[發明專利]超聲心動圖心肌梗死預測的人工智能方法與裝置

在審

• 申請號: 202210413894.1
• 申請日: 2022-04-20
• 公開（公告）號: CN114743668A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 秦綺玲;劉亞平;周琦
• 申請（專利權）人: 蘇州赫米茲健康科技有限公司;蘇州米特希賽爾人工智能有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H40/67;G16H40/63;G16H80/00;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;A61B8/02;A61B8/06;A61B8/08
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1.一種超聲心動圖心肌梗死預測的人工智能方法與裝置，其特征在于，所述裝置包括：無線掌上探頭式心超儀、智能手機、人工智能診斷系統：所述無線掌上探頭式心超儀，用于采集患者超聲心動圖；所述智能手機，用于通過應用程序App控制所述心超儀，獲取、存儲和傳送心動圖數據；所述人工智能診斷系統，用于通過所接收到的超聲心動圖，用人工智能方法，實時診斷心肌梗死并及時預警。

2.根據權利要求1所述的超聲心動圖心肌梗死預測的人工智能方法與裝置，其特征在于，所述超聲心動圖心肌梗死預測的人工智能方法包括如下步驟：

步驟1，打開所述超聲心動儀和所述智能手機App；

步驟2，用所述超聲心動儀采集患者的左室長軸、心尖二腔、心尖四腔、左室短軸二尖瓣水平、乳頭肌水平、心尖水平短軸等6個切面心動圖視頻數據；

步驟3，將采集好的所述心動圖數據通過手機App發送給所述人工智能診斷系統；

步驟4，所述人工智能診斷系統收到所述心動圖數據后，送入心肌梗死超聲人工智能診斷網絡完成診斷；

步驟5，將所述診斷結果反饋給所述智能手機。

3.根據權利要求1所述人工智能診斷系統，其特征在于，所述人工智能診斷系統包括：輸入層、時空卷積網絡模塊、時空池化層、全連接層1、全連接層2、全連接層3 、SoftMax分類器：所述輸入層，用于接收心動圖數據并對所收到的數據進行預處理；所述時空卷積網絡模塊，用于提取所述心動圖的時空特征；所述時空池化層，用于減少時空特征參數數量；所述全連接層1、全連接層2，是全連接層，用于綜合前邊神經網絡提取到的時空特征重新通過權值構建完整的特征值矩陣；所述全連接層3，是最后一層全連接層，用于將所述特征傳遞給分類器；所述SoftMax分類器，用于對所識別的心動圖室壁運動異常分類。

4.根據權利要求3所述人工智能診斷系統，其特征在于，所述時空卷積網絡模塊由多個輸出與輸入連接的時空卷積模塊組成，并構建成殘差網絡，即將輸入所述時空卷積模塊的輸入，同時連接到下一個時空卷積模塊的輸入，以此類推。

5.根據權利要求4所述時空卷積模塊，其特征在于，所述時空卷積模塊由多層時空卷積層構成，所述時空卷積模塊的最后一層為時空卷積池化層。

6.根據權利要求5所述時空卷積層，其特征在于，所述時空卷積層包括：一層空間卷積層緊接著一層時間卷積層：所述空間卷積層，用于圖像卷積，是二維卷積層；所述時間卷積層，用于時間卷積，是一維卷積層。

7.兩者構成的所述時空卷積層為三維卷積層。

8.根據權利要求2所述超聲心動圖心肌梗死預測的人工智能方法，其特征在于，所述的人工智能診斷系統，用左室長軸、心尖二腔、心尖四腔、左室短軸二尖瓣水平、乳頭肌水平、心尖水平短軸等6個切面心動圖視頻數據完成心肌梗死超聲人工智能診斷。