Research Progress in Imaging Radiomics Based on Computed Tomography and Magnetic Resonance in Ischemic Stroke
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摘要:
缺血性脑卒中也称为脑梗死，是由复杂原因引起的脑组织供血紊乱，造成梗死部位不可逆性损伤的一种疾病。根据我国第六次人口普查显示，2018年我国约有194万人死于卒中，严重影响我国居民健康。随着我国人口老龄化的不断加剧，预计在未来十几年内，中风将持续影响人类健康。影像学检查方法是确诊疾病和评估预后不可或缺的重要手段。近年来，人工智能（AI）和影像组学（radiomics）广泛应用医疗行业，其中，卷积神经网络（CNN）应用较多，尤其在缺血性脑卒中的影像诊断中体现出明显的优越性，效率远远超于人工阅片。本文基于CT和磁共振的影像组学在缺血性脑卒中的研究进展进行综述。
Abstract:Ischemic stroke, also known as cerebral infarction, is a disorder impacting the blood supply to the brain tissue due to complex reasons, resulting in irreversible damage to the infarct site. According to China's sixth census, approximately 1.94 million individuals died of a stroke in 2018. With the increasing age of the Chinese population, stroke is expected to continue affecting human health in the coming decade. Imaging examination is an indispensable means to diagnose the disease and evaluate its prognosis. In recent years, artificial intelligence and radiomics have been widely used in the medical industry, among which convolutional neural network is more prevalent. Mainly, it has shown obvious superiority in the imaging diagnosis of ischemic stroke, and its efficiency is far higher than manual film reading. This article reviews the research progress of imaging omics based on computed tomography (CT) and magnetic resonance in ischemic stroke.
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Keywords:
- tomography /
- X-ray computer /
- magnetic resonance imaging /
- radiomics /
- ischemic stroke
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新型冠状病毒感染（COVID-19）是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2（severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARS-CoV-2，简称新冠病毒）入侵机体引起的一种特殊类型的病毒性感染性疾病（Viral infectious disease，VID）。因其发病机制、累及部位和范围、病理改变及损伤程度等差异而呈现明显多样化或异质性的临床症征及影像学表现，所以早期发现和精准评判及风险预警对于COVID-19患者的诊断、治疗和预后极为重要[1-2]。目前国内外有关COVID-19的研究和文献多有报道，但尚有诸多诊断及治疗等相关问题亟待研究。本文对其流行病学、病理改变、临床表现和CT特征等进行总结分析，旨在提高临床和影像医师对该病的认知和诊治水平。
