MR血管成像的深度学习:脑动脉瘤的自动检测
被引量：11
Deep Learning for MR Angiography:Automated Detection of Cerebral Aneurysms
摘要
目的开发和评估一种用在时间飞跃法MR血管成像中检测脑动脉瘤的深度学习的支持算法,以对放射科医师的诊断进行再评估。材料与方法2006年11月—2017年10月期间,从4个机构获取由放射科医生报告的包含动脉瘤的MR影像。
出处
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019年第2期232-233,共2页
International Journal of Medical Radiology
同被引文献51
-
1耿辰,杨丽琴,尹波,李郁欣,耿道颖.基于深度学习的时间飞跃法磁共振血管成像对脑动脉瘤自动检测方法研究[J].上海医学,2020,43(5):274-279. 被引量：2
-
2胡振新,李宏,郭泽华.支撑向量机多类分类方法的研究[J].现代电子技术,2011,34(13):165-167. 被引量：3
-
3威晋,薛蕴菁,段青,孙斌.能谱CT颅脑血管造影最佳单能量应用初探[J].中国医学计算机成像杂志,2013,19(1):17-19. 被引量：11
-
4颅内动脉瘤血管内介入治疗中国专家共识（2013）[J].中华医学杂志,2013,93(39):3093-3103. 被引量：125
-
5黄清海,杨鹏飞.颅内动脉瘤血管内介入治疗中国专家共识(2013)[J].中国脑血管病杂志,2013,10(11):606-616. 被引量：155
-
6Masato Shiba,Hidenori Suzuki.Lessons from tenascin-C knockout mice and potential clinical application to subarachnoid hemorrhage[J].Neural Regeneration Research,2019,14(2):262-264. 被引量：7
-
7萧毅,刘士远.医学影像人工智能进入深水区后的思考[J].中华放射学杂志,2019,53(1):2-5. 被引量：31
-
8郑鉴峰,张晓冬,郭宗铎,朱继,何朝晖,黄钦江,孙晓川.介入栓塞治疗小型与中大型颅内未破裂动脉瘤的效果对比[J].第三军医大学学报,2016,38(3):288-291. 被引量：8
-
9康瑞,王锡明.医学影像学技术在颅内动脉瘤诊疗中的应用[J].医学影像学杂志,2016,26(4):720-722. 被引量：10
-
10王帅,石磊,郑敏文,李剑,姜文龙,刘从伟,王栋,石明国.双低剂量对比剂和最佳单能谱成像在头颈部CTA中的应用价值[J].中国医疗设备,2016,31(7):9-11. 被引量：26
引证文献11
-
1张帅,尹江柳,龚勇,向鹏,樊天禹,符星.开颅夹闭手术治疗脑动脉瘤破裂的临床价值[J].中国老年学杂志,2020,40(23):4938-4940. 被引量：6
-
2王贵生,莫琰,刘婷,王浩,赵经纬,刘佳雄,黄陈翠,潘成伟,陈晓霞.基于3D ResUNet的颅内动脉瘤自动测量模型的检测效能分析[J].中华老年心脑血管病杂志,2021,23(5):459-462. 被引量：2
-
3邓昊,韦鑫,曹闻挺,艾光勇,余菡,方静,吴博涵,周治明,陈金华,陈维娟.AI辅助头颈CTA在诊断颅内动脉瘤中的应用[J].第三军医大学学报,2021,43(12):1179-1184. 被引量：7
-
4耿介文,张鸿祺.人工智能技术在颅内动脉瘤诊疗应用中的研究进展[J].中国脑血管病杂志,2021,18(7):477-481. 被引量：6
-
5李锐,阎世鑫,靳松(审校).人工智能技术在颅内动脉瘤诊疗中的研究进展[J].国际医学放射学杂志,2021,44(4):461-465. 被引量：5
-
6鲁伟,向建平.人工智能在脑血管疾病诊疗中的相关应用[J].人工智能,2021(3):72-78. 被引量：4
-
7施昭,张龙江.人工智能在脑血管病影像学中的应用[J].中华放射学杂志,2021,55(8):793-798. 被引量：11
-
8韦鑫,陈维娟,邓昊,余菡,曹闻挺,陈金华,刘杨.VMI+联合人工智能辅助诊断系统对颅内动脉瘤诊断价值的研究[J].中国医疗设备,2021,36(10):100-103. 被引量：2
-
9许璟,鲁伟,向建平.人工智能在脑血管病诊疗中的应用[J].心电与循环,2022,41(2):124-129.
