杨杨
- 作品数：17 被引量：15H指数：2
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生经济管理一般工业技术更多>>
- 基于流体粒子浓度和Physics-informed Point-Net的冠脉流场速度快速预测方法研究
- 2024年
- 目的传统计算流体动力学(CFD)方法求解流场效率低下。流场的快速求解方法是近年来的热点和前沿问题,尤其对于不同边界条件的流场快速求解,目前尚没有很好的解决方案。依据浓度扩散定理,流体速度与粒子浓度具有密切相关性,依据流场粒子的浓度有望准确反衍求解流场速度。方法本研究临床收集了205例冠心病患者的冠状动脉CTA图像,重建其3D血管几何模型;分别在流场中设置血液和造影剂两种流体材料,模拟造影剂在血液中的流动,提供粒子浓度信息;为不同模型施加11种不同的入口流速和生理压力边界条件,共进行了2255例CFD仿真,作为深度学习模型训练和测试样本;设计了双路径的Physics-informed Point-Net(PIPN)卷积神经网络。网络的双路径分别输入冠脉模型3D点云和流场内造影剂粒子浓度3D点云,并在网络中编码浓度扩散定理,利用造影剂浓度和流体速度的关系加速驱动神经网络计算收敛,实现不同边界条件下流场速度的精准预测。结果结果显示,造影剂浓度和流体速度呈现非常好的相关性(r=0.94,P<0.001)。相比于CFD计算结果,利用PIPN对255例测试集的流场速度预测结果误差小于5%,并且计算时间小于10 s/例。结论本研究提出的PIPN模型可实现不同边界条件的流场速度快速求解,对于CFD走向临床和实际工程应用具有重要的技术价值。
- 李鲍刘金城孙昊杨杨乔爱科刘有军
- 关键词：冠状动脉CTA
- 基于深度学习的肺结节良恶性分类方法研究
- 肺癌是威胁人类生命健康的重大疾病,其发病率与死亡率位居全球癌症前两名。早期肺癌症状不明显,易错过最佳治疗与康复时间,因此肺癌早期筛查至关重要。低剂量CT作为肺癌早期筛查的有力工具,在降低肺癌发生率及死亡率方面有着重要的作...
- 杨杨
- 关键词：医学图像处理卷积神经网络计算机断层扫描肺结节
- 基于三维卷积神经网络降低肺结节检测假阳性的方法被引量：1
- 2022年
- 目的为降低在计算机断层扫描图像中筛查肺结节的假阳性率,提出了一种基于三维卷积神经网络降低肺结节检测假阳性的方法。方法选用美国2016年肺结节分析挑战赛提供的两个版本的开源数据集,分别用于模型的训练和测试。首先应用图像增强技术解决数据集中正负样本分布不均衡的问题,并基于多视角采样技术扩充正样本;基于自动编码器及K-means无监督聚类方法将负样本分为5类,并分别与正样本组合得到了5个训练集,该方法既减少了每个数据集中负样本的样本量又保证了负样本的多样性。然后搭建三维卷积神经网络,并分别使用构建的5个训练集训练网络,在此过程中不断调整和优化网络结构和参数,得到5组降低肺结节假阳性检测模型,接着利用简易集成法对肺结节进行综合判决。结果经测试,模型的敏感性和特异性分别为0.966和0.996,通过FROC曲线计算得出CPM得分为0.886。结论本文提出的方法可以有效降低肺结节检测假阳性,可以为肺癌筛查工作提供有效帮助。
- 侯智超杨杨李晓琴王晓曦高斌
- 关键词：图像处理计算机辅助检测肺结节
- 基于边界条件编码的BiLSTM的冠脉流场压力实时预测方法研究
- 2024年
- 目的基于深度学习的冠脉流场预测是冠脉血流动力学研究的热点。然而,目前的研究无法解决不同冠脉解剖结构和边界条件的流场压力快速预测,且依赖于大量的计算资源,临床应用能力有限。本研究基于数据驱动的方法构建冠脉流场深度学习预测模型,实现冠脉流场压力的快速求解。方法使用包含2446支血管分支的265例临床数据进行个性化的稳态冠脉血流动力学模拟。将200例三维血流动力学模拟数据作为训练集,构建边界条件编码的双向长短期记忆递归网络(BEBi LSTM)模型。网络输入边界条件以及冠脉几何结构,实时迭代预测冠脉中心线节点处压力。将剩余的65例数据作为测试集,用于验证模型预测结果的准确性。结果对比BE-Bi LSTM模型预测结果与0D~3D几何多尺度模型模拟的结果,压力预测数值误差在4.53%。以血流储备分数(FFR=0.8)作为心肌缺血诊断阈值,相比于临床实测结果,BE-Bi LSTM预测结果的准确性、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积(AUC)分别为0.89、0.97、0.87、0.90、0.91和0.92,且预测完整冠脉的平均时间在5s以内。结论提出的方法可应用于不同冠脉解剖结构和边界条件的流场压力实时预测,预测结果具有较高的准确性,且无需耗费大量的计算资源,具有显著的临床应用价值。
