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人工智能赋能心血管疾病影像学评估
1
作者
王建安
《中国心血管杂志》
北大核心
2025年第2期121-122,共2页
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)是目前全球范围内导致人类死亡和致残的主要原因,精准诊断和风险分层对于优化其治疗策略至关重要。在此背景下,心血管影像学检查作为无创性评估手段,已成为临床决策的关键工具。《中国心血管杂志...
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)是目前全球范围内导致人类死亡和致残的主要原因,精准诊断和风险分层对于优化其治疗策略至关重要。在此背景下,心血管影像学检查作为无创性评估手段,已成为临床决策的关键工具。《中国心血管杂志》2025年第2期发表了多篇有关心血管影像学评估专题研究[1-6]。基于此,笔者试总结近年来CVD相关影像学评估关键技术的最新进展,着重探讨当前人工智能(artificial intelligence,AI)在该领域的应用探索及未来发展方向,以期为心血管影像学的临床应用与研究提供参考。
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关键词
心血管疾病
超声心动图
心脏磁共振
人工智能
评估
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题名
人工智能赋能心血管疾病影像学评估
1
作者
王建安
机构
浙江大学医学院附属第二医院心内科
浙江省全省心脏功能重建重点实验室
杭州市滨江区浙医二院经血管植入器械研究院
出处
《中国心血管杂志》
北大核心
2025年第2期121-122,共2页
基金
浙江省科学技术厅重点研发计划(2024C03024)
浙江大学滨江研究院创新转化项目(ZY202205SMKY001)。
文摘
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)是目前全球范围内导致人类死亡和致残的主要原因,精准诊断和风险分层对于优化其治疗策略至关重要。在此背景下,心血管影像学检查作为无创性评估手段,已成为临床决策的关键工具。《中国心血管杂志》2025年第2期发表了多篇有关心血管影像学评估专题研究[1-6]。基于此,笔者试总结近年来CVD相关影像学评估关键技术的最新进展,着重探讨当前人工智能(artificial intelligence,AI)在该领域的应用探索及未来发展方向,以期为心血管影像学的临床应用与研究提供参考。
关键词
心血管疾病
超声心动图
心脏磁共振
人工智能
评估
Keywords
Cardiovascular diseases
Echocardiography
Cardiac magnetic resonance
Artificial intelligence
Assessment
分类号
R54 [医药卫生—心血管疾病]
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作者
出处
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被引量
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1
人工智能赋能心血管疾病影像学评估
王建安
《中国心血管杂志》
北大核心
2025
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