深度学习技术在脑血管病影像中的应用进展

摘要：

神经影像生物标志物为脑血管病的诊断提供了依据,随着传统的人工诊疗模式转向信息化的医学诊疗模式,深度学习技术在脑血管病的辅助诊疗中展现了巨大的潜力.使用深度学习算法可对脑血管病影像中的深层特征进行提取和分析,并应用于临床的辅助诊断、预后评估等方面.本文介绍了深度学习模型的发展历程及评价指标,阐述了深度学习技术在脑血管病影像中的应用进展,包括血管结构和病变分割、疾病识别和预测判断,指出了深度学习在脑血管病辅助诊疗中面临的挑战,并对未来的发展前景进行了展望.

关键词：脑血管病、深度学习、病灶分割、预测判断

所属期刊栏目：28

分类号：R743(神经病学与精神病学)

资助基金：国家自然科学基金61605114

在线出版日期：2022-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：216-220