基于深度学习的检测冠脉造影有无完全闭塞病变的系统
基本信息
| 申请号 | CN201910779238.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110490863A | 公开（公告）日 | 2019-11-22 |
| 申请公布号 | CN110490863A | 申请公布日 | 2019-11-22 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）; G06K9/00（2006.01）; G06K9/62（2006.01）; G06N3/04（2006.01）; G06N3/08（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐波; 张兴哲; 王筱斐; 陈东浩; 叶丹 | 申请（专利权）人 | 北京红云智胜科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京挺立专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 北京红云智胜科技有限公司 |
| 地址 | 100086 北京市海淀区青云里满庭芳园小区9号楼青云当代大厦17层1704-735 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的检测冠脉造影有无完全闭塞病变的系统，使用深度学习循环神经网络对整体视频进行分析，并利用GPU(图形处理器)加速计算得到检测结果，计算延时小解决了检测的实时性问题。本发明中的系统包括视频输入模块、卷积神经网络模块、编解码注意力模块和分类模块。特别的，本发明提出的编解码注意力模块及其监督算法，用于产生合适的注意力权重提高检测准确率。端到端的系统设计实现了冠状动脉完全闭塞检测流程的自动化，无需复杂的中间步骤。相比于其他检测有无完全闭塞病变的系统，本发明对整体视频而不是单一图像做出分析，减少了因单一图像造成误判的情况，显著提高了完全闭塞病变存在性判断的准确率。 |
