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用于使用降阶模型和机器学习估计血流特性的系统和方法
- 专利权人:
- 哈特弗罗公司
- 发明人:
- T.M.桑德斯,S.桑卡兰,L.格拉迪,D.斯佩恩,肖南,H.J.金,C.泰勒
- 申请号：
- CN201780071286.4
- 公开号：
- CN110168613A
- 申请日:
- 2017.19.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 公开了用于确定患者的血流特性的系统和方法。一种方法包括:在电子存储介质中接收所述患者的脉管系统的至少一部分的患者特定图像数据,所述患者特定图像数据具有一个或多个点处的几何特征;从所接收的图像数据生成患者特定降阶模型,所述患者特定降阶模型包括在所述患者的所述脉管系统的所述一个或多个点处的阻抗值的估计和所述几何特征的简化;创建特征向量,所述特征向量包括所述患者特定降阶模型的所述一个或多个点中的每一个的所述阻抗值的估计和所述几何特征;以及使用被训练来基于所述一个或多个点处的所创建的特征向量而预测血流特性的机器学习算法来确定所述患者特定降阶模型的所述一个或多个点处的血流特性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
