人工智能在急性缺血性脑卒中影像的研究进展
於帆
Arman Sha
张苗
卢洁
100053北京,首都医科大学宣武医院放射与核医学科磁共振成像脑信息学北京市重点实验室
摘要：脑卒中发病率高、致残率高、病死率高,是全球人口死亡第二位原因,致残的第三位原因.急性缺血性脑卒中是脑卒中最常见的类型,占60％～70％,全球年发病人数高达1200万,我国发病率居世界首位,年发病人数达383万[1-2].近年来,人工智能快速发展,基于不同的模式识别算法,利用大数据进行监督学习或非监督学习,有助于急性缺血性脑卒中早期缺血改变识别、责任血管定位、梗死和缺血定量及发病时间预测.本研究对人工智能在急性缺血性脑卒中影像的研究进展进行综述.
关键词：人工智能卒中体层摄影术X线计算机体层摄影血管造影术磁共振成像
资助基金：国家自然科学基金(82130058)北京市自然科学基金(Z190014)
论文发表日期：2023-03-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 334-336 )