【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗评估，具体涉及基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法。
技术介绍
1、对于基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，这利用机器学习技术，特别是深度学习中的自主学习算法来自动评估主动脉瓣钙化程度的方法。该方法通过训练模型识别和量化医学影像中主动脉瓣的钙化区域，从而为临床医生提供定量的评估结果，以辅助诊断和治疗决策。然而，这种方法面临的主要挑战之一是如何提取主动脉瓣区域的关键特征，以及如何实现对主动脉瓣钙化程度准确且高效的自动评估，这包括如何提高算法的准确性、减少误判率以及提升处理速度，以便更好地满足临床需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。
2、基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，包括：
3、采集包含主动脉瓣的医学影像数据；
4、基于机器学习算法对所述医学影像数据中的主动脉瓣区域进行分割与识别；
5、利用预训练的深度学习模型对分割出的主动...
【技术保护点】
1.基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述采集包含主动脉瓣的医学影像数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述基于图像增强技术提高主动脉瓣区域的对比度包括：
4.根据权利要求3所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述采用自适应阈值分割方法突出主动脉瓣结构包括：
5.根据权利要求4所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述根据主动脉...
【技术特征摘要】
1.基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述采集包含主动脉瓣的医学影像数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述基于图像增强技术提高主动脉瓣区域的对比度包括：
4.根据权利要求3所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述采用自适应阈值分割方法突出主动脉瓣结构包括：
5.根据权利要求4所述的基于自主学习的主动脉瓣钙化程度评估方法，其特征在于，所述根据主动脉瓣的形状特征进行后处理包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：袁嘉敏，范诗琦，
申请(专利权)人：苏州大学附属第一医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。