基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和介质

本申请提供了基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和介质，涉及医疗图像处理技术领域，方法包括：获取左心室内膜轮廓图像，并从中提取关键点集合及其坐标信息；利用VGG16网络模型处理左心室内膜轮廓图像，提取关键点集合的特征信息；结合三角测量方法构建图结构，捕捉关键点集合的结构信息；通过图卷积神经网络模型聚合特征，得到关键点集合的嵌入信息；使用Sinkhorn算法进行特征匹配，得到左心室内膜轮廓的舒张‑收缩变形关系；最后，根据左心室内膜轮廓的舒张‑收缩变形关系预测左心室的运动，得到左心室运动预测结果。本申请通过结合三角测量方法和Sinkhorn算法，构建了关键点之间的结构信息，提高了特征匹配的准确性，从而提高了左心室运动预测的准确性。