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基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征

张晓蕾 胡秀华 王怡宁 杨健 刘辉 张龙江 张元秀 唐春香 侯阳 郑敏文 张佳胤 张波 张代民 徐磊

国际医学放射学杂志2021，Vol.44Issue(5)：523-528,6.
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国际医学放射学杂志2021，Vol.44Issue(5)：523-528,6.DOI:10.19300/j.2021.L19316

基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征

Machine learning based study for evaluating the plaques characteristics of ischemia-specific artery stenosis

张晓蕾 1胡秀华 2王怡宁 3杨健 4刘辉 5张龙江 1张元秀 6唐春香 1侯阳 7郑敏文 8张佳胤 9张波 10张代民 11徐磊12

作者信息

  • 1. 南京大学医学院附属金陵医院 东部战区总医院放射诊断科,南京210002
  • 2. 浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科
  • 3. 中国医学科学院北京协和医学院附属北京协和医院放射科
  • 4. 西安交通大学第一附属医院放射科
  • 5. 广东省人民医院放射科
  • 6. 东南大学计算机科学与技术学院影像科学与技术实验室
  • 7. 中国医科大学附属盛京医院放射科
  • 8. 第四军医大学附属西京医院放射科
  • 9. 上海交通大学附属第六医院放射介入科
  • 10. 江苏泰州人民医院放射科
  • 11. 南京医科大学附属南京市第一医院心脏科
  • 12. 首都医科大学附属安贞医院放射科
  • 折叠

摘要

关键词

机器学习/CT冠状动脉成像/血流储备分数/斑块特征

分类

医药卫生

引用本文复制引用

张晓蕾,胡秀华,王怡宁,杨健,刘辉,张龙江,张元秀,唐春香,侯阳,郑敏文,张佳胤,张波,张代民,徐磊..基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征[J].国际医学放射学杂志,2021,44(5):523-528,6.

基金项目

江苏省科技项目(BE2020699) （BE2020699）

国际医学放射学杂志

OA北大核心CSTPCD

1674-1897

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