基于深度学习的OCT心血管斑块自动识别与分析方法
基本信息
| 申请号 | CN202110263890.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112927212A | 公开（公告）日 | 2021-06-08 |
| 申请公布号 | CN112927212A | 申请公布日 | 2021-06-08 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张步春;马礼坤;孔祥勇;徐潇;侯杨;孙庆文;李昕 | 申请（专利权）人 | 上海移视网络科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海和华启核知识产权代理有限公司 | 代理人 | 赵祖祥 |
| 地址 | 200235 上海市徐汇区钦州路100号2号楼701 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于深度学习的OCT心血管斑块自动识别与分析方法，包括如下步骤：纵深截面处理：对OCT图像的纵深截面进行分割处理，得到分割结果A1；横截面处理：对OCT图像的横截面进行分割处理，得到分割结果A2；截面综合处理：综合纵深截面处理结果A1以及横截面处理结果A2并进行分割处理，得到分割结果A；结果分析：根据分割结果A，计算斑块衰减指数IPA，得出斑块类别。本发明设计合理，综合不同图像分类特点以及OCT的临床特点，通过对3D的OCT图像进行三维重建、分割，并得到量化指标IPA，最终基于IPA对斑块进行分类，能够有效地解决了现有技术中识别斑块能力弱的问题。 |
