一种预测高血压视网膜病变与相关因素关联分析方法技术

本申请提供一种预测高血压视网膜病变与相关因素关联分析方法，包括：通过MedSAM进行血管切割与构建多个血管网的mask，对mask进行单独学习，得到多网格遮挡mask；将生成的多网格遮挡mask作为提示输入MedSAM，识别并输出动脉第三分支区；使用几何形态学测量提取的动脉第三分支的分支角度；使用微小成像技术获取毛细血管局部范围的动态高清图像；应用多贝西小波变换算法检测分支区的血流动力学变化,包括剪切应力、回流指数；建立基于张量表示的动态毛细血管评估网络，评估毛细血管壁结构和形态变化；构建关联回归模型，分析分支角度变化与毛细血管特征变化的动态和相互影响关系。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息，尤其涉及一种预测高血压视网膜病变与相关因素关联分析方法。

技术介绍

1、高血压视网膜病变是高血压疾病中一种常见的并发症，其病理改变通常涉及视网膜血管，包括动脉硬化、微动脉狭窄、动脉和静脉之间的交叉征象，这些变化对病人的视力甚至整体健康状况具有重要影响。然而，目前在预测和分析这些病变方面仍面临着诸多技术挑战。首先，传统的视网膜检查方法主要依赖于医生的主观判断，这不仅容易受到医生经验水平的影响，而且在病变初期，微小的血管改变往往难以被及时发现，因此，如何客观、准确地识别和量化高血压视网膜病变的早期征象，一直是一个难题。其次，虽然眼底摄影技术为视网膜病变的检测提供了有力工具，但目前的图像分析方法在处理高复杂性和多变异性的眼底图像时仍存在局限性，尤其是在分辨率、对比度和光照条件不理想的情况下，准确地识别和分析微小的血管改变变得更加困难。再者，尽管近年来深度学习技术在医学影像分析中取得了突破，但如何有效地将这些技术应用于高血压视网膜病变的具体场景，尤其是在处理动脉第三分支等微小结构时，仍然是一个技术挑战，目前的算法往往难以在保证高准确性的同时，兼本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种预测高血压视网膜病变与相关因素关联分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用SAM获取视网膜血管图像的多网格遮挡

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过MedSAM进行血管切割与构建多个血管网的mask，对mask进行单独学习，得到多网格遮挡mask，包括:

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将生成的多网格遮挡mask作为提示输入

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用几何形态学测量提取的所述动脉第三分支的分支角度，包括:

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述...

【技术特征摘要】

1.一种预测高血压视网膜病变与相关因素关联分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用sam获取视网膜血管图像的多网格遮挡

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过medsam进行血管切割与构建多个血管网的mask，对mask进行单独学习，得到多网格遮挡mask，包括:

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将生成的多网格遮挡mask作为提示输入

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用几何形态学测量提取的所述动脉第三分支的分支角度，包括:

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用微小成像技术获...

【专利技术属性】
技术研发人员：何文淦，许雯慧，江丽红，穆罕默德·纳比尔，陈秋月，李淑益，古彩玉，
申请(专利权)人：珠海全一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：