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基于数据驱动的冠状动脉微循环阻力快速计算方法
文献摘要：
目的 开发一种基于数据驱动的冠状动脉微循环阻力快速计算方法.方法 构建和优化神经网络对冠状动脉进行截面积特征提取,利用截面积特征、异速标度律和流量分配比例快速计算冠状动脉分支末端的微循环阻力,并基于微循环阻力无创计算血流储备分数.结果 为了验证神经网络的有效性,将40个临床收集的冠状动脉分支测量的截面积特征与神经网络预测的结果进行比较,平均绝对误差为1.08 mm2.为了验证微循环阻力值的准确性,将15位患者的临床血流储备分数与利用微循环阻力值计算的血流储备分数进行比较,计算准确性为86.6％.结论 本文提出的冠状动脉微循环阻力快速计算方法具有潜在的临床应用价值.
文献关键词：
冠状动脉;微循环阻力;血流储备分数;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
孙昊;李鲍;刘金城;李娜;刘健;刘有军
作者机构：
北京工业大学环境与生命学部,北京100124;北京大学人民医院心血管内科,北京100044
文献出处：
引用格式：
[1]孙昊;李鲍;刘金城;李娜;刘健;刘有军-.基于数据驱动的冠状动脉微循环阻力快速计算方法)[J].医用生物力学,2022(06):1119-1126
A类：
B类：
冠状动脉微循环阻力,快速计算方法,优化神经网络,截面积,标度律,流量分配,分配比例,无创,血流储备分数,神经网络预测,平均绝对误差,mm2,利用微,计算准确性,临床应用价值
AB值：
0.157926
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