[发明专利]血管评估方法、装置及智能终端

说明书

本发明提供了一种血管评估方法、装置及智能终端，涉及血管评估技术领域，该方法包括获取目标血管的无创功能测量值；将获取的无创功能测量值输入至预先训练得到的血管评估模型；获取血管评估模型针对无创功能测量值输出的评估结果。本发明能够对血管进行较好地评估，得到较准确的评估结果。

技术领域

本发明涉及血管评估技术领域，尤其是涉及一种血管评估方法、装置及智能终端。

背景技术

血管中尤其是脑血管以其高发病率、高病死率、高致残率和高复发率极大的危害人类的健康。我国是脑血管病高发区，因此揭示脑血管病发病规律，寻找脑血管功能异常的敏感指标有着极其重要的理论和临床意义。血管内皮功能是评估血管功能(不仅限于脑血管)的重要指标，目前临床上无法准确评估血管功能。

血管功能常用检测和诊断技术包括CT、MR等，以观察形态学和几何变化，但其具体意义尚未明确。对血管进行评估的现有技术中，评估得到的血管状态并不准确，而且存在检测指标简单，正常值范围不准确等问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种血管内皮功能的评估方法、装置及智能终端，能够对血管进行较好地评估，得到较准确的评估结果。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种血管评估方法，该方法包括：获取目标血管的无创功能测量值；其中，血管包含有多个无创功能测量值；将获取的无创功能测量值输入至预先训练得到的血管评估模型；获取血管评估模型针对无创功能测量值输出的评估结果；其中，血管评估模型是结合多个无创功能测量值，对血管进行评估的。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，血管评估模型的训练过程包括：获取训练集数据；其中，训练集数据包括血管的有创测量值和无创测量值；通过血管评估模型中的机器学习方法，得到有创测量值和无创测量值的映射关系；根据映射关系对训练中的血管进行评估，直至血管评估模型的损失函数收敛至预设阈值时，停止训练。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，通过血管评估模型中的机器学习方法，得到有创测量值和无创测量值的映射关系的步骤，包括：根据Lasso回归方法确定有创测量值和无创测量值的映射关系；通过血管评估模型的损失函数，计算得到无创测量值对应的最佳权重；根据最佳权重得到有创测量值和无创测量值的最佳映射关系。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，损失函数J(θ)表示为：

J(θ)＝1/2(Xθ-Y)^T(Xθ-Y)+1/2α||θ||

其中，X为输入的无创测量值，Y为有创测量值，θ为权重，α为常数系数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，血管评估模型对血管进行评估的步骤，包括：根据血管评估模型中存储的权重数据表，确定无创功能测量值的权重；其中，权重数据表中存储有无创功能测量值和权重的对应关系；根据权重，计算得到无创功能测量值和血管评估结果之间的映射关系；根据映射关系得到血管评估结果，完成对血管的评估。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：如果训练集数据更新，对血管评估模型进行重新训练，以基于更新的训练集数据更新血管评估模型。

第二方面，本发明实施例还提供一种血管评估装置，包括：获取模块，用于获取目标血管内皮的无创功能测量值；其中，血管包含有多个无创功能测量值；输入模块，用于将获取的无创功能测量值输入至预先训练得到的血管评估模型；评估模块，用于获取血管评估模型针对无创功能测量值输出的评估结果；其中，血管评估模型是结合多个无创功能测量值，对血管进行评估的。