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
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模式分类模型
模式分类方法
融合特征
卷积特征
煤岩
带控制方法
导航灯
隧道
时间序列模型
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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