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申请/专利权人：深圳市宝安区妇幼保健院
摘要：本发明公开了一种基于AI的超声心动图量化分析方法，属于心动图量化分析技术领域，包括以下步骤：获取心尖四腔心序列；构建多任务AI检测模型，对心尖四腔心序列进行处理，获得心动周期的左心室关键点坐标信息、左心室分割轮廓、轮廓与心尖点距离最近点、轮廓与二尖瓣隔侧附着点距离最近点和轮廓与二尖瓣侧壁侧附着点距离最近点；对比上述信息进行处理，获得二尖瓣瓣环收缩位移、射血期关键点峰值向心尖运动速度、心室舒张期关键点峰值向心尖运动速度、心房收缩期关键点峰值向心尖运动速度、左心室射血分数和全局纵向应变，对心动图进行量化分析。本发明提出的心动图量化分析方法降低了数据处理难度和计算量，可以实时分析多心动周期数据。
主权项：1.一种基于AI的超声心动图量化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于超声机检查结果，获取心尖四腔心序列；构建多任务AI检测模型，将所述心尖四腔心序列输入到所述多任务AI检测模型中进行处理，获得心动周期的左心室关键点坐标信息和左心室分割轮廓；基于左心室关键点坐标信息和左心室分割轮廓，获得轮廓与心尖点距离最近点、轮廓与二尖瓣隔侧附着点距离最近点和轮廓与二尖瓣侧壁侧附着点距离最近点；基于心动周期中收缩末期和舒张末期的左心室关键点坐标信息，获得二尖瓣瓣环收缩位移；基于左心室关键点坐标信息朝心尖的运动，获得射血期关键点峰值向心尖运动速度、心室舒张期关键点峰值向心尖运动速度和心房收缩期关键点峰值向心尖运动速度；基于单平面Simpson法处理左心室分割轮廓，获得左心室射血分数；基于轮廓与心尖点距离最近点、轮廓与二尖瓣隔侧附着点距离最近点和轮廓与二尖瓣侧壁侧附着点距离最近点对左心室的分段处理，获得全局纵向应变；基于二尖瓣瓣环收缩位移、射血期关键点峰值向心尖运动速度、心室舒张期关键点峰值向心尖运动速度、心房收缩期关键点峰值向心尖运动速度、左心室射血分数和全局纵向应变，对心动图进行量化分析。
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