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快速分析脑动脉瘤破裂风险
通过对由诊断成像生成的颅脑医学图像(包含三维DSA 、CTA、MRA)进行三维重建,得到颅脑动脉瘤的3D模型,或由外部导入颅脑动脉瘤的3D模型,再通过形态学计算,得到动脉瘤形态学的相关数据,另外还可手动输入患者的动脉瘤的临床数据,从而方便医生对患者的动脉瘤病例的管理。
颅内动脉瘤在人群中发生率高达7%,然而实际破裂风险仅为不到1%。治疗风险与破裂风险孰高孰低成为困扰临床医生的一大问题。我们通过结合形态学、血流动力学以及临床数据,利用机器学习预测动脉瘤破裂风险。为临床治疗决策提供支撑。
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