MÉTODO DE TREINAMENTO DE UMA REDE NEURAL PROFUNDA ARTIFICIAL IMPLEMENTADA POR COMPUTADOR PARA ESTIMATIVA DE UM PARÂMETRO HEMODINÂMICO, E SISTEMA COMPUTACIONAL

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Abstract

Trata-se de um método de treinamento de uma rede neural profunda artificial (ADNN) para estimativa de um parâmetro hemodinâmico a partir de uma geometria de uma árvore de vasos sanguíneos que compreende uma etapa de obtenção de um conjunto de geometrias de árvores de vasos, de acordo com a invenção, ser realizada com o ADNN com uma arquitetura adaptada para processamento de nuvens de pontos com agrupamento de pontos baseado em distância. A distância é definida como distância geodésica ao longo da árvore dos vasos sanguíneos. Um método de estimativa de parâmetros hemodinâmicos a partir de uma geometria de uma árvore de vasos sanguíneos usando um ADNN, de acordo com a invenção, envolve o uso de ADNN adaptado para processamento de nuvem de pontos com agrupamento de pontos baseado em distância geodésica. A invenção diz respeito também a produtos de programa de computador caracterizados por compreender um conjunto de instruções que, quando executadas em um sistema de computação, fazem com que ele realize os métodos de acordo com a invenção. A invenção também diz respeito a um sistema de computador adaptado para realizar métodos de acordo com a invenção.