申请/专利权人：四川省肿瘤医院

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934599A

主分类号：G06T7/70

分类号：G06T7/70;G06T7/60;G06T7/00;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.26#公开

摘要：本申请属于中心静脉导管尖端定位技术领域，更具体地说，涉及一种中心静脉导管的插管自动定位方法、介质及系统，本发明通过建立两层神经网络模型分别进行中心静脉导管的置管方式的预测和置管深度的预测，首先根据第一数据集中的数据进行置管方式的预测，得到对应病例合理的中心静脉导管置管方式，再将确定的置管方式联同现有病例中影响中心静脉导管置入方式的第一实测数据输入到训练好的神经网络模型中进行预测，从而实现了置入深度的预测。通过本发明有效的实现了中心静脉导管的置管方式和置管深度的预测，为临床提供了辅助决策，降低了置管风险和操作难度。

主权项：1.一种中心静脉导管的插管自动定位方法，其特征在于，包括：步骤1：采集历史病例中影响中心静脉导管的置入方式的数据集作为第一数据集；步骤2：建立用于预测中心静脉导管置入方式的神经网络置管方式预测模型；步骤3：将采集到的第一数据集中作为训练集的数据用于训练神经网络置管方式预测模型，得到训练好的神经网络置管方式预测模型；步骤4：采集历史病例中影响中心静脉导管的置入深度的数据集作为第二数据集；步骤5：建立用于预测中心静脉导管置入深度的神经网络置管深度预测模型；步骤6：将采集到的第二数据集中作为训练集的数据用于训练神经网络置管深度预测模型，得到训练好的神经网络置管深度预测模型；步骤7：将现有病例中影响中心静脉导管置入方式的第一实测数据输入训练好的神经网络置管方式预测模型中进行预测，得到中心静脉导管置入方式；步骤8：用户确认是否使用神经网络置管方式预测模型输出的中心静脉导管置入方式，若使用则将步骤7的输出结果作为神经网络置管深度预测模型的输入，若不使用，则将自行确认的中心静脉导管置入方式作为神经网络置管深度预测模型的输入；步骤9：将步骤8中确定的中心静脉导管置入方式、以及现有病例中影响中心静脉导管置入深度的第二实测数据输入训练好的神经网络置管深度预测模型中，得到中心静脉导管置入深度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川省肿瘤医院 一种中心静脉导管的插管自动定位方法、介质及系统

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