基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及医学信息处理技术领域，公开一种基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析方法及系统，包括：得到待测者的经颅多普勒图像和生理数据；对待测者的经颅多普勒图像进行预处理，得到待测者的RGB图像；根据RGB图像，通过第一分析模型，得到待测者是否出现脑血管狭窄的分析结果；当第一分析模型的分析结果表示待测者已经出现脑血管狭窄时，根据待测者的RGB图像和生理数据，通过第二分析模型，得到待测者的脑血管狭窄度。本发明专利技术针对脑血管狭窄度分析问题，提出了两阶段分析方法，并综合使用了目标群体的多源信息进行分析，在保证患者安全的同时，能够辅助医生尽快了解患者真正的脑血管狭窄情况，为患者制定合理的治疗方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学信息处理，尤其涉及一种基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析方法及系统。

技术介绍

1、脑血管狭窄是造成缺血性脑血管病的重要病因之一。脑血管狭窄会使得经过脑血管的血液减少，脑细胞缺血死亡，从而导致缺血性脑血管病。临床上，不同的脑血管狭窄度需要采用不同的治疗方法。如果脑血管狭窄状况较轻，只需要对患者采用药物治疗。而如果脑血管狭窄情况较严重，则需要对患者采取外科手术及血管支架治疗等方式。因此，及时得到患者准确的脑血管狭窄情况是对患者进行有效治疗的前提。

2、目前，临床上常用于了解患者的脑血管狭窄情况的检查有：ct血管造影(computedtomography angiography，cta)、磁共振血管造影(magnetic resonance angiography，mra)、数字减影血管造影(digital subtraction angiography，dsa)等，但cta、dsa等检查具有放射性，且dsa属于侵入性检查，对患者具有一定的损伤风险；而mra目前在大多数医院预约时间较长，检查时间较长，部分患者不能耐受；同时，不管本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，第一卷积神经网络按照连接顺序依次包括第一输入层、第一卷积层、第一残差块、第一全连接层、第一输出层，其中，第一输出层的神经元个数为1，激活函数为Sigmoid函数。

3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，所述根据目标人群的RGB图像，采用第一卷积神经网络，训练得到第一分析模型，包括：

4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况...

【技术特征摘要】

1.一种基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，第一卷积神经网络按照连接顺序依次包括第一输入层、第一卷积层、第一残差块、第一全连接层、第一输出层，其中，第一输出层的神经元个数为1，激活函数为sigmoid函数。

3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，所述根据目标人群的rgb图像，采用第一卷积神经网络，训练得到第一分析模型，包括：

4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，第一分析模型的训练步骤包括：

5.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的脑血管狭窄情况分析模型的构建方法，其特征在于，第二卷积神经网络按照连接顺序依次包括第二输入层、第二卷积层、第二残差块、第二全连接层、第二隐藏层、第二输出层，构成回归模型，全连接神经网络按照连接顺序依次包括第三输入层、第三隐藏层、第四隐藏层、第三输出层，构成四层全连接模型，其中，第二卷积神经网络的...

【专利技术属性】
技术研发人员：何奕涛，陆晓芬，唐珂，邓剑，
申请(专利权)人：深圳市人民医院，
类型：发明
国别省市：