血管内超声影像的易损斑块动态识别系统及其方法

本发明公开了一种血管内超声影像的易损斑块动态识别系统及其方法。该系统通过构建基于时空卷积神经网络的特征提取模块，实现对连续IVUS图像帧的斑块演化信息提取；通过迁移学习模型结合有限的OCT标注数据；通过将血流壁面剪切力与炎症标志物IL‑6融合在斑块破裂风险预测矩阵中，提出新的数学计算模型预测斑块风险；所述系统支持介入手术中实时分析，自动标注高风险斑块区域，易损斑块检测灵敏度可达94%以上。硬件架构包括图像采集单元、深度学习计算模块和标注交互模块；软件架构包括斑块识别引擎、剪切力计算模块和生物数据融合接口等。该系统具有操作简便、实时性强和准确度高等优点，为介入治疗提供了高效的术中斑块风险评估工具。