摘要
本申请提供了一种计算机断层扫描肺血管造影检查发起方法以及装置,聚焦于计算机断层扫描肺血管造影检查的发起环节,本申请通过考虑以十二导联心电图信号来判断是否存在肺栓塞情况,并引入深度学习技术配置了相应的置肺栓塞检测模型,而由于十二导联心电图检查成本低廉,且没有伤害性,因此为是否发起计算机断层扫描肺血管造影检查提供精确的判断依据,既可以避免医疗资源的浪费,也有助于保障患者的治疗安全。并且,本申请还考虑以可以便捷获得的电子健康记录数据,来更为精确地预测在存在肺栓塞情况下施加溶栓治疗的溶栓风险情况,并针对两个方面的模型预测目标在细节层面继续配置了一系列的优化设置方案,以此进一步加强模型的预测效果。
技术关键词
十二导联心电图
血管造影检查
计算机断层扫描
电子健康记录
下肢血管疾病
机器学习模型
深度学习模型
信号
成分分析
风险
滤波器
深度学习技术
数据获取单元
碱性磷酸酶
可读存储介质
脑血管疾病
指标
支持向量机
样本
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
多模态数据融合
特征提取网络
分析单元
管理方法
卷积神经网络模型
计算机断层扫描
卷积神经网络识别
模式
构建卷积神经网络
损伤预测方法
水泥基复合材料
多尺度结构
损伤特征
冻融循环次数
胃癌疾病风险检测装置
大数据分析技术
电子健康记录
多模态数据采集
基因测序设备
医疗决策支持方法
知识蒸馏技术
疾病
保障数据安全
模糊综合评价