换一批非对比剂CT影像组学和机器学习在高血压脑出血诊疗过程中应用研究进展
Advances in the application of non-contrast CT radiomics and machine learning in the diagnosis and treat-ment process of hypertensive Intracerebral hemorrhage
摘要高血压脑出血(hypertensive intracerebral hemorrhage,HICH)是一种具有突发性、快速进展、高致死率和致残率的疾病.非对比剂CT(non-contrast computer tomography,NCCT)是该疾病常规的检查成像方法.目前,通过利用影像组学技术从医学图像中提取高通量特征信息,并结合机器学习(machine learning,ML)算法,可以实现对HICH的快速准确诊断,并对病情进行评估和预测,文中介绍了NCCT影像组学与ML技术在HICH诊断与治疗中应用相关进展及未来相关应用研究的可能方向.
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关键词
高血压脑出血影像组学机器学习影像特征深度学习算法Hypertensive intracerebral hemorrhageRadiomicsMachine learningImage featuresDeep learn-ingAlgorithm
分类号
R651.1（外科学各论）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-0152.2023.10.006
发布时间
2024-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
新疆维吾尔自治区自然科学基金（2022D01D70）
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