申请/专利权人：广州中大医疗器械有限公司

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117611584B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08;G06V10/74;A61B17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种组织工程化周围神经移植物的培养方法和系统。本发明根据获取培养组织工程化周围神经移植物过程中未与需要进行神经移植的培养组织工程化周围神经移植物匹配的切片图像。将所有图像中的特征向量组合成一个特征三维矩阵。根据判断特征，检测神经切片中不同的区域的生长状态，即像素分布判断图像的变化，从而进行预测。通过单独获得每个时间点的特征矩阵构成三维的移植物特征矩阵，和通过修改后的时间卷积网络获取时间特征三维矩阵共同进行预测培养成能够进行神经移植的培养组织工程化周围神经移植物的时间。在这个时间获取切片进行匹配，能够提高神经移植物与受体神经的匹配率，提高神经修复效果。

主权项：1.一种组织工程化周围神经移植物的培养方法，其特征在于，包括：获得神经移植物图像集合；所述神经移植物图像集合包括组织工程化周围神经移植物培养过程中多个时间点的检测的横切面对应的多张神经移植物图像；获得当前神经移植物图像和标注神经移植物图像；所述当前神经移植物图像为神经移植物图像集合中距离当前时间点的时间长度大于其他神经移植物图像对应的时间长度的神经移植物图像；所述标注神经移植物图像为预想能够进行神经移植的神经移植物的图像；将所述标注神经移植物图像和当前神经移植物图像输入神经移植物检测网络，得到检测值；所述检测值表示与能够检测神经移植的神经移植物的相似性；根据所述检测值、标注神经移植物图像和神经移植物图像集合，通过神经移植物生长网络，判断神经移植物的生长速度变化，得到预测时间长度；获取新神经移植物图像，将新神经移植物图像和标注神经移植物图像输入神经移植物检测网络，进行判断神经移植物是否能够进行神经移植；所述新神经移植物图像为当前时间点加上预测时间长度的时间点获取的神经移植物图像；神经移植物生长网络包括神经移植物检测网络、时间卷积网络和预测变化网络；所述预测变化网络包括时间变化网络和神经移植物预测网络；所述根据所述检测值、标注神经移植物图像和神经移植物图像集合，通过神经移植物生长网络，判断神经移植物的生长速度变化，得到预测时间长度，包括：将神经移植物图像集合中的神经移植物图像输入神经移植物检测网络，提取特征，得到移植物特征矩阵；多个神经移植物图像对应获得多个移植物特征矩阵；将多个移植物特征矩阵构成移植物三维矩阵；将所述多个神经移植物图像按时间从远到近输入时间卷积网络，得到时间特征三维矩阵；所述时间特征三维矩阵表示包含时间信息的神经移植物图像的变化特征；根据移植物三维矩阵、时间特征三维矩阵、标注神经移植物图像和神经移植物图像集合中的当前神经移植物图像，通过预测变化网络，得到预测时间长度；所述神经移植物检测网络的训练方法，包括：获取多个相似神经移植物图像组和多个未相似神经移植物图像组；所述相似神经移植物图像组包括欧式距离小于阈值的两张神经移植物图像；所述未相似神经移植物图像组包括欧式距离大于或等于阈值的两张神经移植物图像；将相似神经移植物图像组或未相似神经移植物图像组输入神经移植物检测网络，得到检测值；所述检测值为1表示相似；所述检测值为0表示未相似。

全文数据：

权利要求：

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