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摘要
脑血管病由于发病率高、病程长、致残率高、致死率高等特点, 已成为重大的社会问题。影像学检查在人群体检、疾病诊断、风险分层和预后评估等方面发挥着重要作用, 并在临床应用过程中产生了大量的图像数据, 充分发挥这些数据的潜能和价值, 将有助于临床问题的解决和方案的优化。人工智能算法由于能够高通量挖掘医学影像大数据中的特征而备受关注, 目前已初步应用于脑血管疾病管理环节中的后处理、血管分割、智能诊断、定量影像特征提取、治疗预后评估等多个方面。本文整理了近年人工智能技术在脑血管病影像领域的进展, 聚焦于缺血性脑卒中、颅内动脉瘤、烟雾病、血管畸形等颅内血管病变, 介绍最新的人工智能技术如何引入影像辅助临床问题的解决, 并结合临床实际和前沿发展总结目前脑血管人工智能应用领域存在的问题, 对其应用前景进行展望。
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