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缺血性脑卒中也称为脑梗死,是由复杂原因引起的脑组织供血紊乱,造成梗死部位不可逆性损伤的一种疾病.根据我国第六次人口普查显示,2018年我国约有194万人死于卒中,严重影响我国居民健康.随着我国人口老龄化的不断加剧,预计在未来十几年内,中风将持续影响人类健康.影像学检查方法是确诊疾病和评估预后不可或缺的重要手段.近年来,人工智能(AI)和影像组学(radiomics)广泛应用医疗行业,其中,卷积神经网络(CNN)应用较多,尤其在缺血性脑卒中的影像诊断中体现出明显的优越性,效率远远超于人工阅片.本文基于CT和磁共振的影像组学在缺血性脑卒中的研究进展进行综述.

作者:王姗;赵建华

来源:CT理论与应用研究 2024 年 33卷 1期

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作者:
王姗;赵建华
来源:
CT理论与应用研究 2024 年 33卷 1期
标签:
体层摄影术 X线计算机 磁共振成像 影像组学 缺血性脑卒中 tomography X-ray computer magnetic resonance imaging radiomics ischemic stroke
缺血性脑卒中也称为脑梗死,是由复杂原因引起的脑组织供血紊乱,造成梗死部位不可逆性损伤的一种疾病.根据我国第六次人口普查显示,2018年我国约有194万人死于卒中,严重影响我国居民健康.随着我国人口老龄化的不断加剧,预计在未来十几年内,中风将持续影响人类健康.影像学检查方法是确诊疾病和评估预后不可或缺的重要手段.近年来,人工智能(AI)和影像组学(radiomics)广泛应用医疗行业,其中,卷积神经网络(CNN)应用较多,尤其在缺血性脑卒中的影像诊断中体现出明显的优越性,效率远远超于人工阅片.本文基于CT和磁共振的影像组学在缺血性脑卒中的研究进展进行综述.