基于血管内超声的机器学习在冠状动脉病变中的研究进展

摘要：

血管内超声图像是心血管疾病临床诊疗的重要参考数据。医生对血管内超声图像信息的判断在冠状动脉病变的诊断和治疗方面具有重要作用。机器学习能够提取出人肉眼无法感知的图像信息，进行数据分析并构建医学诊断模型，有助于判定斑块的稳定性，预测疾病进程以及患者的临床结局，在辅助临床工作方面有一定作用。笔者就机器学习方法在冠状动脉血管内超声图像的应用进展进行综述，并探讨其局限性及发展方向。

关键词：机器学习、超声检查，介入性、冠状动脉疾病、斑块，动脉粥样硬化

所属期刊栏目：11

资助基金：山西省医学重点科研重大科技攻关项目2021XM04

在线出版日期：2023-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：153-157