【摘 要】
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心脏计算机断层扫描血管造影术(CCTA)已成为评估冠状动脉疾病的重要非侵入性手段,随着其在临床的广泛应用及图像分析特征的增加,CCTA图像评估对技术及时间的要求不断提高。机
【机 构】
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解放军总医院第一医学中心心血管内科,南开大学医学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC1300304),北京市科技新星计划(Z181100006218055),解放军总医院医疗大数据与人工智能研发项目(2019MBD035)
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心脏计算机断层扫描血管造影术(CCTA)已成为评估冠状动脉疾病的重要非侵入性手段,随着其在临床的广泛应用及图像分析特征的增加,CCTA图像评估对技术及时间的要求不断提高。机器学习(ML)是人工智能的分支领域,它完全由数据驱动,通过计算机算法对大型数据集中变量的潜在关系进行识别及分析,实现对外部数据的预测。在心脏CT领域,不同ML算法的应用可提高CCTA的成像效率及质量,有助于病变评估及风险分层,同时也为心脏功能学成像提供了新的应用。该文主要对ML在心脏CT图像分析、风险模型、CT心肌灌注及CT血流储备分数
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