基于人工智能的成像技术在冠心病诊断中的应用

冠心病的早期快速诊断则有助于对患者进行早期干预治疗,避免不良心脏事件发生。在临床上许多成像技术在冠心病的诊断中发挥重要作用,如:冠状动脉造影(CAG)诊断冠心病狭窄程度、冠脉内超声显像(IVUS)显示血管轮廓以及斑块块情况等[1]。然而,这些成像技术的图像分析通常需要由专业人士来进行,大多费时、费力,并且可能由于存在个人主观性导致人为误差,同时图像质量的参差不齐也可能导致图像分析的准确性降低,限制了其更广泛的临床应用。

基于影像学的冠状动脉狭窄判读与识别的进展

冠状动脉粥样硬化性心脏病在目前仍然是全球死亡、残疾的重要因素之一,而且随着世界经济发展以及城市化建设,这种情况还在继续^([1])。在这种情况下,如何能够在狭窄早期就准确识别冠状动脉疾病就显得尤为重要。现如今各种诊断冠状动脉狭窄的技术活跃在临床中,我们常见的计算机断层扫描血管造影以及核磁共振技术都在临床中广泛应用。