1. 病原学和流行病学特征
COVID-19人群普遍易感，传染源主要是新型冠状病毒感染者；主要传播途径为经呼吸道飞沫和密切接触传播，在相对封闭的环境中经气溶胶传播，接触被病毒污染的物品后也可能造成感染。疫情的传播与新冠病毒自身的基因突变密切相关，研究显示目前在全球范围内新冠病毒的变异毒株达几百余种，其中重要的毒株有5种[3-4]，即2020年9月出现的阿尔法株（Alpha/α）、贝塔株（Beta/β）和伽马株（Gamma/γ），2021年2月的德尔塔株（Delta/δ）和2021年11月发现的奥密克戎（Omicron/ο）。目前流行优势毒株Omicron是从D614G株演化而来，并出现了5个亚型：BA.1、BA.2、BA.3、BA.4和BA.5。
2. 发病机制和病理学改变
COVID-19的发病机制尚不完全清楚，与新冠病毒的基因组结构和宿主的免疫功能密切相关。SARS-CoV-2属于有薄膜的β属单正链 RNA冠状病毒，基本结构包括核衣壳（蛋白质+RNA）、包膜（蛋白质+脂质）和包膜周的棘突蛋白（spike protein，即S蛋白）。其基因组有29891个核苷酸，基因组序列为5′UTR-ORF1 a/b（多聚蛋白Pp1 a或Pplab）-结构蛋白（S蛋白）-包膜蛋白（envelope protein，E蛋白）-膜蛋白（membrane protein，M蛋白）-核衣壳蛋白（nucleocapsid protein，N蛋白）-3′UTR[3-6]。基因序列比对提示COVID-19为动物源性疾病。SARS-CoV-2通过其表面的S蛋白识别靶细胞上的受体人血管紧张素转换酶Ⅱ（human angiotensin-converting enzyme 2，ACE2）进入细胞，遗传物质RNA利用细胞内的翻译系统完成相应蛋白质的复制和转录获得子代病毒并胞吐出细胞。Harmer等[7]和Ceraolo等[8]研究发现ACE2在人体组织内均有表达，尤其在肺脏、鼻咽、消化道、肝脏、肾脏和心血管组织中呈高表达，在中枢神经、淋巴组织和骨肌中表达中等，且以Ⅱ型肺泡细胞中表达量最高，所以SARS-CoV-2极易感染人呼吸道黏膜上皮细胞、Ⅱ型肺泡上皮细胞和肺间质以及微血管血栓形成和多系统脏器受累等。
COVID-19的组织病理学改变多种多样，可累及全身多个脏器，其中肺脏最好发，其他部位依次为心脏、肝脏、胃肠道、神经和脑组织以及骨肌组织等。肺脏病理改变主要包括对肺泡上皮、脉管内皮和气道结构的损伤[4,9-12]。
（1）肺泡上皮的损伤，SARS-CoV-2传播给宿主时，首先感染肺泡壁中的Ⅱ型肺泡上皮细胞，随后是单核细胞募集、细胞因子释放、肺细胞凋亡和巨噬细胞募集；如果肺泡-血管基底膜完整则损伤的肺组织经历再上皮化和再内皮化，同时去除成纤维细胞，最终返回到正常的肺结构。如基底膜被破坏则持续的成纤维细胞活化继续形成具有累积的细胞外基质的组织化成纤维细胞组织，导致纤维化形成。所以轻度和可逆性病变表现为非特异性间质肺炎和机化性肺炎模式；重度或不可逆病变呈现急性纤维蛋白性机化性肺炎和弥漫性肺泡损伤模式。
（2）脉管内皮损伤，包括微血管内透明血栓形成、血管充血、灶性出血或出血性梗死、外周血管减少、血管树芽模式和灌注异常等，可能与病毒血症导致的全身性血管内凝血障碍或血管损伤有关。
（3）气道损伤，表现为小气道或细支气管非特异性炎，管壁增厚和管腔狭窄，管腔内脱落的上皮细胞与坏死物、渗出物、黏液混杂形成细支气管黏液栓，部分或完全阻塞小气道而引起的闭塞性细支气管炎并伴不同程度的通气障碍。新冠感染后肺纤维化是其重要的病理特征，其致病机制为SARS-CoV-2感染导致肺泡上皮细胞损伤，诱导巨噬细胞衍生的炎症和免疫细胞因子的产生，在TGFB、PDGF、IL-6的作用下，激活的炎性细胞和受损的上皮细胞参与基底膜的剥蚀，导致肺泡间质内成纤维细胞的迁移和增值；感染损伤内皮细胞导致出血和血浆漏入肺泡，由于尿激酶和PAI-1的释放激活凝血通路和纤维蛋白沉积，最终导致成纤维细胞大量增殖和纤维化形成。其他脏器受累的病理性改变均以非特异性炎性改变为主，肝脏表现为不同程度的微泡性脂肪变性和肝小叶及门脉周围非特异性炎改变；心脏以心肌不同程度的间质性单核炎性浸润为主等。
