一种基于深度神经网络的心肌材料参数快速估计方法

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一种基于深度神经网络的心肌材料参数快速估计方法
申请号:CN202510451041
申请日期:2025-04-11
公开号:CN120278994A
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及心肌材料参数估计技术领域,具体涉及一种基于深度神经网络的心肌材料参数快速估计方法。该方法包括:本发明基于分割得到的左心室心肌图像,重建左心室心肌的三维封闭表面;进行心肌材料建模,该模型基于心肌微观结构描述心肌的非线性弹性行为,进行逆有限元分析,结合迭代优化算法,对Holzapfel‑Ogden本构模型中的8个材料参数进行优化;通过仿真优化过程,生成高置信度的参考标准,用于训练深度神经网络模型,采用DGCNN图神经网络处理左心室三维点云数据,以学习心肌几何形态与材料参数之间的映射关系,得到心肌材料参数快速估计模型,该方法能够在极短时间内完成心肌材料参数预测,从而提高临床应用的可行性。
技术关键词
左心室 心脏磁共振 估计方法 迭代优化算法 六面体网格划分 训练深度神经网络 加权无向图 三维点云数据 仿真框架 图像分割 配准方法 参数估计技术 序列二次规划 影像 形态 拓扑图 剪枝技术
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