影像组学在颅内动脉瘤中的应用研究进展
吴钖莹
张丽娟
敬维维
吕发金
400016 重庆医科大学附属第一医院放射科
摘要：颅内动脉瘤是常见的脑血管疾病,发病率高,破裂后致死、致残率高,准确评估其破裂风险至关重要.影像组学基于影像图像高通量提取大量定量特征,在颅内动脉瘤特别是风险分层方面展现出巨大应用潜力.影像组学结合机器学习算法尤其是深度学习有望提升颅内动脉瘤稳定性评估的效能,提高临床工作效率.现对影像组学在颅内动脉瘤中的应用研究进展进行综述,为动脉瘤的个体化分层和管理提供参考.
关键词：颅内动脉瘤影像组学风险预测综述
论文发表日期：2023-11-28
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：8( 769-776 )
英文信息