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基于深度学习的急性心肌梗死心血管事件预测方法与系统

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本发明提供了一种基于深度学习的急性心肌梗死心血管事件预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，根据磁共振序列图像数据，基于深度卷积神经网络算法对磁共振序列图像数据进行训练，得到不良心血管事件的定性模型，进一步训练得到融合模型，并将不良心血管事件的定性模型和融合模型保存为可调用的自动判别人工智能模型；步骤2，调用自动判别人工智能模型，输入待预测的磁共振序列图像数据进行预测，得到不良心血管事件的预测复发结果。其中，磁共振序列图像数据包括T2‑STIR序列、LGE序列以及电影序列，不良心血管事件的定性模型包括I3D模型和Dense‑Net模型，融合模型为梯度提升树模型。

著录项

公开/公告号CN114121280A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-01

原文格式PDF
申请/专利权人上海理工大学;
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申请/专利号CN202111338999.7
发明设计人陈胜;柯盼盼;
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申请日2021-11-12
分类号G16H50/30(20180101);G16H50/20(20180101);G16H30/20(20180101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);A61B5/00(20060101);
代理机构31204 上海德昭知识产权代理有限公司;
代理人郁旦蓉
地址 200093 上海市杨浦区军工路516号
入库时间 2023-06-19 14:19:02

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法律状态
2022-03-01

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