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一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法

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本发明公开了一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法，用于解决目前扩散相关光谱组织血流量化过程中得到组织参数唯一的问题。具体包括：利用扩散相关光谱技术通过多个波长测量获取被测组织的光强和光强自相关函数数据，通过深度学习方法构建LSTM网络模型，通过深度学习方法提取光强I(ρ，λ)和光强自相关函数g2(τ)的时序特征，从而基于上述时序特征建立其与血流和血氧饱和度之间关系，以实现组织血流指数和组织血氧饱和度的测量。该方法在保证量化精度的同时，极大地提高了拟合速度，能够为组织血流的动态纵向测量提供有利条件，实现了血流和血氧饱和度两种生理参数的连续监测。

著录项

公开/公告号CN114081483A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人北京工业大学;
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申请/专利号CN202111627177.0
发明设计人冯金超;姜敏楠;李哲;贾克斌;
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申请日2021-12-28
分类号A61B5/1455(20060101);A61B5/026(20060101);A61B5/00(20060101);
代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人张慧
地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号
入库时间 2023-06-19 14:17:30

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-15

实质审查的生效 IPC(主分类):A61B 5/1455 专利申请号:2021116271770 申请日:20211228

实质审查的生效

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1. 一种基于深度学习扩散相关光谱的组织血流和血氧饱和度测量方法 [P] . 中国专利： CN114081483A . 2022-02-25
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