摘要
本发明基于机器学习模型的血管病变风险识别系统：控制主机获取评估者血管血液内血氧值、pH值、乳酸值和压力值及血管内壁结构图像；血管为静脉血管，基于结构图像分析管径、血管内中外膜厚度，将评估者的血氧值、pH值、乳酸值、压力值、管径、血管内中外膜厚度输入目标静脉血管机器学习模型中训练输出静脉血管病变风险识别结果；血管为动脉血管，基于结构图像分析管径、血管内中外膜厚度和动脉血管内存在动脉斑块时识别其组成与形态并计算管径狭窄程度值，将评估者的血氧值、pH值、乳酸值、压力值、管径、血管内中外膜厚度、存在动脉斑块时其组成与形态、管径狭窄程度值输入目标动脉血管机器学习模型中训练输出动脉血管病变风险识别结果。
