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摘要
脑血管病具有高死亡率、高致残率、高复发率的特点，颅内病变的早期确诊是降低其死亡率的关键。临床上，脑血管病的人工诊断效率较低，时常出现漏诊、误诊的现象，而基于人工智能（AI）的计算机辅助诊断技术通过挖掘医学影像中的特征，能够辅助医生快速、准确地定位早期病灶，提高诊断效率。首先，本研究概述了AI辅助鉴别脑卒中类型、确定脑卒中发病时间、判断脑卒中梗死病灶范围方面的应用；然后，针对AI辅助检测颅内动脉瘤、颅内动脉狭窄、脑动静脉畸形3种脑血管病变方面的研究应用分别进行综述；最后，总结AI在脑血管病临床诊断中的挑战，并对该领域的研究方向进行展望。
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