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。
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