【摘 要】
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目的评价基于3D ResUNet的深度学习(DL)颅内动脉瘤自动测量模型对颅内不同长径动脉瘤的检测效能。方法回顾性分析老年颅内动脉瘤患者156例,根据CT血管成像(CTA)检查颅内动脉
【机 构】
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解放军总医院第三医学中心放射诊断科,北京深睿博联科技有限责任公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFC0118104),首都临床特色应用研究(Z181100001718013),解放军总医院军事转化医学项目(ZH19023)。
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目的评价基于3D ResUNet的深度学习(DL)颅内动脉瘤自动测量模型对颅内不同长径动脉瘤的检测效能。方法回顾性分析老年颅内动脉瘤患者156例,根据CT血管成像(CTA)检查颅内动脉瘤长径分为小长径组(长径<5 mm)69例和大长径组(长径≥5 mm)87例,采用数字减影血管造影术(DSA)检查患者的头颅影像资料,由1位高年资影像医师独立盲法阅片,且由另1位高年资医师审核结果。采用DL模型3D ResUNet卷积神经网络实现载瘤血管定位、动脉瘤检出和瘤体长径测量。以DSA为标准,评估DL模型和影像
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