CN115953457B - 推荐首枚弹簧圈的方法和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种推荐首枚弹簧圈的方法和计算机设备,方法包括:获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的血管模型,分离获得动脉瘤瘤腔,获得动脉瘤的长径和短径;根据所述长径和短径,推荐弹簧圈的二级螺旋直径,进而推荐弹簧圈,推荐所述二级螺旋直径至少通过以下几种方式中的一种实现:方式一:将所述动脉瘤瘤腔的最大内接椭球的短轴直径,作为推荐的二级螺旋直径;方式二:将所述短径,作为推荐的二级螺旋直径;方式三:结合所述长径和短径,获得推荐的二级螺旋直径。本申请推荐首枚弹簧圈的方法,通过长径和短径推荐首枚弹簧圈的二级螺旋直径,不依赖于医生的临床经验,降低了低年资医生的学习成本,提高了医院的收治能力。
Description
技术领域
本申请涉及转化医学领域,特别是涉及一种推荐首枚弹簧圈的方法和计算机设备。
背景技术
颅内动脉瘤是指颅内动脉壁的异常膨出,总体患病率大约为3%~5%。尽管大多数颅内动脉瘤终生未发生破裂,然而一旦破裂引发蛛网膜下腔出血,其致死率可达40%。因此,及时地筛查与干预颅内动脉瘤非常重要。
目前针对中小型动脉瘤尤其是破裂动脉瘤的介入治疗方式主要是利用金属弹簧圈对动脉瘤瘤腔进行栓塞,从而减缓血流对瘤壁的冲击,引发瘤腔内血栓形成,最终达到封闭瘤腔的效果。
在弹簧圈栓塞术中,首枚弹簧圈的选择最为关键。临床上通常先对动脉瘤测量其短径,然后根据该短径选择尺寸匹配的弹簧圈。显而易见,临床上首枚弹簧圈的选择严重依赖于医生对动脉瘤尺寸的测量,并且在测量得到尺寸后不同医生根据自身的经验选择的弹簧圈尺寸也会有所不同。这对于低年资医生来说学习曲线并不平坦。
此外临床测量动脉瘤的尺寸通常将动脉瘤展现在二维图像上,由于动脉瘤在二维平面的投影角度不同,测量结果也存在差异。因此不同的医生可能会选择不同尺寸的弹簧圈,客观上造成了选型不佳的风险。总体而言,传统首枚弹簧圈选择方式依赖于二维图像上尺寸的测量以及医生的经验,没有统一的定量的标准,且可重复性不高,对低年资医生不够友好。
发明内容
因此有必要提供一种不依赖于用户经验的,同时可重复较高的推荐首枚弹簧圈的方法,来辅助医生完成首枚弹簧圈的选择。
本申请推荐首枚弹簧圈的方法,包括:
获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的血管模型,分离获得动脉瘤瘤腔,获得动脉瘤的长径和短径;
根据所述长径和短径,推荐弹簧圈的二级螺旋直径,进而推荐弹簧圈,推荐所述二级螺旋直径至少通过以下几种方式中的一种实现:
方式一:将所述动脉瘤瘤腔的最大内接椭球的短轴直径,作为推荐的二级螺旋直径;
方式二:将所述短径,作为推荐的二级螺旋直径;
方式三:结合所述长径和短径,获得推荐的二级螺旋直径。
可选的,结合所述长径和短径,推荐弹簧圈的二级螺旋直径,通过下式进行:
,式中,D为推荐弹簧圈的二级螺旋直径, /> 和/>分别为动脉瘤的长径和短径,A和B分别为权重系数,且A=1-B。
可选的,,/>,/>,式中,V为动脉瘤的体积,S为动脉瘤的表面积。
可选的,还包括,根据推荐的弹簧圈获得弹簧圈体积,进而获得栓塞率,所述栓塞率等于所述弹簧圈体积与所述动脉瘤瘤腔的体积之比。
可选的,根据所述长径和短径,将所述动脉瘤划分为小型动脉瘤、中型动脉瘤和大型动脉瘤;
对于所述小型动脉瘤,采用所述方式一;
对于所述中型动脉瘤,采用所述方式二;
对于所述大型动脉瘤,采用所述方式三。
可选的,若所述短径小于第一阈值,采用所述方式一;
若所述短径与长径均大于等于第一阈值且小于第二阈值,采用所述方式二;
若所述长径大于等于第二阈值且小于第三阈值,采用所述方式三。
可选的,所述第一阈值为5mm,所述第二阈值为10mm,所述第三阈值为25mm;
若所述长径大于等于第三阈值,推荐的二级螺旋直径为第三阈值。
可选的,分离获得动脉瘤瘤腔,获得动脉瘤的长径,具体包括:
分离获得动脉瘤瘤腔,对瘤颈部进行封闭处理,获得瘤颈面及其几何中心;
获得所述动脉瘤表面上、距离所述几何中心最远的定位点,所述几何中心和所述定位点的连线为所述动脉瘤的长径。
可选的,获得动脉瘤的短径,具体包括:获得垂直于所述长径的动脉瘤表面轮廓线,获得其中的最大面积轮廓,根据最大面积轮廓的面积等效直径获得所述动脉瘤的短径。
本申请还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现本申请所述的推荐首枚弹簧圈方法的步骤。
本申请推荐首枚弹簧圈的方法至少具有以下效果:
