基于AI和血管内超声的左主干病变程度分析系统

本申请提供了一种基于AI和血管内超声的左主干病变程度分析系统，涉及医学图像分析领域，其首先通过使用IVUS导管来获取心脏冠状动脉图像，接着对获取到的心脏冠状动脉图像进行降噪和对比增强处理，然后对处理后的图像进行图像语义分割以识别血管边界和斑块区域，并从中提取包含斑块类型、体积、最小管腔直径和血管面积的医学影像特征，最后基于提取得到的医学影像特征来评估左主干病变的病变等级。这样，可以实现自动化和智能化的左主干病变程度分析，减少了对医生的依赖，同时提供了一个更客观的病变程度评估结果。