Integrating Ultrasound Images using Modular Artificial Neural Networks

机译：使用模块化人工神经网络整合超声图像

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The aim of the work, described in this paper, was to develop a new set-up to infer on significant disturbances of carotid artery hemodynamics based on the analysis of clinical Doppler acquisitions. A patient-specific numerical simulation system for the analysis of arterial blood flow under pulsatile conditions using a modular artificial neural network with optimal configuration was implemented based on carotid geometry and Doppler hemodynamic features. With arterial blood being addressed as a time series dependent on heart pulse periodicity, splitting parameters given by carotid bifurcation branches were able to allocate the input-output vectors for different flow regimes. Predictions given by the optimal modular artificial neural network model were able to reproduce patient-specific velocity patterns. The hemodynamic behaviour of healthy, low grade and high grade carotid artery stenosis was addressed suggesting further developments for hemodynamic classification.

机译：本文描述的这项工作的目的是在临床多普勒采集分析的基础上，开发一种新的装置以推断出严重的颈动脉血流动力学紊乱。基于颈动脉的几何形状和多普勒血流动力学特征，建立了一个针对患者的数值模拟系统，该系统使用具有最佳配置的模块化人工神经网络来分析脉动情况下的动脉血流。在将动脉血定为取决于心脏脉冲周期的时间序列的情况下，由颈动脉分叉分支给出的分裂参数能够为不同的血流状态分配输入-输出向量。最佳模块化人工神经网络模型给出的预测能够重现特定于患者的速度模式。解决了健康，低度和高度颈动脉狭窄的血流动力学行为，提示血流动力学分类的进一步发展。

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来源
《Proceedings of the Fifteenth international conference on civil, structural and environmental engineering computing》|2015年|284-284|共1页
会议地点 Prague(CZ)
作者
C.F. Castro; C.A. Conceicao Antonio; L.C. Sousa;
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作者单位

INEGI and DEMec, Faculty of Engineering University of Porto, Portugal;

INEGI and DEMec, Faculty of Engineering University of Porto, Portugal;

INEGI and DEMec, Faculty of Engineering University of Porto, Portugal;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
artificial neural network; modular simulation model; carotid bifurcation; Doppler image based analysis;

机译：人工神经网络;模块化仿真模型；颈动脉分叉;基于多普勒图像的分析;

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