本申请通过动脉瘤的长径和短径,推荐适合的首枚弹簧圈二级螺旋直径。获得的长径和短径源于血管模型,而非二维图像上的测量结果。通过长径和短径推荐首枚弹簧圈的二级螺旋直径,不依赖于医生的临床经验,降低了低年资医生的学习成本。
附图说明
图1为本申请一实施例中推荐首枚弹簧圈方法的流程示意图;
图2为图1所示方法中获得长径和短径的示意图;
图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
为解决上述技术问题,参阅图1~图2,本申请一实施例中提供一种推荐首枚弹簧圈的方法,包括:
步骤S100,获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的血管模型(步骤S110),分离获得动脉瘤瘤腔(步骤S120),获得动脉瘤的长径(步骤S130),获得动脉瘤的短径(步骤S140);
步骤S200,根据长径和短径,推荐弹簧圈的二级螺旋直径,进而推荐弹簧圈,推荐二级螺旋直径至少通过以下几种方式中的一种实现:
方式一(步骤S210),将动脉瘤瘤腔的最大内接椭球的短轴直径,作为推荐的二级螺旋直径;
方式二(步骤S220),将短径作为推荐的二级螺旋直径;
方式三(步骤S230),结合长径和短径,获得推荐的二级螺旋直径。
本实施例通过动脉瘤的长径和短径,推荐适合的首枚弹簧圈二级螺旋直径。获得的长径和短径源于血管模型,而非二维图像上的测量结果。通过长径和短径推荐首枚弹簧圈的二级螺旋直径,不依赖于医生的临床经验,降低了低年资医生的学习成本。
步骤S100的子步骤现分述如下。
步骤S110,获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的血管模型,具体包括:影像读取与表面重构、以及感兴趣区域提取。影像读取与表面重构的过程为,读取血管影像,包括但不限于DSA、CTA以及MRA的三维影像序列。利用阈值法、水平集法或是人工智能分割模型(例如3DUnet),对三维影像序列进行分割,然后用行进立方体算法对其进行表面重构,得到血管模型。感兴趣区域提取的过程为,对血管模型进行感兴趣区域提取,保留动脉瘤以及载瘤动脉部分的模型,删除其余血管分支。
步骤S120,分离获得动脉瘤瘤腔,具体包括:通过交互手动分离动脉瘤瘤腔,并对瘤颈部进行封闭处理,最终得到一个动脉瘤瘤腔的封闭表面。对于分叶型的动脉瘤,则分别对每个分叶进行交互式分离,并独立地进行后续步骤。即将分叶型的动脉瘤视为多个动脉瘤,独立地进行弹簧圈推荐。
步骤S130,获得动脉瘤的长径,具体包括:在步骤S120分离获得动脉瘤瘤腔、对瘤颈部进行封闭处理的基础上,获得瘤颈面及其几何中心;获得动脉瘤表面上、距离几何中心最远的定位点,几何中心和定位点的连线为动脉瘤的长径。
步骤S140,获得动脉瘤的短径,具体包括:在步骤S130的基础上,获得垂直于长径的动脉瘤表面轮廓线,获得其中的最大面积轮廓,根据最大面积轮廓的面积等效直径获得动脉瘤的短径。
对于步骤S130和步骤S140,具体过程参见图2,首先获得动脉瘤瘤颈面的几何中心(例如形心和/或重心),从几何中心出发,动脉瘤壁上距离几何中心最远的点与几何中心的连线作为动脉瘤的长径。以长径方向为法线,沿着长径生成一系列切割平面对动脉瘤进行切割,得到一系列垂直于长径的动脉瘤表面轮廓线。遍历获得所有轮廓包围的面积,选择面积最大的轮廓(最大面积轮廓),获得其面积等效直径,作为动脉瘤的短径。
本实施例根据动脉瘤的长径和短径对动脉瘤进行尺寸分类,分类的标准符合临床要求。对于小型动脉瘤(含微小型动脉瘤),弹簧圈的二级螺旋直径不超过或略小于动脉瘤的短径,以免撑破动脉瘤。对于中型动脉瘤,弹簧圈的二级螺旋直径与短径相当。而对于大型及巨大型动脉瘤,则尺寸的选择可以激进一些。
本实施例根据长径和短径,将动脉瘤划分为小型动脉瘤、中型动脉瘤和大型动脉瘤。以下第一阈值为5mm,第二阈值为10mm,第三阈值为25mm。
若短径小于第一阈值,则将动脉瘤划分为小型动脉瘤,对于小型动脉瘤采用方式一。具体地,将短径小于3mm的动脉瘤定义为微小型,将微小型动脉瘤、以及短径大于等于3mm且小于5mm的动脉瘤统称为小型动脉瘤。对于小型动脉瘤,获得动脉瘤瘤腔的最大内接椭球,推荐的首枚弹簧圈的二级螺旋直径接近该最大内接椭球短轴直径。
若短径与长径均大于等于第一阈值且小于第二阈值,则将动脉瘤划分中型动脉瘤,对于中型动脉瘤采用方式二。具体地,将短径与长径均大于等于5mm且小于10mm的动脉瘤定义为中型。对于中型动脉瘤,选择上述短径的规格作为首枚弹簧圈的二级螺旋直径。受限于临床可能不存在与推荐尺寸完全相等的规格,那么可选择最接近该短径的规格作为首枚弹簧圈的二级螺旋直径。
