| 注册
首页|期刊导航|医疗卫生装备|基于深度学习的冠状动脉IVOCT图像中易损斑块识别算法研究进展

基于深度学习的冠状动脉IVOCT图像中易损斑块识别算法研究进展

桂家辉 裘耀扬 黄林 虎学强 李勤

医疗卫生装备2022,Vol.43Issue(7):81-86,6.
医疗卫生装备2022,Vol.43Issue(7):81-86,6.DOI:10.19745/j.1003-8868.2022150

基于深度学习的冠状动脉IVOCT图像中易损斑块识别算法研究进展

Advances in deep learning-based algorithms for recognizing vulnerable plaque in coronary intravascular optical coherence tomography image

桂家辉 1裘耀扬 1黄林 1虎学强 1李勤1

作者信息

  • 1. 北京理工大学生命学院,北京 100081
  • 折叠

摘要

关键词

血管内光学相干断层成像/易损斑块/斑块识别/深度学习/机器学习

分类

医药卫生

引用本文复制引用

桂家辉,裘耀扬,黄林,虎学强,李勤..基于深度学习的冠状动脉IVOCT图像中易损斑块识别算法研究进展[J].医疗卫生装备,2022,43(7):81-86,6.

基金项目

国家自然科学基金项目(61975017) (61975017)

医疗卫生装备

OACSTPCD

1003-8868

访问量5
|
下载量0
段落导航相关论文