CN119480114A 一种血栓栓塞发生风险的评估方法及评估系统 （西安市新希望医疗器械有限公司）_第1页
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一种血栓栓塞发生风险的评估方法及评估本发明公开了一种血栓栓塞发生风险的评型的预训练是基于ResNet_50模型，通过输入正型参数；提取所述血管影像图中的特征嵌入向2将所述待评估患者的血管影像图输入至预训练的风S2、在K名栓塞患者中均构建个性化样本集，并合并生成多样性特征样本集；其包含S1_3、向前标记T个栓塞发生前时间点，同时标记相S1_4、获取T个栓塞发生前时间点的低风险血管影像S1_5、对所述高风险血管影像图进行图像增强，生S1_7、将时间点t+1的高风险血管影像图以及对称时间点t_1的低风险血管影像图组3征样本集输入至ResNet_50模型进行自监督的对比学习迭代，输出血管影像图的优化后特S3_1、对多样性特征样本集中的正负样本对进S3_3、对所述标准化正负样本对中的图像张量其中，正负样本对的特征嵌入向量分别为正样本对特征嵌入向量S3_4、使用正负样本对的特征嵌入向量，最小S4_1、接收所述特征嵌入向量作为模型分S3_4_2、使用当前轮次的特征嵌入向量作为模S3_4_5、使用下一轮次模型参数再次计算4所述负样本对损失表达式为：La=max(0,m-llEg-ElI);影像图输入模块，用于将所述待评估患者的血管影像图输入至预训练的风险评估模概率分布计算模块，用于根据所述特征嵌入向量，通过模型分类头计5难获取其栓塞前后的连续影像样本且正负样本特征差将所述待评估患者的血管影像图输入至预训练的风6[0011]在其中的一些实施例中，将多样性特征样本集输入至ResNet_50模型进行自监督7示高风险血管影像图和高风险影像增强图的特征影像图和低风险血管影像图的特征嵌入向量之间8等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语9型的CNN卷积模型，其核心是通过多层卷积操作从输入图像中提取多尺度的局部和全局特[0026]本实施例通过针对性构建个性化样本集和多样性特征样本集，并利用ResNet_50[0028]本实施例通过基于时间轴对称性，结合栓塞发生前后的像对的高风险血管影像图和低风险血管影像图调整为固定分辨率如224*224）以统一尺[0035]本实施例通过将多样性特征样本集输入ResNet_50模型，采用自监督方式进行迭z=w·E+b;其中，表示第i个风险等级的概率，z表示第i个风险等级的原始得[0038]本实施例通过将优化后的特征嵌入向量输入分类头，利用Softmax函数计算栓塞布与风险等级标签之间的映射采用简单的线性一对一即可；其通过风险等级的概率化表示高风险血管影像图和高风险影像增强图的特征影像图和低风险血管影像图的特征嵌入向量之间[0042]在栓塞发生的时间轴上，低风险血管影像可能随着时间[0044]对比学习总损失函数通过正样本对特征嵌入向量的距离平方IIEa-ESI2表示正样负样本时序权重，通过数学建模表达了正负样本对的优化目标及其在时间轴上的动态调可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管在以下实施例中所描述的系统较佳地以以对前述各实施例所记载的技术

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