于所述时序演化方向分布场、所述相空间分布流形和对所述训练数据标注得到的病灶运动标注信息共同训练所述目标机器学习模型，包括：先验编码器基于时序演化方向分布场、相空间分布流形生成所述训练数据对应的第一轨迹相关编码特征和第一轨迹无关编码特征；后验编码器基于病灶运动标注信息生成所述训练数据对应的第二轨迹相关编码特征和第二轨迹无关编码特征；构建所述目标机器学习模型训练收敛时的约束条件，所述约束条件包括编码相似约束条件，其包括：所述先验编码器生成的第一轨迹相关编码特征和第一轨迹无关编码特征与所述后验编码器生成的第二轨迹相关编码特征和第二轨迹无关编码特征的相似度小于或等于预设相似度；基于所述第一轨迹相关编码特征、所述第二轨迹相关编码特征以及所述约束条件迭代更新所述目标机器学习模型直至收敛。

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