- 杨杨李鲍温传棋李腾飞范璐瑶刘有军
- 关键词：血流储备分数临床数据血管分支中心线
- 基于形态学和血流动力学的颅内动脉瘤破裂危险因素分析与评估
- 2024年
- 目的颅内动脉瘤(IAs)破裂是蛛网膜下腔出血的主要原因,具有高死亡率及致残率的特点。临床对于如何评估IAs破裂仍存在争议。本研究通过对IAs患者生理因素和形态学、血流动力学因素进行分析,建立IAs破裂风险评估模型,为动脉瘤的临床诊疗提供参考。方法本研究共收集了99例(24例破裂,75例未破裂)IAs患者的临床数据,将80例患者纳入建模队列,比较破裂和未破裂组生理因素(年龄,性别)、形态学(动脉瘤大小),纵横比(AR),尺寸比(SR),椭圆指数,非球形指数和血流动力学因素(入瘤流量),壁面切应力(WSS),能量损失(W)。基于单因素分析获得与IAs破裂相关的因素,并建立logistic回归模型。将剩余19名患者纳入验证队列,用于检验模型预测结果的准确性。结果logistic回归分析结果显示,SR(OR=1.138);95%CI[1.042,4.221];(P<0.05)、WSS(OR=1.205);95%CI[1.002,1.763];(P<0.05)和W(OR=1.030);95%CI[1.001,1.059];(P<0.05)是IAs破裂的独立危险因素,破裂组SR和W明显高于未破裂组,破裂组WSS明显低于未破裂组,评估模型的预测准确率为78.95%。结论IAs形态学和血流动力学参数中的SR、低WSS和高W是影响IAs破裂的独立危险因素,构建的模型对动脉瘤破裂具有一定的预测价值,有助于评估破裂风险。
- 李腾飞杨杨范璐瑶李鲍
- 关键词：血流动力学参数动脉瘤破裂颅内动脉瘤临床数据尺寸比
- 基于三维多视角挤压激励卷积神经网络的肺结节良恶性分类研究被引量：4
- 2022年
- 肺癌是对人类健康威胁最大的肿瘤疾病,早期发现对于患者的生存和康复至关重要。现有方法采用二维多视角框架学习肺结节特征并简单集成多个视角特征实现肺结节良恶性分类。然而,这些方法存在不能有效捕捉空间特性和忽略了多个视角的差异性问题。因此,本文提出三维(3D)多视角卷积神经网络(MVCNN)框架,为进一步解决多视角模型中各视角的差异性问题,在特征融合阶段引入挤压激励(SE)模块,构建了3D多视角挤压激励卷积神经网络(MVSECNN)模型。最后,采用统计学方法对模型预测与医生注释结果进行分析。在独立测试集中,模型的分类准确率和灵敏度分别为96.04%和98.59%,均高于目前已有方法;模型预测与病理诊断的一致性分数为0.948,显著高于医生注释结果与病理诊断的一致性。本文所提方法可以有效地学习结节空间异质性和解决多视角差异性问题,同时实现了肺结节良恶性分类,对于辅助医生进行临床诊断具有重要意义。
- 杨杨李晓琴韩振波付继鹏高斌
- 关键词：图像处理肺结节
- 电磁探测仪的发射机及其发射方法
- 本发明涉及探测领域，具体涉及一种电磁探测仪的发射机及其发射方法，能够将发射机的发射功率调节至最小有效功率。电磁探测仪的发射机包括：信号发射器，其用于发射探测信号；信号采集器，其用于采集反射回的探测数据；主控器，其包括检测...
- 孙光民韩冬阁赵德群彭博傅博郑鲲杨杨张帆张媛媛
- 电磁探测仪的发射机及其发射方法
- 本发明涉及探测领域，具体涉及一种电磁探测仪的发射机及其发射方法，能够将发射机的发射功率调节至最小有效功率。电磁探测仪的发射机包括：信号发射器，其用于发射探测信号；信号采集器，其用于采集反射回的探测数据；主控器，其包括检测...
- 孙光民韩冬阁赵德群彭博傅博郑鲲杨杨张帆张媛媛
- 文献传递
- C公司生产员工培训体系优化的研究
- 近年来，国内经济迅猛发展，各行各业也迎来了发展的春天。随着市场机制的逐步健全和经济全球化待发展浪潮，市场竞争愈演愈烈。管理者们也认识到人才是核心竞争力之一。如何能高效培养更多适用型人才？拥有一套符合自身发展需要的培训体系...
- 杨杨
- 关键词：核心竞争力
- 基于机器学习的肺结节良恶性分类研究进展
- 2021年
- 简要分析了计算机断层扫描(computed tomography, CT)与其他肺结节成像方式的优缺点。随后介绍了目前研究者们运用最多的两个肺部计算机断层扫描影像数据库以及其文件组成。最后从传统人工特征、深度学习、数据集的选择以及多分类这四个角度出发,重点介绍了肺结节良恶性分类的具体应用及进展,并加以讨论和展望。
- 杨杨李晓琴侯智超高斌
- 关键词：计算机断层扫描影像数据库
