一种多维度斑块破裂风险预警系统技术方案

本发明专利技术提供的一种多维度斑块破裂风险预警系统，将获得的CCTA易损斑块自动识别方法与基于深度学习的CT实时血流动力学分析技术相整合，创建更加高效、灵敏、精准的无创性斑块破裂风险预警模型，为冠状动脉斑块破裂的智能化无创精准检测和早期预警提供全面可靠的依据和关键性的技术手段。

A Multidimensional Patch Rupture Risk Early Warning System

【技术实现步骤摘要】
一种多维度斑块破裂风险预警系统
本专利技术涉及一种多维度斑块破裂风险预警系统。
技术介绍
冠心病是严重危害人类健康的头号杀手，大量研究表明易损斑块破裂继发血栓形成是引起急性心血管事件(ACS)的主要因素。尽管目前对动脉粥样硬化斑块的认识不断进步，但由于易损斑块(Vulnerableplaque)具有症状隐匿性、破裂突发性的特点，临床上难以早期精准诊断。近年来，冠状动脉造影(CAG)检查一直作为评估冠心病的金标准。但是其仅提供管腔的信息，无法详细判别冠状动脉血管壁及斑块内部的情况。血管内超声(intravascularultrasound，IVUS)与光学相干断层成像(opticaloherencetomography，OCT)作为血管内影像学检测技术，在冠状动脉介入领域越来越显示其优越性。目前，虽然IVUS、OCT等血管内影像学检查手段在识别易损斑块特征方面表现优异，但其有创性的检查方式局限了其在临床上的广泛应用。CT冠状动脉造影(CoronaryCTAngiography，CCTA)作为非侵袭性的检查手段在冠心病的诊断方面得到了越来越广泛的应用，成为目前无创性评价冠状动脉粥样硬化斑本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多维度斑块破裂风险预警系统，其特征在于：所述系统包括：模型建立模块：建立多维度无创性易损斑块破裂风险预警模型；检测模块：基于建立的预警模型进行预警；其中所述多维度无创性易损斑块破裂风险预警模型是基于神经网络深度学习冠状动脉易损斑块自动识别系统以及实时血流动力学评估方法建立。

【技术特征摘要】
1.一种多维度斑块破裂风险预警系统，其特征在于：所述系统包括：模型建立模块：建立多维度无创性易损斑块破裂风险预警模型；检测模块：基于建立的预警模型进行预警；其中所述多维度无创性易损斑块破裂风险预警模型是基于神经网络深度学习冠状动脉易损斑块自动识别系统以及实时血流动力学评估方法建立。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：模型建立模块具体包括：基于CT对斑块的量化分析以及CT斑块定性特征建立预警模块。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于：所述斑块的量化分析所用参数以及CT斑块定性特征通过神经网络深度学习冠状动脉易损斑块自动识别系统获取；所述CT对斑块的量化分析包括全心斑块总负荷，斑块位置、范围、狭窄率、不同密度斑块体积，重构指数；所述CT斑块定性特征包括正性重构、餐巾环征、点状钙化、低密度斑块。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述模型的建立还包括基于实时血流动力学评估的CT-FFR，CT-ESS。5.如权利要求4所述的系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘婷，金士琪，霍怀璧，李思邈，
申请(专利权)人：中国医科大学附属第一医院，
类型：发明
国别省市：辽宁,21