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公开(公告)号：CN115966310A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211550873.0
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 一种针对头颈动脉狭窄患者的脑血流自调节模拟方法，属于血流动力学领域。建立脑部微动脉交感神经和迷走神经信号数学模型，模拟脑灌注压变化时神经活动，从而建立脑血流自调节机制的自主神经调节数学模型；模拟脑灌注压变化时脑部微动脉血管平滑肌运动，从而建立脑血流自调节机制的血管平滑肌反射调节数学模型；模拟脑灌注压变化时脑部微动脉血管剪切应力调节促使血管产生舒缩运动，从而建立脑血流自调节机制的剪切应力调节数学模型；针对头颈动脉狭窄患者，依据不同狭窄程度优化自主神经调节功能，建立脑血流自调节数学模型；建立人体血液循环系统集中参数模型，将脑血流自调节模型加入集中参数模型，模拟不同体外反搏压力下的脑血流‑灌注压。
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公开(公告)号：CN113936805A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202110999197.4
申请日：2021-08-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50 , G06F30/23 , G06F30/28 , A61B5/026 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种流固耦合的冠状动脉几何多尺度模型的计算方法，属于血流动力学域。在进行血流动力学模拟时，血管壁与血流两者之间相互影响，为充分考虑血管壁弹性对血流的影响，一般采用流固耦合模型，但是流固耦合模型在模拟计算无创血流储备分数时，无法模拟充血状态下微血管阻力的变化，为同时考虑血管壁以及微血管阻力，建立了基于流固耦合的几何多尺度计算模型。将电子元器件电阻Rm和电感L串联后耦合至三维流固耦合模型，其中电阻Rm模拟血管分支的微循环阻力，电感L模拟微循环血流惯性。该方法既可以模拟血管壁对血流的影响，又能为三维流固耦合模型提供可靠的微血管阻力边界条件，能更加贴近真实生理环境，提高血流动力学的计算准确度。
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公开(公告)号：CN111241759A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010033909.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/28 , G06T7/00 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种基于零维血流动力学模型的FFR快速计算系统模型，属于血流动力学数值模拟领域。所述系统包括：构建个性化零维血流动力学模型，狭窄阻力理论计算模型，确定狭窄阻力，FFR模型。静息状态下，通过冠脉后负荷和包括心脏在内的其他模型参数个性化零维模型。充血状态下，将阻力模型输出的狭窄阻力作为零维模型的输入，影响零维模型冠脉各分支的流量分配，再将零维模型输出的狭窄分支流量作为阻力模型的输入，重新计算狭窄阻力。两个模型如此反复迭代直到流量与阻力匹配，最终确定狭窄阻力，得到冠脉各分支压力，由充血状态下狭窄远端与主动脉根部平均压力的比值计算FFR。该系统可快速准确地计算FFR。本系统快速准确。
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公开(公告)号：CN109920549A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910194808.0
申请日：2019-03-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 一种基于改进模拟退火优化算法的集中参数模型个性化方法，属于组合优化算法领域。该方法采集人体的生理波形数据；基于人体的血液循环系统结构和生理参数构建适用于一般人的血液循环系统集中参数模型；以采集到的生理波形数据为目标，对集中参数模型中的参数进行敏感性分析，确定对目标影响较大的敏感参数；基于改进的模拟退火优化算法，将采集的生理波形数据与集中参数模型计算出的仿真波形之间的均方根误差作为目标函数，对集中参数模型中的敏感参数进行迭代优化；当目标函数小于容差时，认为优化结果达到可接受的最优解，结束优化，输出最优解。本发明实现了集中参数模型参数值的个性化。
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公开(公告)号：CN107358224A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710721240.4
