一种基于深度学习的心肌组织电生理无标记光学检测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的心肌组织电生理无标记光学检测方法
申请号:CN202411550715
申请日期:2024-11-01
公开号:CN119423778B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明涉及医疗健康技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的心肌组织电生理无标记光学检测方法。本发明包括以下步骤:获取心肌组织的光学检测图像数据以及电生理信号数据;对光学检测图像数据以及电生理信号数据进行图像预处理,从而得到光学‑生理信号映射数据,其中图像预处理包括图像配准、图像裁剪、周期性增强、时差增强、空间滤波、强度归一化以及数据平滑处理;根据光学‑生理信号映射数据进行基于机械收缩曲线以及电生理曲线的特征信号提取,从而得到机械收缩曲线数据以及电生理曲线数据。本发明采用无标记光学检测,避免了对心肌组织的直接干扰,更好地保持了组织的生理状态。
技术关键词
光学检测方法 数据 门控循环单元网络 曲线 Pearson相关系数 心脏电生理活动 动态时序预测 平滑方法 组织 GRU模型 图像 心动周期 特征信号提取 周期性 机械 时间校正 标记 光学成像系统
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种煤岩破裂损伤模式分类方法和系统
模式分类模型 模式分类方法 融合特征 卷积特征 煤岩
2
一种大模型的训练方法、装置、设备以及存储介质
数据 输入模块 多模态 计算机程序产品 语义
3
隧道内部智能导航灯带控制方法及系统
带控制方法 导航灯 隧道 时间序列模型 交通流状态
4
一种面向对接用人单位与求职者视频面谈系统
NLP技术 协同过滤算法 智能匹配模块 人脸特征 身份验证模块
5
一种基于LLM递推reasoning召回与self-correct的NL2SQL方法及系统
语句 条件过滤数据 模块 种子 思路
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号