摘要
本发明提供了一种基于大数据的食管测压方法、系统及装置,涉及医疗图像处理技术领域,包括:获取历史检测数据;根据历史检测数据进行三维重建处理得到三维模型集合;根据三维模型集合进行特征提取,整合得到结构特征集合;根据结构特征集合进行仿真处理,得到食管压力标注数据集;根据食管压力标注数据集和结构特征集合进行模型构建处理,通过分析食管结构特征与局部压力之间的映射关系并训练神经网络模型,得到食管压力预测模型;基于食管压力预测模型对实时内窥镜视频进行预测处理,得到食管压力实时预测值。本发明通过内窥镜视频数据的直接分析与三维重建处理,结合深度学习和力学仿真方法,实现了对食管压力的非侵入性实时预测。
技术关键词
食管
预测模型构建方法
贲门
压力
三维模型
训练神经网络模型
大数据
有限元分析法
特征点集合
格子玻尔兹曼方法
SIFT特征点
模型构建系统
内窥镜
仿真模型
测压方法
医疗图像处理技术
深度图
视频