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摘要
目的 开发一种基于数据驱动的冠状动脉微循环阻力快速计算方法。方法 构建和优化神经网络对冠状动脉进行截面积特征提取，利用截面积特征、异速标度律和流量分配比例快速计算冠状动脉分支末端的微循环阻力，并基于微循环阻力无创计算血流储备分数。结果 为了验证神经网络的有效性，将40个临床收集的冠状动脉分支测量的截面积特征与神经网络预测的结果进行比较，平均绝对误差为1.08 mm2。为了验证微循环阻力值的准确性，将15位患者的临床血流储备分数与利用微循环阻力值计算的血流储备分数进行比较，计算准确性为86.6%。结论 本文提出的冠状动脉微循环阻力快速计算方法具有潜在的临床应用价值。
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