戴琼海院士团队通过深层神经网络对颅内动脉瘤进行临床辅助诊断丨Cell Press论文速递
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生命科学
Life science
颅内动脉瘤(IA)的破裂通常会导致患者死亡或遭受严重伤害，极大地威胁人体健康。据报道，IA在一般人群中的患病率可达6%，且80%的非创伤性蛛网膜下腔出血是由IA破裂引起的。然而，IA目前的检查和诊断仍费时费力，这容易影响临床实践中的诊断精度，尤其是对于小动脉瘤。因此，亟需一种智能高效的工具来辅助医生进行IA的诊断。
近日，清华大学脑与认知科学研究院戴琼海院士团队在Cell Press细胞出版社旗下Patterns期刊发表了一篇题为“Toward human intervention-free clinical diagnosis of intracranial aneurysm via deep neural network”的文章，提出了一种无需人工干预的IA检测和分割的深度学习模型(GLIA-Net)。该模型通过定量评价和临床实验验证了其优越的诊断性能，预计将有助于改变脑血管疾病的临床诊断，实现精确治疗，未来也可能改变医疗保健和生物医学研究的格局。
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