【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81970404、81911530224、81601561),国家重点研发计划项目(2018AAA0102600),北京市自然科学基金资助项目(Z190014、L192010),北京市科技新星支持计划项目(Z181100006218008)。
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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。
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