一种基于机器学习算法的血管内压力比值测量方法
基本信息
| 申请号 | 2020112100913 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112263231A | 公开（公告）日 | 2021-01-26 |
| 申请公布号 | CN112263231A | 申请公布日 | 2021-01-26 |
| 分类号 | A61B5/0215(2006.01)I; | 分类 | 医学或兽医学；卫生学; |
| 发明人 | 于波;王钊;曾强;侯静波;贾海波 | 申请（专利权）人 | 成都全景恒升科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都立新致创知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 周方建 |
| 地址 | 610000四川省成都市高新区西芯大道5号2栋10层1号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于机器学习算法的血管内压力比值测量方法，利用机器学习算法自动选取最佳测量区间，并计算区间内血管远端和近端压力比值，用于评估病变血管缺血程度和功能学特性。在此基础上，可通过回撤压力测量装置，获取不同血管位置压力比值，并进行血管介入治疗预演判断治疗后病变血管缺血恢复程度。本发明可以简化血管功能学指标测量流程，避免血管扩张类药物给病人带来的副作用，同时有利于优化血管介入治疗策略，改善患者预后，有效降低心血管不良事件的概率。 |
