一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法技术

本发明专利技术涉及磁共振主动脉瓣病理检测技术领域，且公开了一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，通过输入患者的病例样本和临床信息，统计分析结果和特征选择，以帮助确定在所提出的深度学习模型中实现最大化性能的最重要标记，模型的开发包括训练和预测阶段，在训练阶段，两个模型都被训练了300个时代，小批量大小为64。选择自适应矩估计(ADAM)作为优化器，学习率为0.001，正则化率为0.0001，衰减率为0.90，在预测阶段，采用了一种留二方案，即在每次训练迭代中都保留每个受试者作为测试对象；该方法能够自动估计LVEF水平，实现心衰患者分类。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及磁共振主动脉瓣病理检测，具体为一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法。

技术介绍

1、主动脉瓣疾病(avd)是最常见的心血管疾病之一，其最常见的症状表现有：主动脉瓣狭窄(as)-主动脉瓣变窄，导致主动脉瓣横截面积减小，收缩期间血流速度增加；主动脉瓣反流(ar)-主动脉瓣渗漏，导致血液在舒张期间倒流到左心室；混合瓣膜疾病(mvd)-同时出现ar和as；磁共振(mri)评估avd通常依赖于使用2d心脏门控相差(pc)mri获得的血流速度估计值，该技术可以提供垂直于主动脉瓣的血流速度图；电影磁共振成像是最常用的心脏磁共振(cmr)序列，它能提供有关心脏功能、解剖结构和血流的宝贵信息。电影mri通常采用2d bssfp(balanced stead-state free precession)读数，切片较厚(8-10mm厚度)，每个切片在一次呼吸中获取，并且通常对心动周期的20个或更多心动时相进行门控成像。单切片通常以4腔，2腔和3腔(也称为左心室流出)方向获得，以及用于完全覆盖心室的短轴切片堆叠，b ssfp图像的t2/t1比率相对较高，并且由于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：包括图像数据、自适应心脏提取、分类神经网络、实验设置和性能标准、Grad-CAM；

2.根据权利要求1所述的一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：所述图像数据：使用N＝576张单层bSSFP 3腔电影MR图像，图像分辨率为1.17-1.56×1.17-1.56mm3，帧数为22±10(范围：12-32)，利用来自临床记录的信息，将每个图像标记为四个不同的类别(无病理、AR、AS、MVD)，然后对图像进行以下处理：

3.根据权利要求1所述的一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：...

【技术特征摘要】

1.一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：包括图像数据、自适应心脏提取、分类神经网络、实验设置和性能标准、grad-cam；

2.根据权利要求1所述的一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：所述图像数据：使用n＝576张单层bssfp 3腔电影mr图像，图像分辨率为1.17-1.56×1.17-1.56mm3，帧数为22±10(范围：12-32)，利用来自临床记录的信息，将每个图像标记为四个不同的类别(无病理、ar、as、mvd)，然后对图像进行以下处理：

3.根据权利要求1所述的一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：所述自适应心脏提出一种启发式算法，以自动识别所有电影mri帧中的心脏结构，基于心脏是跨心动周期移动的最大图像结构的假设。该算法首先计算心脏收缩期早期和收缩期晚期的绝对差值；然后采用canny边缘检测器(σ＝2.0)对差分图像进行边缘检测，并以2像素半径的菱形结构元素对差分图像进行形态学膨胀；将扩张边缘图像中最大的连通区域识别为心脏，并在其周围绘制一个紧密的边界框，为了将准备用于分类模型的图像标准化，需要进行两个后处理步骤，将提取的区域重新采样到1×1mm的空间分辨率，对图像进行零填充或进一步裁剪，使图像大小一致为224×224×d(d：原始帧数)。

4.根据权利要求1所述的一种电影磁共振主动脉瓣病理的自动检测方法，其特征在于：所述分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵杰，许敏欢，盛诗雨，
申请(专利权)人：嘉兴磁心医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：