申请日：2017-08-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种白内障手术中虹膜外轮廓检测的方法属于医学图像处理领域，是一种在手术器械的干扰和部分虹膜轮廓在显示视野外的情况下实时检测虹膜外轮廓的方法。该方法包括图片的读取、颜色空间转换、二值化、轮廓提取、轮廓感兴趣区域的选取、轮廓的筛选、轮廓最小外切圆检测和虹膜外轮廓最小外切圆的绘制，该方法用于白内障手术中实时显示虹膜外轮廓，辅助医生精准和快速的实施手术。该方法在有手术器械的干扰和部分虹膜轮廓在显示视野外的情况下均能检测出虹膜外轮廓，且时间效率上能满足实时检测的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111833434B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202010482356.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种简单可靠确定左右冠脉分流分数的方法及计算FFR的方法，属于数值模拟仿真领域，包括以下步骤：基于真实冠状动脉断层图像构建个性化三维模型；基于个性化模型进行模型网格化预处理；基于预处理模型提取目标参数并建立个性化分流模型即基于截面积个性化分流模型；(基于截面积)个性化左右冠脉流量方法为：#imgabs0#截面积指的是与主动脉接口处的截面积。Q‑流量值，S‑截面积，LCA‑左冠状动脉，RCA‑右冠状动脉。本发明方法可以更加准确的计算得到个性化的FFR。
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公开(公告)号：CN115736874B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211552512.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/026 , A61B5/02 , A61B5/00 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种预测个性化体外反搏血流动力学效应的仿真方法，属于血流动力学建模领域。本发明包括以下步骤：基于三参数windkessel理论建立血液循环系统零维集中参数模型；基于患者真实血流动力学参数，开发优化算法实现集中参数模型的个性化；利用个性化模型模拟不同反搏模式下患者的体外反搏血流动力学效应，计算血流动力学指标，从而实现个性化体外反搏血流动力学效应的预测。
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公开(公告)号：CN111241759B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010033909.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/28 , G06T7/00 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种基于零维血流动力学模型的FFR快速计算方法，属于血流动力学数值模拟领域。所述方法包括：构建个性化零维血流动力学模型，构建狭窄阻力理论计算模型，确定狭窄阻力，计算FFR。静息状态下，通过冠脉后负荷和包括心脏在内的其他模型参数个性化零维模型。充血状态下，将阻力模型输出的狭窄阻力作为零维模型的输入，影响零维模型冠脉各分支的流量分配，再将零维模型输出的狭窄分支流量作为阻力模型的输入，重新计算狭窄阻力。两个模型如此反复迭代直到流量与阻力匹配，最终确定狭窄阻力，得到冠脉各分支压力，由充血状态下狭窄远端与主动脉根部平均压力的比值计算FFR。该方法可快速准确地计算FFR。
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公开(公告)号：CN116602625B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310580124.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于神经血管耦合的脑血流量预测系统，包括：结构连接矩阵生成模块，根据弥散张量成像数据得到结构连接矩阵；重新构建局部场电位模块，根据磁共振成像数据和头皮脑电数据建立局部场电位；功能连接矩阵生成模块，根据局部场电位生成功能连接矩阵；脑网络融合矩阵生成模块，将结构连接矩阵和功能矩阵融合生成脑网络融合矩阵；全脑逆向神经质量模型网络生成模块，建立单个逆向神经质量模型并形成全脑逆向神经质量模型网络；神经活动获取模块，根据逆向神经质量模型和局部场电位获取神经活动；脑血流量计算模块，神经活动输入到神经调控血流动力学系统得到脑血流量。通过本申请，提高脑血流量预测准确性，不会对检测(56)对比文件Várkuti, B，等.Quantifying the Linkbetween Anatomical Connectivity, GrayMatter Volume and Regional Cerebral Blood Flow: An Integrative MRI Study《.PLOSONE》.2011,第6卷(第4期),第1-15页.
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公开(公告)号：CN116913529A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310880011.2
申请日：2023-07-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/50 , G06T17/00 , G06F30/10 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于集中参数模型计算冠状动脉FFR并三维可视化的方法属于数值模拟领域，该方法包括以下步骤：基于患者真实冠脉CT图像进行三维建模，并对三维模型进行平滑、切割等一系列处理；基于最大内切球法的中心线提取算法对该模型进行中心线提取，得到其几何拓扑结构，同时得到血管几何参数(管腔半径、长度、狭窄入口面积、狭窄长度等)；基于集中参数模型，结合深度学习预测得到的冠状动脉狭窄阻力，进行个性化数值计算，得到该冠脉的FFR值；基于纹理映射等计算机图形学方法，把FFR值以彩色可视化的方式显示到冠脉三维模型上。
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