无创成像技术对心脏解剖和疾病病理学的可视化,尤其对心血管疾病 (Cardiovascular Disease,CVD)的研究诊断和治疗提供了重要依据。在主流的经过食管的超声心动图(Transesophageal Echocardiography,TEE)以后，高空间分辨率、非侵入性心脏计算机断层扫描(Cardiac CT,CCT)已逐渐成为诊断心血管病的一种替代的成像方式。 最近,新成像技术的出现,如四维计算机断层扫描技术(4D-CT),为评估血瘀和心脏血栓形成提供了更为可靠和准确的检测方法高危险栓塞源的准确检测和定性 定量诊断,如心脏血栓,具有重要的临床意义,因为它们为抗凝治疗提供了证据;为介入过程提供了预判(如左心耳封堵 手术);为栓塞诊断提供了物理基础(如脑卒中)。 本项目拟基于4D-CT，采用现代信号处理技术和深度学习方法进行时空信息融合，实现了左心房腔内物质运动轨迹的动态跟踪与自动检测。这包括血液变化的判别(正常，SEC等) ，血栓的定位和体积度量，血栓龄期（初凝、钙化、机化等）的判别，进一步对房颤患者的心源性血栓脱落风险进行了个体化定量评估。

主要内容：

1. 光流场的计算方法；2.多层次聚类的方法；3.图神经网络；4. 时空图卷积网络；5.频谱分析；6.高维数据计算（张量表示和稀疏矩阵特征提取）；7. 根据模型得到的多维特征参数建立血栓识别模型，实现对血栓的检测和诊断。