机器学习在冠状动脉计算机断层扫描领域的应用及进展
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解放军总医院第一医学中心心血管内科,北京 100853
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R816.2; 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血流储备分数中的应用研究进展进行综述.
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机器学习在冠状动脉计算机断层扫描领域的应用及进展
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Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_jfjyxzz202103012
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_jfjyxzz202103012
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ISSN
0577-7402
DOI
10.11855/j.issn.0577-7402.2021.03.12
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