基于深度学习的冠状动脉狭窄智能诊断系统及其方法

本发明涉及医疗信息技术领域，特别是基于深度学习的冠状动脉狭窄智能诊断系统及其方法，通过数据获取、标注、卷积神经网络模型构建、评估和加速模块，实现高效准确的诊断；系统预处理造影图像，标注狭窄位置和程度，构建结合关注度图的卷积神经网络模型，并优化参数提高准确率；通过并行化处理，减少诊断时间，系统创新性地解决了现有诊断方法的问题，具有高准确性、高效率和良好可解释性，有望成为冠心病早期筛查和急诊诊断的重要临床辅助工具。