3. 临床表现
COVID-19的临床表现与受累部位、损伤程度和患者免疫功能等相关，多见于儿童和老年人，男女无差异。肺部感染的临床分期主要依据症征和CT表现分为轻型、普通型、重型和危重型等4种类型[10,13-15]，其中轻型为临床症状轻微和影像学未见肺炎表现；普通型具有发热、咳嗽、胸闷、声嘶等呼吸道症状，影像学可见肺炎表现；重型表现为下列情况之一，气促且RR≥30 r/min、静息状态下指氧饱和度≤93％、动脉血氧分压（PaO2）/吸氧浓度（FiO2）≤300 mmHg和肺部影像学显示24～48 h内病灶明显进展>50％ 者；危重型为如下情况之一者，呼吸衰竭、休克及合并其他器官功能衰竭等。
肝脏感染表现为肝脏增大、肝功能异常、厌食或消化不良等；心血管感染呈现心率紊乱、胸闷、乏力或凝血功能障碍等；消化道感染以腹泻、腹痛、腹胀、厌食或恶心等为主；中枢神经系统受累表现为味觉减退、吞咽障碍、全身无力、头痛失眠、焦虑症或精神障碍等。
实验室检查多呈非典型或非特异性改变，如早期外周血白细胞总数正常或减少和淋巴细胞计数减少，部分伴肝酶、乳酸脱氢酶（LDH）、肌酶和肌红蛋白、C反应蛋白（CRP）和血沉增高，危重者可有肌钙蛋白、D-二聚体和炎症因子等升高以及外周血淋巴细胞进行性减少等。
4. 胸部CT表现
COVID-19的胸部CT表现在近3年疫情期间国内外文献报道较多，尤其以肺脏间质和/或实质受累为主，兼有气道、血管、胸膜和心包病变等。其中肺内病变在CT图像上的分布特征、影像表型、伴随改变、特殊征象和动态演变等CT表现以及与病变来源、病理改变和鉴别诊断等相关性等均进行了精准的研究和分析[9-22]。影响CT表现的相关因素包括发病时间、临床分期、合并症、患者年龄、伴随基础病（如合并糖尿病、高血压、COPD或免疫功能异常等）和不同的治疗方法等[10,23-25]。
4.1 病变分布
研究证实多数病变呈双肺（83.8％～90％）、多灶性（96％）、非叶段性（98.1％）或对称性（52.6％）病变，以周围性（65％～96.1％）胸膜内（92.2％）或兼有胸膜下（71.4％）、中央性支气管血管束周围（83.8％）和弥漫性（79.9％）为主。
病变的分布在病理机制上提示COVID-19为气道吸入性来源和累及肺泡壁间质的特征，部分提示血管源性或继发性间质性病变的可能。此分布特征有助于与特发性间质性肺炎（IIP）、淋巴增生性疾病和叶段性肺泡充盈性病变的鉴别。
4.2 影像表型
COVID-19肺部病变的CT表型以多样性、混合性、异质性和易变性为特征，认为与疾病的进程和发展相关。早期病变类型主要以腺泡状、斑片状或大片状的磨玻璃影（58.5％～91.6％）、铺路石样改变（79.2％）和实变影（20.7％～45.5％）等为主。随病情进展或好转常伴有不同程度的机化或间质纤维化改变，而呈现网格影（79.2％）、结节或机化或肉芽肿样改变（57.1％～64.3％）、蜂窝影（7.1％）、白肺（12.3％）或混合型病变（89％）。病变边缘多呈现模糊（53.9％）、不规则（47.4％）、毛刺（20.1％）和分叶（5.1％），反映了病变的渗出或增殖、机化或纤维化和急慢性等病理改变。
研究证实COVID-19肺部病变的表型和边缘改变与发病时间相关而与患者年龄或基础病等无统计学差异。鉴别诊断主要包括IIPs的NSIP、UIP、OP、AIP和Rb-ild以及细菌或真菌性感染、癌性淋巴管炎、EAA、肺水肿样病变和肺泡蛋白沉积症等。
4.3 伴随改变或合并症
特指COVID-19肺部病变的继发性改变或伴随其他部位的异常。
（1）COVID-19肺部病变继发性改变主要包括COVID-19后肺纤维化（post COVID-19 pulmonary fibrosis，PCPF）和真菌感染等。PCPF表现以网格影、实质条带、牵拉性支气管扩张、小叶间隔增厚和蜂窝影等为主。我们认为PCPF存在概念模糊和影像学特征不严谨等需商榷的问题，更名为COVID-19相关性机化和纤维化（COVID-19 related organization and fibrosis，COVID-19-ROF）更为确切和精准。因机化（organization）和纤维化（fibrosis）在影像学和病理学上是两个概念且疗效不同，所以二者在CT图像上的直接征象和间接征象也不尽相同。真菌感染多表现为单发或多发的结节状或肉芽肿样病变伴有或不伴有空洞，确诊需要穿刺获取组织病理学。
