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申请/专利权人：赵性泉
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的颅内斑块识别、稳定性评估办法及设备，本发明涉及医学图像处理相关领域。所述方法包括：1获取颅内高分辨磁共振T1序列增强前及增强后序列图像；2在T1增强前图像中识别动脉粥样硬化斑块；3在T1增强后图像中明确对应斑块，并建立斑块所在血管节段模型，明确动脉粥样硬化斑块模型及血管腔模型，分别提取血管节段参数及患者基线参数，基于机器学习联合多模态参数构建不稳定斑块预测模型；4构建颅内动脉粥样硬化斑块的识别及稳定性评估系统。本发明可自动识别颅内动脉粥样硬化斑块并综合评价其危险性，并可根据可视化预测结果为专业人士提供更为准确的参考，避免过于积极干预或盲目选择保守观察，以确定最佳手术干预时机，从而改善患者的预后。
主权项：1.一种基于机器学习的颅内斑块识别、稳定性评估办法，其特征在于：具体步骤如下：步骤S1：在高分辨率核磁共振T1增强前序列中识别颅内斑块；步骤S2：在高分辨率核磁共振T1增强后序列中评估斑块稳定性；步骤S3：建立颅内斑块自动检测、稳定性分析及结果导出系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 赵性泉 一种基于机器学习的颅内斑块识别、稳定性评估办法及设备
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