摘要
本发明公开了一种融合多模态特征的门静脉压力梯度获取方法及系统,涉及门静脉压力获取技术领域,所述方法包括:S1、获取患者的CT图像并进行预处理,获得其相关特征数据;S2、基于CT图像中的肝脏血管,构建多模态特征模型;将预处理后的CT图像数据、相关特征数据和所对应的待预测门静脉压力梯度标签值输入到模型中,进行训练;S3、将预处理后的CT图像数据、相关特征数据输入到训练好的模型中,进行预测,得到CT图像所对应的门静脉压力梯度值。通过创新的多模态融合架构与两阶段训练策略,充分利用了三维模型的几何结构信息、物理参数信息病理性特征,实现了在仅有CT图像血管模型输入的条件下对PPG数值高精度、高鲁棒性的非接触式预测。
技术关键词
压力梯度获取方法
融合多模态特征
图像编码器
特征值
融合特征
血管模型
重建图像块
皮尔逊相关系数
编码器特征
解码器
中心线
无标签数据
三维模型
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取单元
座舱
RGB特征
光流特征
融合特征
缺陷智能检测方法
重建三维模型
集装箱底板
演化特征
误差校正
图像处理模型
特征值
可读存储介质
电子设备
图像搜索
李雅普诺夫函数
路径跟踪控制方法
强化学习策略
路径跟踪控制装置
规划