摘要
本发明属于智能医疗领域,具体涉及基于心外膜脂肪容积的心肌梗死患者发生HFpEF的预测方法。方法包括获取心肌梗死患者的CMR影像;基于所述CMR影像提取EAT熵、左心室心外膜脂肪容积,其中,EAT熵是基于CMR影像中的EAT区域计算得到的信息熵;将EAT熵、左心室心外膜脂肪容积输入到分类器中得到心肌梗死患者发生HFpEF的风险高低。本申请发现左心室心外膜容积、EAT熵是心肌梗死患者发生HFpEF的独立预测因子;并发现二者组合对HFpEF的预测价值。
技术关键词
心肌梗死患者
脂肪
容积
左心室
影像
分类器
优化机器学习
信息熵
条件随机场
标签
机器学习模型
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