【摘 要】
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临床主要通过非对比计算机断层扫描(NCCT)快速诊断脑卒中的类型和区域,并借助阿尔伯塔卒中项目早期计算机断层扫描评分(ASPECTS)指导下一步的治疗。然而,在急性缺血性脑卒中(AIS)早期,NCCT上的轻度脑梗肉眼难以分辨,参与ASPECTS评分的脑区之间无明显边界,导致临床评分存在一定困难。基于机器学习和深度学习的方法能够快速、准确地从现有影像中识别脑梗区域,并对参与评分的脑区进行分割,辅助医生进行ASPECTS定量评分,这对于改善临床评分存在不一致性的问题具有重要意义。本文首先对AIS评分领域现阶段
【机 构】
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上海理工大学医学影像工程研究所,上海交通大学附属第六人民医院放射介入科
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(81830052),上海市自然科学基金(20ZR1438300)。
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临床主要通过非对比计算机断层扫描(NCCT)快速诊断脑卒中的类型和区域,并借助阿尔伯塔卒中项目早期计算机断层扫描评分(ASPECTS)指导下一步的治疗。然而,在急性缺血性脑卒中(AIS)早期,NCCT上的轻度脑梗肉眼难以分辨,参与ASPECTS评分的脑区之间无明显边界,导致临床评分存在一定困难。基于机器学习和深度学习的方法能够快速、准确地从现有影像中识别脑梗区域,并对参与评分的脑区进行分割,辅助医生进行ASPECTS定量评分,这对于改善临床评分存在不一致性的问题具有重要意义。本文首先对AIS评分领域现阶段
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