[發(fā)明專利]使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡對血管的血液動力學分析

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• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN112071419A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設計）人: 阿諾·阿林德拉·阿迪約索
• 申請（專利權(quán)）人: 西門子醫(yī)療有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/30;G16H50/50;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/28;G06F30/27
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 唐京橋;姜婷

1.一種預測目標血管(20)的血液動力學參數(shù)(p_k)的方法，包括以下步驟：

-接收(1)所述目標血管(20)的血管形狀模型(21)；

-接收(2)所述目標血管(20)的對應流動分布(22)；以及

-由人工智能AI單元(10)基于接收到的血管形狀模型(21)和接收到的流動分布(22)來預測(3)至少一個血液動力學參數(shù)(p_k)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，在預測(3)的步驟中，針對所接收到的血管形狀模型(21)的至少一個血管形狀點(21.i)來預測所述至少一個血液動力學參數(shù)。

3.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項所述的方法，其中，針對所接收到的血管形狀模型(21)的至少兩個連續(xù)的血管形狀點(21.1、...、21.N)中的每一個迭代地執(zhí)行預測(3)的步驟。

4.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項所述的方法，其中，預測(3)的步驟包括以下迭代步驟：

-在每個迭代(i)處向所述AI單元(10)的第一輸入塊(11)提供(4)所接收到的血管形狀模型(21)的一個血管形狀點(21.i)；

-在第一迭代(i＝1)處向所述AI單元(10)的第二輸入塊(12)提供(5)所接收到的流動分布(22)；

-基于所提供的一個血管形狀點(21.i)以及基于所述第一迭代(i＝1)處的提供的流動分布(22)或所述第一迭代之后的任何迭代(i1)處的所述AI單元(10)的演繹塊(13)的至少一個先前隱藏狀態(tài)(h_j,i-1)，在所述演繹塊(13)中生成(6)至少一個當前隱藏狀態(tài)(h_j,i)；以及

-至少基于至少一個生成的當前隱藏狀態(tài)(h_j,i)的最后生成的當前隱藏狀態(tài)(h_M,i)，在所述AI單元(10)的輸出塊(15)中確定(7)所述至少一個血液動力學參數(shù)(p_k)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，生成(6)的步驟包括：

-基于所提供的一個血管形狀點(21.i)以及基于所述第一迭代(i＝1)處的提供的流動分布(22)或所述第一迭代之后的任何迭代(i1)處的所述AI單元(10)的第一演繹層(13.1)的提供的第一先前隱藏狀態(tài)(h_1,i-1)，在所述第一演繹層(13.1)中生成(6.1)第一當前隱藏狀態(tài)(h_1,i)；

-可選地基于先前演繹層(13.j-1)的當前隱藏狀態(tài)(h_j-1,i)以及基于所述第一迭代(i＝1)處的所述AI單元(10)的至少一個另外的演繹層(13.j)的[存儲器單元(14.j)的]初始狀態(tài)(s_j,1)或所述第一迭代之后的任何迭代(i1)處的所述至少一個另外的演繹層(13.j)的提供的另外的先前隱藏狀態(tài)(h_j,i-1)，在所述至少一個另外的演繹層(13.j)中生成(6.j)至少一個另外的當前隱藏狀態(tài)(h_j,i)；以及

-基于先前演繹層(13.M-1)的當前隱藏狀態(tài)(h_M-1,i)以及基于所述AI單元(10)的最后演繹層(13.M)的初始狀態(tài)(s_M,1)或所述最后演繹層(13.M)的提供的最后的先前隱藏狀態(tài)(h_M,i-1)，在所述最后演繹層(13.M)中生成(6.M)最后的當前隱藏狀態(tài)(h_M,i)。

6.根據(jù)任一前述權(quán)利要求所述的方法，其中，所述血管形狀模型(21)包括沿所述目標血管(20)的主方向的中心線(CL)，并且其中，每個連續(xù)的血管形狀點(21.i)包括所述中心線(CL)上的連續(xù)的中心線點(CLP.i)以及所述目標血管(20)在相應的中心線點(CLP.i)處的半徑(r.i)。