【技术实现步骤摘要】
血管评估方法、装置及智能终端
本专利技术涉及血管评估
,尤其是涉及一种血管评估方法、装置及智能终端。
技术介绍
血管中尤其是脑血管以其高发病率、高病死率、高致残率和高复发率极大的危害人类的健康。我国是脑血管病高发区,因此揭示脑血管病发病规律,寻找脑血管功能异常的敏感指标有着极其重要的理论和临床意义。血管内皮功能是评估血管功能(不仅限于脑血管)的重要指标,目前临床上无法准确评估血管功能。血管功能常用检测和诊断技术包括CT、MR等,以观察形态学和几何变化,但其具体意义尚未明确。对血管进行评估的现有技术中,评估得到的血管状态并不准确,而且存在检测指标简单,正常值范围不准确等问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种血管内皮功能的评估方法、装置及智能终端,能够对血管进行较好地评估,得到较准确的评估结果。为了实现上述目的,本专利技术实施例采用的技术方案如下:第一方面,本专利技术实施例提供了一种血管评估方法,该方法包括:获取目标血管的无创功能测量值;其中,血管包含有多个无创功能测量值;将获取的无创功能测量值输入至预先训练得到的血管评估模型;获取血管评估模型 ...
【技术保护点】
1.一种血管评估方法,其特征在于,包括:获取目标血管的无创功能测量值;其中,所述血管包含有多个无创功能测量值;将获取的所述无创功能测量值输入至预先训练得到的血管评估模型;获取所述血管评估模型针对所述无创功能测量值输出的评估结果;其中,所述血管评估模型是结合多个无创功能测量值,对所述血管进行评估的。
【技术特征摘要】
1.一种血管评估方法,其特征在于,包括:获取目标血管的无创功能测量值;其中,所述血管包含有多个无创功能测量值;将获取的所述无创功能测量值输入至预先训练得到的血管评估模型;获取所述血管评估模型针对所述无创功能测量值输出的评估结果;其中,所述血管评估模型是结合多个无创功能测量值,对所述血管进行评估的。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述血管评估模型的训练过程包括:获取训练集数据;其中,所述训练集数据包括血管的有创测量值和血管的无创测量值;通过血管评估模型中的机器学习方法,得到所述有创测量值和所述无创测量值的映射关系;根据所述映射关系对训练中的血管进行评估,直至所述血管评估模型的损失函数收敛至预设阈值时,停止训练。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过血管评估模型中的机器学习方法,得到所述有创测量值和所述无创测量值的映射关系的步骤,包括:根据Lasso回归方法确定所述有创测量值和所述无创测量值的映射关系;通过所述血管评估模型的损失函数,计算得到所述无创测量值在所述血管评估模型中对应的最佳权重;根据所述最佳权重得到所述有创测量值和所述无创测量值的最佳映射关系。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述损失函数J(θ)表示为:J(θ)=1/2(Xθ-Y)T(Xθ-Y)+1/2α||θ||其中,X为输入的无创测量值,Y为有创测量值,θ为权重,α为常数系数。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述血管评估模型对所述血管进行评估的步骤,包括:根据所述血管评估模型中存储的权重数据表,确定所述无创功能测量值对...
【专利技术属性】
技术研发人员:方顺丽,惠慧,付四海,徐硕瑀,
申请(专利权)人:方顺丽,惠慧,
类型:发明
国别省市:广东,44
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