一种基于MRI影像的人工智能房颤识别系统、计算机设备及存储介质

本申请涉及房颤识别技术领域，特别涉及一种基于MRI影像的人工智能房颤识别系统、计算机设备及存储介质，方法包括：输入为卒中患者入院初期所采集的MRI‑DWI影像序列；对影像进行标准化预处理；进入AI模型的双分支架构，并提取卒中病灶区域的语义特征；同时从病灶区域提取多维度影像组学特征；将语义特征与多维度影像组学特征融合，并经全连接层Softmax输出AF分类结果；训练阶段使用Dice loss与交叉熵损失函数联合优化，测试阶段输出AF预测概率。本发明可通过迁移学习扩展至心源性卒中、心房肌病等其他高风险筛查领域。还可集成于PACS系统，实现影像自动上传、分析与结果推送，为卒中后抗凝策略提供临床辅助依据。