人工智能预测急性缺血性脑卒中后出血转化的研究进展
张月1
谢刚2
李康3
1.重庆医科大学,重庆 400016;中国科学院重庆绿色智能技术研究院;中国科学院大学重庆学院;重庆市人民医院放射科2.成都市第三人民医院放射科3.重庆医科大学,重庆 400016;重庆市人民医院放射科
摘要：急性缺血性卒中(AIS)致死、致残率高.出血转化(HT)是AIS的严重并发症,与临床治疗方案的选择及预后密切相关.人工智能(AI)技术作为一种能早期准确预测HT的新方法,其中影像组学能从CT、MRI等多种神经影像学数据中深度挖掘并提取与HT密切相关的影像组学特征,通过机器学习和深度学习可以实现HT预测信息的筛选及相关性分析、预测模型的构建及优化,提高了HT的预测准确性.就影像组学、机器学习和深度学习预测AIS后HT的研究进展予以综述.
关键词：急性缺血性卒中出血转化人工智能深度学习预测
分类号：R814.42(放射医学)R816.1(放射医学)R445.2(诊断学)
资助基金：重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2020jscx-sbqwX0015)
论文发表日期：2024-03-15
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：5( 160-164 )
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