若长径大于等于第二阈值且小于第三阈值,则将动脉瘤划分为大型动脉瘤,对于大型动脉瘤采用方式三。具体地,将长径大于等于10mm且小于25mm的动脉瘤定义为大型。对于大型动脉瘤,首枚弹簧圈的二级螺旋直径要综合考虑长径与短径,即结合长径和短径获得推荐的二级螺旋直径。
若长径大于等于第三阈值,则推荐的二级螺旋直径为第三阈值。具体地,将长径大于等于25mm的动脉瘤定义为巨大型。对于巨大型动脉瘤,直接选择市面上弹簧圈的最大二级螺旋直径(通常为25mm)作为首枚弹簧圈的二级螺旋直径。
上述对动脉瘤进行了类型划分,并相应地推荐了弹簧圈的规格,临床上医生可以根据具体的推荐结果酌情选择。例如对于方式一,首枚弹簧圈的二级螺旋直径也可以略小于动脉瘤瘤腔的最大内接椭球的短轴直径。
对于步骤S230,即针对大型动脉瘤,结合长径和短径,获得推荐的二级螺旋直径,具体通过下式进行:
,式中,D为推荐弹簧圈的二级螺旋直径, /> 和/>分别为动脉瘤的长径和短径,A和B分别为权重系数,且A=1-B。例如A=B=0.5。
进一步地,权重系数的取值遵循动脉瘤的结构参数(体积和表面积),,,/>,式中,V为动脉瘤的体积,S为动脉瘤的表面积,/> 为形状指数。
值的范围是0到1,当动脉瘤的形状为半球时,/> 。上式通过对动脉瘤的体积和表面积的考量,加入动脉瘤形状对弹簧圈选择的影响,构造无量纲的参数并进行归一化,从而获得形状指数/> 。
动脉瘤的体积、表面积的获得方式例如可以通过以下方式进行:对瘤腔进行体网格划分,获得所有四面体网格的体积,进而获得动脉瘤的体积和表面积。假设动脉瘤最理想的形状是半球,则其完整球体的体积与表面积分别表示为: 以及/>,通过此方式也可以获得体积等效半径与面积等效半径。
在一个实施例中,推荐首枚弹簧圈的方法还包括,根据推荐的弹簧圈获得弹簧圈体积,进而获得栓塞率,栓塞率等于弹簧圈体积与动脉瘤瘤腔的体积之比。获得的栓塞率能够用以评估植入后的效果。
在根据推荐的二级螺旋直径获得推荐的弹簧圈后,可获得该弹簧圈的参数,包括形成一级螺旋的金属丝直径、一级螺旋的长度,从而获得弹簧圈体积,进而获得栓塞率。可以理解,若介入时首枚弹簧圈的结构参数已确定,且在临床介入后未引发不良后果,那么后续过程中介入的弹簧圈结构参数可以根据首枚弹簧圈结构参数确定。
本申请各实施例提供的推荐首枚弹簧圈的方法,与传统的首枚弹簧圈选择方式相比,不依赖于医生的临床经验,且重复性高,能够降低低年资医生选择首枚弹簧圈的技术门槛,提高医疗机构的收治能力。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种推荐首枚弹簧圈的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
步骤S100,获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的血管模型,分离获得动脉瘤瘤腔,获得动脉瘤的长径和短径;
步骤S200,根据长径和短径,推荐弹簧圈的二级螺旋直径,进而推荐弹簧圈,推荐二级螺旋直径至少通过以下几种方式中的一种实现:
步骤S210,将动脉瘤瘤腔的最大内接椭球的短轴直径,作为推荐的二级螺旋直径;
步骤S220,将短径作为推荐的二级螺旋直径;
步骤S230,结合长径和短径,获得推荐的二级螺旋直径。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink) DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。不同实施例中的技术特征体现在同一附图中时,可视为该附图也同时披露了所涉及的各个实施例的组合例。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (3)
1.推荐首枚弹簧圈的方法,其特征在于,包括:
获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的血管模型,分离获得动脉瘤瘤腔,获得动脉瘤的长径和短径,具体包括:分离获得动脉瘤瘤腔,对瘤颈部进行封闭处理,获得瘤颈面及其几何中心,获得所述动脉瘤表面上、距离所述几何中心最远的定位点,所述几何中心和所述定位点的连线为所述动脉瘤的长径,获得垂直于所述长径的动脉瘤表面轮廓线,获得其中的最大面积轮廓,根据最大面积轮廓的面积等效直径获得所述动脉瘤的短径;
根据所述长径和短径,将动脉瘤划分为小型动脉瘤、中型动脉瘤、大型动脉瘤和巨大型动脉瘤,若所述短径小于5mm,则将动脉瘤划分为小型动脉瘤,若所述短径与长径均大于等于5mm且小于10mm,则将动脉瘤划分中型动脉瘤,若所述长径大于等于10mm且小于25mm,则将动脉瘤划分为大型动脉瘤,若长径大于等于25mm,则将动脉瘤划分为巨大型动脉瘤;
