融合多模态的颈动脉斑块稳定性与脑卒中风险预测系统

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
融合多模态的颈动脉斑块稳定性与脑卒中风险预测系统
申请号:CN202511286064
申请日期:2025-09-10
公开号:CN120932896A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图像识别技术领域,且公开了融合多模态的颈动脉斑块稳定性与脑卒中风险预测系统,系统包括:数据采集与融合模块、特征提取与关联模块、风险评估与分层模块、干预决策模块及报告生成与反馈模块;在进行颈动脉斑块稳定性与脑卒中风险预测时,通过建立多模态数据融合分析框架,将血浆蛋白质组学、影像组学与临床数据进行协同整合,克服了传统方法依赖单一数据源的局限性,能够从生物学活性与形态学特征多重维度评估斑块风险,提高了风险预测的全面性和准确性,为临床提供更可靠的诊断依据,通过引入动态特征关联建模与实时权重校准机制,能够自适应地量化不同模态特征间的相互作用与敏感性影响,保证了风险评估结果的客观性和一致性。
技术关键词
风险预测系统 颈动脉斑块 基质金属蛋白酶 形态学特征 三维卷积神经网络 关键监测参数 CT血管成像 生物标志物 高风险 高通量质谱分析 森林算法 XGBoost算法 报告 多模态影像数据 磁共振成像数据 指数