(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210846626.9 (22)申请日 2022.07.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114997029 A (43)申请公布日 2022.09.02 (73)专利权人 江苏域圆智能科技有限公司 地址 215400 江苏省苏州市太 仓市科教新 城子冈路27号1号楼 9层901室 专利权人 上海域圆信息科技有限公司 (72)发明人 蔡力　袁元　焦婕　徐娟　谢文贤　 高昊　 (74)专利代理 机构 苏州市中南伟业知识产权代 理事务所(普通 合伙) 32257 专利代理师 李艾(51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/10(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/74(2022.01) G06F 111/10(2020.01) 审查员 王文聪 (54)发明名称 一种心脏参数化快速模拟方法、 装置及存储 介质 (57)摘要 本发明提供了一种心脏参数化快速模拟的 方法， 建立左心室标准化几何模型、 根据MRI图像 获得几何参数取值范围、 根据实验获得本构参数 的取值范围、 建立采样空间获得大量样本、 用数 值模拟方法获得压力 ‑体积曲线、 将这些数据用 于深度学习模型的训练、 实现本构参数的预测。 该发明代 替了整个有限元计算与优化过程， 直接 建立输入数据与输出数据间的非线性映射关系。 深度学习模型的建立需要大量已知 的计算数据 支撑， 但只要训练完成， 之后的输入数据都可 以 从临床检测中获得， 直接输出心肌参数， 能够提 高计算效率， 方便快捷的得到患者特异性的本构 参数。 增加了将有限元计算应用于临床检测仪器 的可能性。 权利要求书5页 说明书11页 附图10页 CN 114997029 B 2022.12.16 CN 114997029 B 1.一种心脏参数化快速模拟方法， 其特 征在于， 包括： 根据各个左心室MRI图像样本为预设几何模型参数设定初值， 生成多个初始几何模型； 优化各个初始几何模型直至与对应左心室MRI图像样本重合， 得到各个初始几何模型 优化后的几何参数， 从而获取几何参数的取值范围； 根据几何参数的取值范围和本构参数的已知取值范围， 推测得到几何参数的总体范围 和本构参数的总体范围， 建立样本空间， 对所述样本空间采样得到多个样本， 进行数值模 拟， 得到每一样本的左心室压力 ‑体积关系； 对所述每一样本的左心室压力 ‑体积关系降维， 得到每一样本的压力 ‑体积曲线参数， 以每一样本几何参数、 本构参数与压力 ‑体积曲线参数的非线性映射关系， 构建数据集； 建立以几何参数和本构参数的不同组合作为输入， 压力 ‑体积曲线参数为输出的多组 深度学习代理模型， 并以所述数据集对所述多组深度学习代理模型进行训练调优； 对样本空间进行再次采样， 输入训练好的多组深度 学习代理模型， 得到对应压力 ‑体积 曲线参数， 扩充所述数据集； 建立以几何参数和压力 ‑体积曲线参数的不同组合作为输入， 本构参数作为输出的多 组多重神经网络， 并以扩充后数据集对所述多组多重神经网络训练调优； 将获取的临床检测数据输入训练好的多组多重神经网络中进行心脏参数化快速模拟。 2.根据权利要求1所述的心脏参数化快速模拟方法， 其特征在于， 所述预设几何模型由 以下公式表示： 其中， 为外表面上的点的横坐标的绝对值， 权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114997029 B 2为外表面上的点的纵坐标的绝对值， 为内表面上的点的横坐标的绝 对值， 为内表面上的点的纵坐标 的绝对值， 为外表面的截断 角， 为内表面的截断角， Rb为外表面最大半径， l为横轴处壁厚、 Z为原点到外表面最 低点的距离、 h为底部心尖处壁厚， e∈[0,1]为曲线的弯曲程度， 为内表面上角度为 的点的纵坐标的绝对值。 3.根据权利要求2所述的心脏参数化快速模拟方法， 其特征在于， 所述优化各个初始几 何模型直至与对应左心室MRI图像样 本重合， 得到各个初始几何模型优化后的几何参数， 从 而获取几何参数的取值范围包括： 建立覆盖所述左心室MRI图像样本和对应初始几何模型的立方体， 并以网格均匀分割； 当网格节点在左心室壁内时赋1， 在左心室壁外时赋0， 将所述左心室MRI图像样本和所 述对应初始几何模型均以0和1组成的三维矩阵表示； 建立目标函数： 其中， Ireal代表所述左心 室MRI图像， 代表所述 几何模型， Creal表示Ireal的0‑1三维 矩阵, 表示 的0‑1三维矩阵， |Creal|代表Creal中所有1的和， 表示 中所有1的和， ε为常数， G代 表几何模型和MRI左心室图像之间相似性的度量； 建立几何参数优化模型： 权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114997029 B 3