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基于超声多模态图像序列的肌萎缩深度学习诊断方法
【摘 要】
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肌萎缩是骨骼肌最常见的临床疾病,是指肌纤维变细或消失导致的肌肉体积缩小,大多是由肌肉本身疾患或神经系统功能障碍所致,也是多种疾病的继发症。及时有效诊断肌萎缩对于疾病的早期诊断、治疗进展和预后评估具有重要的临床价值。超声成像具有无辐射、价格低廉、实时等优点,是诊断肌萎缩的首选影像学方法,但基于常规静态超声图像的评估方法准确性较低,无法满足临床需求,本文利用骨骼肌独特的生物力学特性,采集被动拉伸时的实
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【发表日期】
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2021年01期
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