公开(公告)号：CN119480116A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510058845.4

申请日：2025-01-15

Applicant: 杭州倍佐健康科技有限公司

Inventor： 张小敏 ,  张宽

IPC: G16H50/30 ,  A61B8/06 ,  A61B8/00 ,  G16H50/70 ,  G16H50/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06F30/28 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种基于AI超声影像和流体力学的AS风险识别与预测方法，通过深度学习和流体力学模拟，量化斑块对血流的影响，采用超声影像和多普勒数据构建斑块AI识别模型，识别患者动脉横断面超声影像中的斑块形态特征以及所述多普勒血流数据中的血流特征，并输出对应所述斑块形态特征的形态评分和对应所述血流特征的血流动力学评分；综合计算并输出AS患者的AS风险分值。提高基于超声影像的斑块检测准确性，并实现对急性血栓风险的定量评估。可对斑块的形态与血流特征进行多层次分析，为医生提供更精准的风险分级支持。通过无创超声影像结合AI和流体力学模拟，实现对动脉粥样硬化斑块的形态特征和血流动力学参数的双重分析。