基于机器学习的可降解支架检测与分割算法_鲁逸峰

资 源 简 介

基于机器学习的可降解支架检测与分割算法_鲁逸峰

详 情 说 明

可降解支架作为心血管疾病治疗中的重要医疗器械，其精准检测与分割对手术规划和术后评估具有重要意义。鲁逸峰团队提出的基于机器学习的检测与分割算法创新性地解决了传统医学影像分析中的若干关键问题。

该算法的核心思想采用两阶段处理流程。首先通过改进的卷积神经网络架构实现支架的初步定位，网络设计特别考虑了医疗影像中常见的低对比度特点。在目标检测阶段，算法采用多尺度特征融合策略，有效捕捉不同尺寸支架的形态特征。针对可降解支架在影像中边界模糊的特性，分割模块引入了注意力机制，使网络能够聚焦于支架边缘的关键区域。

相比传统方法，该算法在三个关键指标上表现突出：对于微小支架结构的识别精度提升显著；在含有伪影的影像中保持稳定性能；计算效率满足临床实时性要求。特别值得注意的是，算法针对可降解支架特有的材料特性进行了优化，能够准确区分支架与血管组织的边界。

在临床应用层面，该技术为医生提供了更精准的支架展开状态评估工具，有助于及时发现支架贴壁不良等潜在问题。未来发展方向包括结合时序影像分析支架降解过程，以及拓展到其他可吸收植入物的检测场景。