【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学和人工智能科学的交叉领域,尤其涉及一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法。
技术介绍
1、房颤(atrial fibrillation,af)是临床上最常见的心律失常之一,其发病率随年龄增长显著增加。房颤患者因心房收缩功能障碍,易导致血流滞留,进而在左心耳等部位形成血栓。当血栓脱落并进入体循环后,经由主动脉和颈动脉系统到达脑部,即可能引起心源性卒中(cardioembolic stroke,ces)。在临床上,房颤已被证实是导致心源性卒中的主要危险因素之一。相较于其他类型的缺血性卒中,房颤相关的心源性卒中往往具有更高的致残率和死亡率,且复发风险较高,因此精准评估房颤患者的卒中风险,对其预防和治疗具有重要临床价值。
2、传统上,房颤患者的卒中风险评估主要依赖于临床评分系统(如cha2ds2-vasc评分)和单一模态影像学检查,然而这些方法在准确性和个体化风险预测方面存在明显不足。首先,单一影像模态难以全面反映患者心脑血管系统的复杂病理变化,无法充分捕捉左心耳血栓形成、心肌纤维化以及脑供血异常等关键特征
...【技术保护点】
1.一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的心脏和脑部多模态影像数据采集和预处理,包括以下步骤:
3.根据权利要求1所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的将预处理后的数据进行多模态影像配准,包括以下步骤:
4.根据权利要求3所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的使用对称性感知机制,利用脑部影像的对称性,优化影像配准损失,包括以下步骤:
...【技术特征摘要】
1.一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的心脏和脑部多模态影像数据采集和预处理,包括以下步骤:
3.根据权利要求1所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的将预处理后的数据进行多模态影像配准,包括以下步骤:
4.根据权利要求3所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的使用对称性感知机制,利用脑部影像的对称性,优化影像配准损失,包括以下步骤:
5.根据权利要求4所述的一种适用于房颤心源性卒中的多模态影像学评估方法,其特征在于,所述的分别对配准后的心脏和脑部多模态影像数据进行特征提取与融合,包括以下步骤:
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:李琰,郭军,李美玲,高锶琦,
申请(专利权)人:暨南大学附属第一医院广州华侨医院,
类型:发明
国别省市:
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