对于小型动脉瘤,将所述动脉瘤瘤腔的最大内接椭球的短轴直径,作为推荐的二级螺旋直径,进而推荐首枚弹簧圈;
对于中型动脉瘤,将所述短径,作为推荐的二级螺旋直径,进而推荐首枚弹簧圈;
对于大型动脉瘤,结合所述长径和短径,获得推荐的二级螺旋直径,进而推荐首枚弹簧圈,具体通过下式进行:,式中,D为推荐首枚弹簧圈的二级螺旋直径, />和/>分别为动脉瘤的长径和短径,A和B分别为权重系数,且A=1-B, />,/>,式中,V为动脉瘤的体积,S为动脉瘤的表面积;
对于巨大型动脉瘤,推荐的首枚弹簧圈的二级螺旋直径为25mm。
2.根据权利要求1所述的推荐首枚弹簧圈的方法,其特征在于,还包括,根据推荐的弹簧圈获得弹簧圈体积,进而获得栓塞率,所述栓塞率等于所述弹簧圈体积与所述动脉瘤瘤腔的体积之比。
3.计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1~2任一项所述的荐首枚弹簧圈的方法的步骤。
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Families Citing this family (2)
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CN118319485A (zh) * | 2024-04-09 | 2024-07-12 | 强联智创(北京)科技有限公司 | 用于模拟弹簧圈置入动脉瘤的方法、电子设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN115147390A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-04 | 昆明同心医联科技有限公司 | 基于深度学习的推荐栓塞动脉瘤的弹簧圈的方法及装置 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104392051A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-04 | 段少银 | 一种颈内动脉动脉瘤固体壁与流体有限元模型 |
CN107049487B (zh) * | 2017-03-30 | 2020-03-24 | 杭州脉流科技有限公司 | 颅内动脉瘤治疗的模拟方法及控制装置 |
CN109389637B (zh) * | 2018-10-26 | 2021-12-21 | 强联智创(北京)科技有限公司 | 一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统 |
CN109493348B (zh) * | 2018-10-26 | 2021-11-26 | 强联智创(北京)科技有限公司 | 一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统 |
CN113100801B (zh) * | 2021-04-14 | 2022-11-25 | 清华大学 | 动脉瘤的入射角的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114974596A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-08-30 | 首都医科大学宣武医院 | 一种动脉瘤内扰流装置模拟方法及装置 |
CN115083612A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-09-20 | 北京市神经外科研究所 | 一种用于手术规划的弹簧圈模拟方法、装置及设备 |
CN115311244A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-11-08 | 北京医准智能科技有限公司 | 一种病灶尺寸确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115147390A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-04 | 昆明同心医联科技有限公司 | 基于深度学习的推荐栓塞动脉瘤的弹簧圈的方法及装置 |
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