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影像机器学习方法在急性缺血性脑卒中的研究进展 被引量:8

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摘要 急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke, AIS)是国人最常见的卒中类型,同时也是严重长期残疾的首要原因[1],由于AIS患者治疗时间窗窄,及时的病情评估和快速的诊断、治疗对于患者的预后至关重要。然而,根据Alberta卒中操作早期急性卒中分级CT评分(ASPECT)和磁共振灌注加权成像(PWI)-扩散加权成像(DWI)不匹配用作及时干预的简单指标还不能准确地预测AIS患者的临床结果[1~3]。
出处 《临床放射学杂志》 北大核心 2021年第4期822-824,共3页 Journal of Clinical Radiology
基金 兰州大学第二医院“萃英科技创性计划”应用基础研究项目(编号:CY2017-MS03)。
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