形态学和血管周疾病标志物的联合评估制造技术

提供了一种包括层次分析框架的系统，该层次分析框架可以利用第一组机器学习算法来利用医学成像数据识别和量化一组生物特性。系统可以基于量化的生物特性对医学成像数据进行分割，以描绘血管周围脂肪组织的存在。该系统还可以基于量化的生物特性对医学成像数据进行分割，以确定管腔边界和/或基于管腔边界和LRNC区域之间的最小距离确定帽厚度。LRNC区域之间的最小距离确定帽厚度。LRNC区域之间的最小距离确定帽厚度。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】形态学和血管周疾病标志物的联合评估
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2019年8月5日提交的美国临时专利申请第62/882,881号的权益和优先权，其全部内容通过引用整体并入本文并且由本申请的受让人拥有。
[0003]政府权利
[0004]这项工作部分得到了NIH奖项ID HL 126224的支持。政府可能对本专利技术拥有某些权利。


[0005]本专利技术涉及疾病的计算机辅助表型分析(CAP)，其可以包括将计算机化图像分析和/或数据融合算法应用于患者数据。特别地，本专利技术涉及用于阐明动脉粥样硬化的疾病过程的定量成像和分析，包括描绘血管周围脂肪组织和/或确定血管的富含脂质的坏死核(LRNC)与管腔之间的组织厚度(“帽厚度(cap thickness)”)。

技术介绍

[0006]动脉粥样硬化可能危及生命，尤其是在老龄化人群中，但即使在相对年轻的人群中也是如此。当前用于诊断动脉粥样硬化的方法，例如，使用血液标志物，例如胆固醇水平)和/或确定管腔变窄的程度(狭窄(stenosis))是有限的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统，包括处理器和非瞬态存储介质，所述非瞬态存储介质包括实现分析器模块的处理器可执行指令，所述分析器模块包括层次分析框架，所述层次分析框架被配置为：利用第一组机器学习算法，来利用医学成像数据识别和量化一组生物特性；以及基于量化的生物特性对所述医学成像数据进行分割，以描绘血管周围脂肪组织的存在。2.如权利要求1所述的系统，其中，分割所述医学成像数据还包括：将所述医学成像数据分割成至少管腔边界和外壁边界。3.如权利要求2所述的系统，其中，所述分析器模块还被配置为：基于分割的管腔边界和外壁边界，将管腔和外壁划分为一个或多个血管边界。4.如权利要求2所述的系统，其中，所述生物特性包括钙化区域、LRNC区域、斑块内区域、基质区域或其任何组合。5.如权利要求2所述的系统，其中，描绘所述血管周围脂肪组织还包括：通过将所述外壁边界延伸预定距离，来创建评估区域；以及利用第二组机器学习算法来识别所述评估区域是否包括所述血管周围脂肪组织。6.如权利要求1所述的系统，其中，所述分析器模块被配置为：确定所述血管周围脂肪组织的横截面积的最大值、最小值、平均值或其任何组合。7.如权利要求3所述的系统，其中，所述分析器模块被配置为：对于每个分区，确定所述一个或多个血管边界中的每一个的横截面积的最大值、最小值、平均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：易鲁希德生物成像公司，
类型：发明
国别省市：