-
10陈萌,耿辰,李郁欣,耿道颖,鲍奕仿,戴亚康.基于模糊标签和深度学习的TOF-MRA影像脑动脉瘤自动检测[J].波谱学杂志,2022,39(3):267-277. 被引量：2
二级引证文献40
-
1陈小云,李亚娟.压力性损伤防护软件在神经内科高危压力性损伤患者中的应用[J].护理实践与研究,2021,18(18):2803-2805. 被引量：1
-
2蒋峰.显微镜夹闭术与血管内介入栓塞术治疗脑动脉瘤的对比评价[J].中外医学研究,2021,19(35):67-70. 被引量：4
-
3李建国.人工智能在医疗服务中的应用[J].集成电路应用,2022,39(1):87-89. 被引量：1
-
4刘爱友,汤灏,马玲,刘松国.CT与MR血管造影在颅内动脉瘤诊断中的应用价值[J].影像研究与医学应用,2022,6(5):146-148.
-
5胡斌,荐志洁,张蕴,刘军.基于头颈部CTA的人工智能辅助诊断系统对颅内动脉瘤的应用价值探讨[J].中国数字医学,2022,17(1):33-37. 被引量：13
-
6张黎平,张高立.人工智能在脑血管疾病诊疗中的运用探究[J].电脑编程技巧与维护,2022(5):122-124.
-
7高红霞,郜伟.融合密集连接与自适应加权损失的血管壁图像分割[J].计算机应用研究,2022,39(6):1905-1910. 被引量：2
-
8王建华,莫教彬,候建金.血管内介入栓塞术与开颅夹闭术治疗脑动脉瘤疗效观察[J].海南医学,2022,33(12):1545-1547. 被引量：12
-
9王树文.对比剂增强MRA与MR血管壁成像技术诊断颅内动脉瘤的作用[J].影像研究与医学应用,2022,6(12):162-164. 被引量：1
-
10靳晓亮,李剑,李同宽.不同时机行动脉瘤夹闭术治疗颅内破裂动脉瘤的效果分析[J].中国实用医刊,2022,49(10):50-52. 被引量：4
-
1丰洁,王俊.CE-MRA与TOF-MRA诊断头颈部动脉瘤的比较[J].大医生,2018,3(10):121-122.
-
2李滨,金延方,刘洪亮,张宁,马中宁,张捷.增强MR减影静脉成像在髂静脉狭窄病变诊断的价值[J].实用放射学杂志,2018,34(12):1870-1873. 被引量：3
-
3沈烨,何赟.1.5T时间飞跃法磁共振血管成像和增强磁共振血管成像对脑血管病的诊断价值[J].实用医学影像杂志,2019,20(1):49-52. 被引量：4
-
4卜顺林,白卓杰,张雨涵,曾德材,寇君伟,王国兰.TOF MRA结合3D-ASL在脑动脉狭窄及闭塞疾病中的诊断价值[J].中国临床研究,2018,31(12):1689-1691.
-
5刘艳玲,王雪梅,孙希同.MR血管成像对脊髓血管畸形的诊断现状与进展[J].中国医药指南,2019,17(12):43-44.
-
6陈聚惠,苗重昌.急性缺血性脑卒中侧支循环的影像评估[J].国际医学放射学杂志,2019,42(3):303-307. 被引量：7
-
7J.R.Qu,C.Shen,J.J.Qin,Z.Q.Wang,Z.Y.Liu,J.Guo,杨凯(译),陈秀玉(校).MR影像组学特征可以预测食管癌病人术前淋巴结转移[J].国际医学放射学杂志,2019,0(2):253-254. 被引量：19
-
8C.D.Lehman,A.Yala,T.Schuster,B.Dontchos,M.Bahl,K.Swanson,焦子真(译),陈伟(校).基于深度学习的乳腺X线摄影对乳腺密度评估的临床应用[J].国际医学放射学杂志,2019,0(2):227-228. 被引量：6
-
9A.R.Ruiz,E.Krupinski,J.J.Mordang,K.Schilling,S.H.H.Kobrunner,I.Sechopoulos,邓江(译),王玉婷(校).乳腺X线摄片AI辅助系统检测乳腺癌[J].国际医学放射学杂志,2019,0(2):235-235. 被引量：20
-
10邹开建,李纪雄.情暖患者[J].党员生活（湖北）,2018,0(33):25-25.
