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随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习算法的应用，使脑小血管病典型影像学标志物的检测及量化评估速度增快、准确性提高。本文拟综述深度学习算法在脑微出血、脑白质高信号、扩大的血管周围间隙、腔隙、近期皮质下梗死及脑萎缩等脑小血管病影像学标志物中的研究进展，以为脑小血管病的精准医疗提供支持。
深度学习在脑小血管病影像学标志物中的研究进展
【摘 要】
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随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习算法的应用，使脑小血管病典型影像学标志物的检测及量化评估速度增快、准确性提高。本文拟综述深度学习算法在脑微出血、脑白质高信号、扩大的血管周围间隙、腔隙、近期皮质下梗死及脑萎缩等脑小血管病影像学标志物中的研究进展，以为脑小血管病的精准医疗提供支持。
【机 构】
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承德医学院附属医院放射科
【出 处】
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中国现代神经疾病杂志
【发表日期】
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2023年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（项目编号:82171916）； 河北省卫生健康委重点科技研究计划项目（项目编号:20200385）～～；
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