尹梦娜,董雪莲,孙钰,李小凤,蒋凤银,付雨菲,宋磊,邱晓明.深度学习用于影像学诊疗主动脉夹层研究进展[J].中国医学影像技术,2026,42(6):968~971
深度学习用于影像学诊疗主动脉夹层研究进展
Research progresses of deep learning in imaging diagnosis and treatment of aortic dissection
投稿时间:2026-02-01  修订日期:2026-06-13
DOI:10.13929/j.issn.1003-3289.2026.06.036
中文关键词:  主动脉夹层  深度学习  CT血管造影
英文关键词:aortic dissection  deep learning  computed tomography angiography
基金项目:湖北省自然科学基金-黄石创新发展联合基金项目(2024AFD004)。
作者单位E-mail
尹梦娜 武汉科技大学医学部医学院, 湖北 武汉 430081  
董雪莲 武汉科技大学医学部医学院, 湖北 武汉 430081  
孙钰 武汉科技大学医学部医学院, 湖北 武汉 430081  
李小凤 武汉科技大学医学部医学院, 湖北 武汉 430081  
蒋凤银 武汉科技大学医学部医学院, 湖北 武汉 430081  
付雨菲 黄石市中心医院(湖北理工学院附属医院)放射影像科, 湖北 黄石 435000
脑血管病影像与人工智能黄石市重点实验室, 湖北 黄石 435000 
 
宋磊 黄石市中心医院(湖北理工学院附属医院)放射影像科, 湖北 黄石 435000
脑血管病影像与人工智能黄石市重点实验室, 湖北 黄石 435000 
 
邱晓明 黄石市中心医院(湖北理工学院附属医院)放射影像科, 湖北 黄石 435000
脑血管病影像与人工智能黄石市重点实验室, 湖北 黄石 435000 
120003481@qq.com 
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中文摘要:
      主动脉夹层(AD)是危及生命的急性心血管疾病;深度学习(DL)以其自动特征学习能力而在影像学诊疗AD中展现出重要价值。本文就DL用于影像学诊疗AD研究进展进行综述。
英文摘要:
      Aortic dissection (AD) is a life-threatening cardiovascular emergency. Owing to its powerful capability for automatic feature learning, deep learning (DL) has demonstrated significant potential in imaging diagnosis and management of AD. The research progresses of DL in imaging diagnosis and treatment of AD were reviewed in this article.
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