IEEE Transactions on Medical Imaging IF 11 使用血深度学习检测颅内动脉瘤

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点击👆蓝字或👇名片，关注"AI与医学" 0.前言 选文：大壮 整理：小吴，大壮 这篇推文年初时候就写的，存在草稿箱一直没发，当时感觉很多细节需要完善，也没时间处理。偏工科的论文。 论文来自TOP期刊IEEE Transactions on Medical Imaging，主要采用 深度学习的方法实现未破裂颅内动脉瘤检测 (Unruptured Intracranial Aneurysms, UIAs)。 颅内动脉瘤多为发生在 颅内动脉管壁上的异常膨 ，在普通人群中的 发病率约为3%，发病年龄集中于40~60岁 。 未破裂颅内动脉瘤可长期保持无症状和未被发现的状态 ，但也可能出现非特异性症状，如头痛、眩晕等。当颅内动脉瘤破裂时，会造成蛛网膜下腔出血，可能导致严重的后遗症甚至偏瘫。即使发现早期未破裂颅内动脉瘤非常重要。 1. 论文基本信息 Timmins K M, Van der Schaaf I C, Vos I N, et al. Geometric deep learning using vascular surface meshes ………………………………