机器学习在心脑血管领域图像分析上的应用
高天欣
褚天琪
张栩阳
梅玉倩
陈端端
北京理工大学生命学院,北京 100081
摘要：在心脑血管领域,医学影像与机器学习(machine learning,ML)的结合能够在影像数据中实现信息的更深入挖掘,并辅助疾病的分析诊断.目前,ML已经在CT成像技术、磁共振成像技术、超声成像技术、核医学成像技术等医学影像技术上有所应用,减少了不同个体主观判断所产生的误差,同时提高了诊疗效率.我们总结了心脑血管诊疗领域常用医学影像技术的特点,分别从心脑血管影像的分类、检测、分割和生成四方面对ML的应用进行探讨,并对ML在心脑血管影像分析领域的未来应用方向进行展望.
关键词：机器学习心脑血管疾病医学影像图像分析神经网络
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(81970404)国家自然科学基金(81911530224)国家自然科学基金(81601561)国家重点研发计划(2018AAA0102600)北京市自然科学基金(Z190014)北京市自然科学基金(L192010)北京市科技新星计划(Z181100006218008)
论文发表日期：2021-06-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 197-202 )
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