基于CT影像的深度学习在肺血栓栓塞症中的应用进展

肺血栓栓塞症(PTE)是一组由内源性或外源性栓子造成呼吸和循环系统障碍的病理生理综合征,需要及时诊断和改善预后。基于CT影像的深度学习(DL)能够深度挖掘分析PTE疾病特征,在制定诊疗策略和评估血栓负荷等方面具有重要作用。就基于CT影像的DL在PTE中的应用进展予以综述。

CT诊断肺栓塞研究进展

肺栓塞(pulmonary embolism,PE)系因栓子阻塞肺动脉引起肺循环或右心功能障碍的临床综合征[1]。急性PE多继发于下肢或骨盆的深静脉血栓脱落,起病急骤、临床表现多样,是一种潜在的致命性疾病,也是住院患者的常见并发症。相关资料显示急性PE致死率高达18%,在急性心血管疾病中仅次于心肌梗死和脑卒中[2]。