机器学习在冠状动脉钙化评估中的研究进展

摘要：

冠状动脉(冠脉)钙化积分是心血管事件(包括卒中)的独立预测因子,早期准确进行冠脉钙化评估是避免相关风险进一步增加的关键.近年来随着机器学习技术的快速发展,如何将机器学习与冠脉钙化评估更好地结合并深入地应用到心血管疾病的诊治中,是未来研究的重点与热点.本文将从常用的机器学习技术、冠脉钙化常用的计算机体层成像(CT)扫描方案及其特点、不同机器学习技术在自动化冠脉钙化积分模型构建中的应用及目前存在的挑战等方面进行阐述.

关键词：机器学习、冠状动脉钙化积分、计算机体层成像、心血管疾病

所属期刊栏目：27

分类号：R445.2(诊断学)

资助基金：国家重点研发计划;上海市科委项目;上海长征医院金字塔人才工程优秀青年医师项目

在线出版日期：2021-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：175-178