CN119399207A 一种心血管影像分析系统及方法 （陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院)）

涉及一种心血管影像分析系统及方法。内容包映射值；采用分块特征聚合和联合最优迭代策决了缺乏对动态特征和局部变化的自适应捕捉2S1、获取心血管影像数据并进行预处理，将,其中，F(x,y,z)为递归过程中像素点(x,y,z)在第k层输出的心血管影像特征；表示动态特征映射通过积分操作，将递归特征空间中像素梯,,为梯度平滑项，lIVT(x,y,z)ll是动态特征映射值的梯度幅值；VT(x,y,z)是动态特征映射值的梯度；B·(T(x,y,z)-T,(x,y,z))2为特征一致性项；TS(x,y,z)为目标特征值；y·T(x,y,z)·logT(x,y,z)为稀疏性正则化项；a,B,y为权重参数。采用变分法最小化能量函数，通过计算能量函数关于动态特征映将心血管影像的感兴趣区域划分为两个及以上非重叠感兴趣区3使用联合最优迭代策略对各区域块的加权特征值进行分析,最终得到的分割结果是标识心血管结构的三维分割结果，对9.一种心血管影像分析系统，应用于如权利要求1_8任一项所述的心血管影像分析方影像数据采集与预处理模块，用于采集并预处理心血管影像数据，将递归特征建模模块，将预处理后的心血管影像数据转换到初始特征空动态特征映射生成模块，通过动态特征映射分析递归特分块特征聚合模块，对优化后的特征映射值进行分块操作联合最优迭代分割模块，使用联合最优迭代策略对区域块的加4[0001]本发明涉及医学影像处理与分析领域，尤其涉及一种心血管影像分析系统及方5,其中，F(x,y,z)为递归过程中像素点(x,y,z)在第k层输出的心血管影像特征；表示第k层的权重矩阵；bx是偏置项；o为激活函数；R⃞-1(x,y,z)为递归过程中像素点(x,y,z)在第k-1层输出的心血管影像特征；VF-z(x,y,z)是前一层心血管影像特征的梯,a·llvT(x,y,z)II2为梯度平滑项，lIVT(x,y,z)ll是动态特征映射值的梯度幅值；VT(x,y,z)是动态特征映射值的梯度；B·(T(x,y,z)-T(x,y,z))2为特征一致性项；TS(x,y,z)为目标特征值；y·T(x,y,z)·logT(x,y,z)为稀疏性正则化项；a,B,y为权重参数。,:67[0019]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种心血管影像分析系统及方法的具[0020]参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的一种心血管影像分析系统结构[0021]参照附图2，其示出了本发明一个实施例所提供的一种心血管影像分析方法流程8从医学影像设备中获取心血管影像数据，心血管影像数据由CT或MRI等影像设备,其中，F(x,y,z)为递归过程中像素点(x,y,z)在第k层输出的心血管影像特征，表可以避免梯度消失问题，又能模拟非线性特征变化；R⃞-1(x,y,z)为递归过程中像素点(x,y,z)在第k-1层输出的心血管影像特征；VF-z(x,y,z)是前一层心血管影像特征的梯,其中，T(x,y,z)是动态特征映射值，表示像素点(x,y,z)在整个递归特征空间内的重要性；IAEi(x,y,z)IlvF(x,y,z)Ipdxdydz通过对递归特征空间内所有梯度幅值进行了IllvE(x,y,z)lldxrdydz通过归结构的像素集合；VF(x,y,z)是第k层心血管影像特征的梯度；为了防止分母为零，加入数9稀疏性三者整合为一个统一的目标，旨在消除噪声干扰的同时增强心血管区域的显著性。,滑项a·llvT(x,y,z)II2用于控制动态特征映射在空间上的平滑性，lIVT(x,y,z)ll是动态特征映射值的梯度；特征一致性项B·(T(x,y,z)-施场景具体设置；稀疏性正则化项y·T(x,y,z)·logT(x,y,z)用于减少噪声对动态特征映射变分法，通过计算能量函数E