申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893798A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的左心房及左心耳内流场检测方法。构建深度学习模型，将点云数据集输入到深度学习模型中进行训练，训练后再针对待测的点云数据处理获得流场检测结果；深度学习模型具体中，将壁面点云和内部点云转换为二维张量后分别输入壁面点云通道和内部点云通道获得全局几何信息和局部几何信息，进而拼接成一个张量后再输入到汇集通道中处理获得流场结果。本发明通过计算机数据处理，能够无创、非侵入地进行检测，可实时获得血流动力学参数，具有计算成本低、速度快、且精度较高的优点，并保证精度，预测准确性更高。

主权项：1.一种基于深度学习的左心房及左心耳内流场检测方法，其特征在于：1构建深度学习模型；2将点云数据集输入到深度学习模型中进行训练；3利用训练后的深度学习模型针对待测的点云数据进行检测和预测处理获得流场检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于深度学习的左心房及左心耳内流场检测方法

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