非对比剂CT影像组学和机器学习在高血压脑出血诊疗过程中应用研究进展

作者：姜彦文; 秦虎; 冷昭富; 帕孜力亚·艾克拉木; 汪永新^*

来源：中国神经精神疾病杂志, 2023, 49(10): 609-614.

• 高血压脑出血
• 影像组学
• 机器学习
• 影像特征
• 深度学习
• 算法

高血压脑出血（hypertensive intracerebral hemorrhage,HICH）是一种具有突发性、快速进展、高致死率和致残率的疾病。非对比剂CT(non-contrast computer tomography,NCCT)是该疾病常规的检查成像方法。目前，通过利用影像组学技术从医学图像中提取高通量特征信息，并结合机器学习（machine learning,ML）算法，可以实现对HICH的快速准确诊断，并对病情进行评估和预测，文中介绍了NCCT影像组学与ML技术在HICH诊断与治疗中应用相关进展及未来相关应用研究的可能方向。

• 单位
  新疆医科大学第一附属医院