-
公开(公告)号：CN116115208A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211446149.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/026 , A61B5/021 , A61B6/03 , A61B34/10 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于物理驱动预测静息冠状动脉微循环阻力的方法，属于组合优化算法领域。该方法基于患者的CTA图像，重建个性化冠状动脉三维血管解剖模型；并通过解剖模型，利用基于自然生长法则的血管标度率，分配患者在理想状态的冠脉血流量，建立一种模拟理想状态微循环阻力的方法；依据冠脉微循环阻力代偿机制，使用基于物理驱动的方法迭代优化调整微循环阻力值，使冠脉模型入口压力与患者个性化主动脉压力值相匹配，从而建立一种符合生理机制的高保真静息状态血流动力学的方法。本发明实现了冠脉静息状态的模拟，构建了一种精确模拟静息状态冠脉微循环阻力的方法，为实现无创计算瞬时无波幅比提供精确的个性化边界条件。
-
公开(公告)号：CN112185551B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011081407.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的系统与方法。属于人工智能领域，包括以下步骤：基于真实冠状动脉参数构建血管模型并记录血管模型参数(入口面积、狭窄长度等)；基于血管模型进行模型网格化预处理；基于几何多尺度血流动力学计算预处理模型并提取血管模型的狭窄阻力；基于数据提取与血管模型参数建立狭窄阻力训练集与预测集；基于BP神经网络建立神经网络框架；基于深度学习对狭窄阻力训练集进行训练与对预测集进行预测验证。
-
公开(公告)号：CN115736867A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211483496.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于元学习神经网络预测中心动脉压的方法，涉及人工智能领域。包括以下步骤：S1.获取患者中心动脉压力波形及生理指标(性别、身高、体重、身体指数、年龄、心率、收缩压、舒张压、平均动脉压、心输出量)；S2.基于高斯函数叠加法进行波形分解，获取高斯特征参数(ai,bi,ci,i＝1,2,3,4)；S3.探究患者生理指标与高斯特征参数之间的显著性关系，选择具有显著相关性的生理指标作为输入数据；S4.基于生理指标和高斯特征参数建立元学习数据集；S5.搭建神经网络，基于元学习算法预测高斯特征参数，进而获得中心动脉压，并将预测波形与临床实测波形进行对比验证。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110584639A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910830962.2
申请日：2019-09-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种对CTA冠状动脉图像进行数据处理预测FFR的方法，属于图像处理和建立模型领域，是一种基于CTA图像无创预测FFR的一种新方法。获得冠心病患者的CTA图像之后，进行冠脉三维模型重建；测得冠状动脉各分支血管的体积(V)；通过冠状动脉的血管长度确定各血管的灌注面积(M)；根据CTA图像获取的数据来计算出单支血管上的V/M值；冠状动脉单支血管的体积质量比可以无创的预测与FFR之间的关系，单支血管的V/M阈值16.92等同于FFR为0.8，当单支血管V/M大于该阈值时，FFR大于0.8，小于该阈值时FFR小于0.8。该方法可以建立一种准确的预测模型来反映与FFR之间的关系。
-
公开(公告)号：CN112185551A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011081407.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度学习预测冠状动脉狭窄阻力的系统与方法。属于人工智能领域，包括以下步骤：基于真实冠状动脉参数构建血管模型并记录血管模型参数(入口面积、狭窄长度等)；基于血管模型进行模型网格化预处理；基于几何多尺度血流动力学计算预处理模型并提取血管模型的狭窄阻力；基于数据提取与血管模型参数建立狭窄阻力训练集与预测集；基于BP神经网络建立神经网络框架；基于深度学习对狭窄阻力训练集进行训练与对预测集进行预测验证。
-
公开(公告)号：CN116115208B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211446149.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/026 , A61B5/021 , A61B6/03 , A61B34/10 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于物理驱动预测静息冠状动脉微循环阻力的方法，属于组合优化算法领域。该方法基于患者的CTA图像，重建个性化冠状动脉三维血管解剖模型；并通过解剖模型，利用基于自然生长法则的血管标度率，分配患者在理想状态的冠脉血流量，建立一种模拟理想状态微循环阻力的方法；依据冠脉微循环阻力代偿机制，使用基于物理驱动的方法迭代优化调整微循环阻力值，使冠脉模型入口压力与患者个性化主动脉压力值相匹配，从而建立一种符合生理机制的高保真静息状态血流动力学的方法。本发明实现了冠脉静息状态的模拟，构建了一种精确模拟静息状态冠脉微循环阻力的方法，为实现无创计算瞬时无波幅比提供精确的个性化边界条件。
-
公开(公告)号：CN115966310A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211550873.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 一种针对头颈动脉狭窄患者的脑血流自调节模拟方法，属于血流动力学领域。建立脑部微动脉交感神经和迷走神经信号数学模型，模拟脑灌注压变化时神经活动，从而建立脑血流自调节机制的自主神经调节数学模型；模拟脑灌注压变化时脑部微动脉血管平滑肌运动，从而建立脑血流自调节机制的血管平滑肌反射调节数学模型；模拟脑灌注压变化时脑部微动脉血管剪切应力调节促使血管产生舒缩运动，从而建立脑血流自调节机制的剪切应力调节数学模型；针对头颈动脉狭窄患者，依据不同狭窄程度优化自主神经调节功能，建立脑血流自调节数学模型；建立人体血液循环系统集中参数模型，将脑血流自调节模型加入集中参数模型，模拟不同体外反搏压力下的脑血流‑灌注压。
-
公开(公告)号：CN113936805A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202110999197.4
申请日：2021-08-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50 , G06F30/23 , G06F30/28 , A61B5/026 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种流固耦合的冠状动脉几何多尺度模型的计算方法，属于血流动力学域。在进行血流动力学模拟时，血管壁与血流两者之间相互影响，为充分考虑血管壁弹性对血流的影响，一般采用流固耦合模型，但是流固耦合模型在模拟计算无创血流储备分数时，无法模拟充血状态下微血管阻力的变化，为同时考虑血管壁以及微血管阻力，建立了基于流固耦合的几何多尺度计算模型。将电子元器件电阻Rm和电感L串联后耦合至三维流固耦合模型，其中电阻Rm模拟血管分支的微循环阻力，电感L模拟微循环血流惯性。该方法既可以模拟血管壁对血流的影响，又能为三维流固耦合模型提供可靠的微血管阻力边界条件，能更加贴近真实生理环境，提高血流动力学的计算准确度。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.019 seconds)
