摘要
为了评估在血管介入期间至少一个装置的意外移动的风险,获得连续图像的图像序列(7),其描绘血管结构和在血管结构中移动的至少一个装置,其中至少一个医疗设备在身体开口处插入患者(5)的身体。确定风险特征值(9),风险特征值表示至少一个医疗设备在至少一个医疗设备的相对于身体开口的近端处的前因运动与至少一个医疗设备在至少一个医疗设备的相对于身体开口的远端处的结果运动之间存在或即将存在非线性关联。确定风险特征值(9)涉及将经过训练的机器学习模型MLM(8)应用于包含图像序列(7)的输入数据(6)。
技术关键词
医疗设备
训练图像序列
特征值
数据处理系统
风险
身体
血管
递归卷积神经网络
机器学习模型
运动
患者
计算机程序产品
卷积模块
成像
非线性
导丝
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电容传感器
图像重建
主成分分析方法
建立神经网络模型
滑油磨粒
设备故障预测方法
风险预测模型
多元传感器
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出入库管理方法
出入库管理平台
客户端
风险
操作界面
神经监测系统
风险评估模型
相位补偿机制
医疗系统数据
非线性特征提取