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基于AI的冠脉CTA钙化病变分析与介入策略辅助决策的临床前研究
发布时间: 2025-08-26
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
生物与新医药技术,医药生物技术
成果介绍
本项目通过机器学习的方法，基于深度学习训练出一个冠脉钙化分割模型，实现了冠脉CTA钙化区域的自动识别与分割；通过放射组学的方法，找到了判断钙化区域狭窄程度的指标；经过计算和阈值处理，可以预测出钙化病变需要预处理的区域，以此辅助制定钙化病变的手术方案，达到术前优化经皮冠脉介入（PCI）治疗策略的目的，进而提高PCI术成功率，节约医疗资源，减轻患者经济负担。
成果亮点
当前主流冠脉分割算法没有有效利用冠脉平滑连续的特征以及冠脉的拓扑结构信息。本项目提出一种基于先验信息的冠状动脉及钙化区分割模型，该模型包含基于冠脉拓扑结构的中心线提取模块、冠脉连续性信息提取模块和交叉融合模块，分别利用冠脉的高层拓扑结构先验、冠脉连续平滑先验以及冠脉和钙化区的解剖学先验，实现了精准的冠脉及钙化区分割模型。
团队介绍
南京医科大学（Nanjing Medical University），位于江苏省南京市，是教育部、中华人民共和国国家卫生健康委员会、江苏省人民政府共建高校和江苏高水平大学建设高校，是国家“双一流”建设高校、第一批卓越医生教育培养计划项目试点高校、高水平公共卫生学院建设高校、国家建设高水平大学公派研究生项目实施高校、国家“特色重点学科项目”建设高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、江苏省高层次人才培养计划“333工程”培训基地、长三角医学教育联盟创始成员。
成果资料
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