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ChiCTR2500115210
尚未开始
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2025-12-23
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冠心病;动脉粥样硬化
基于深度学习与拓扑约束的血管内超声视频序列运动校正模型研究
基于深度学习与拓扑约束的血管内超声视频序列运动校正模型研究
设计基于CNN的轻量级架构,直接处理完整IVUS回撤序列,通过时空注意力机制建模血管运动规律,避免传统逐帧校正导致的时间分辨率损失与误差累积;在此基础上,在损失函数的部分显式引入血管解剖先验或结构一致性约束,确保校正后血管壁的拓扑结构完整,解决现有方法导致的形变错位问题;在公开数据集上验证算法对不同探头频率的适应性,验证模型鲁棒性,为后续临床转化提供理论基础。
连续入组
其它
无
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浙江省卫生健康行业科技计划
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10;22
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2026-01-01
2028-12-31
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1.数据来自国际公认的公开IVUS-2011数据集; 2.数据已匿名化处理,无患者身份信息; 3.图像质量满足分析要求(无明显信号丢失);;
请登录查看1.图像受损(如存在断帧); 2.数据标注缺失(如无血管结构参考标准);;
请登录查看杭州市肿瘤医院
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