（2）伴随其他部位的异常包括气道（73.4％）、血管（93.5％）、胸膜（70％）、心包（2％）和纵隔淋巴结肿大（1.4％）等异常改变。其中气道异常主要为小气道壁增厚或轨道征、牵拉支气管扩张和小气道黏液栓，病理改变为病毒性支气管细支气管炎，是导致患者反复咳嗽、少痰、气憋和胸痛的主要原因。胸膜改变以局限性线样增厚、胸膜下线或胸膜下栅栏、叶间裂增厚等为主，而胸水相对少见（胸水（3％～5.6％）。血管相关异常包括血管增厚、血管束周模糊或磨玻璃影，而血管内血栓较罕见。心包积液不常见，但与胸腔积液均提示预后不良的指标。纵隔淋巴结肿大可为陈旧表现，是否与COVID-19相关有待进一步证实。
4.4 特殊征象
COVID-19相关的特殊征象与病变累及的部位和病理改变等密切相关，如病变表型相关的铺路石样征、低密度实变、晕征和反晕征、支气管充气征、空泡征、蜂窝影、空气潴留征、马赛克灌注或胸膜下黑带等；机化或纤维化相关的不规则煎蛋征、拱廊征、实变皱缩征、纵行索条征、胸膜下栅栏或胸膜下线；气道增厚相关的树芽征、双轨征、印戒征、牵拉性支气管扩张等；结节样病变的毛刺征、分叶征、空泡征、胸膜尾征或胸膜凹陷。
4.5 动态演变
COVID-19相关病变以发展迅速和变化多样为特征，尤其在病程早期表现为最为典型，即多样性、混合性、异质性和易变性。这与病毒的致病性、毒力大小、侵及方式以及机体的免疫反应等密切相关。
4.6 基于胸部CT图像AI的临床价值
有关AI在COVID-19肺内病变的应用已有诸多文献，主要集中在以下几个方面：①早期发现，尤其显示微小的磨玻璃影或结节性病变具有极高的阳性率和敏感性；②精准的定量诊断，根据肺内病变密度（CT值）的不同（磨玻璃影和实变影），将其占受累肺叶或单肺或双肺体积的比例精确表达，同时可与临床分期或预后等进行回顾性对照分析或前瞻性研究等，为临床提供精确的影像学依据。③定性诊断和鉴别诊断，事实上这是AI临床应用的最大价值，目前临床上这方面的研究尚有待进一步探讨和完善，主要涉及“异病同影”的诊断和鉴别，譬如肺部炎性病变与非炎性病变、病毒性肺炎与非病毒性肺炎、COVID-19与其他病毒性肺炎、不同来源磨玻璃影或实变影的诊断与鉴别等[26-27]。需要收集大量的病例资料和CT数据进行研究。
5. 结论
COVID-19是一种由SARS-CoV-2引起的以肺部受累为主的一种特殊类型的病毒性传染性疾病，可广泛累及气道、肺间质、肺实质、血管和胸膜等部位，其影像表型以多样化或异质性、肺泡为单元的间质性病变、早期呈急性或慢性炎症且常伴机化和纤维化、病变演变较迅速等为特征。胸部CT是早期发现和精准诊断及鉴别诊断的最佳影像学方法，对明确临床分型、选择治疗方法、动态观察病变进展、评判风险因素和患者预后具有重要意义。对怀疑肺血管栓塞或微小血管内血栓形成的患者可行胸部增强CT或CTPA或CTPV检查。基于CT图像或多模态数据的AI对于早期发现、精准的定位和定量诊断以及定性或鉴别诊断具有重要的临床意义。
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[1] 王陇德, 彭斌, 张鸿祺, 等. 《中国脑卒中防治报告2020》概要[J]. 中国脑血管病杂志, 2022,19(2): 136−144. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5921.2022.02.011. WANG L D, PENG B, ZHANG H Q, et al. Brief report on stroke prevention and treatment in China, 2020[J]. Chinese Journal of Cerebrovascular Diseases, 2022, 19(2): 136−144. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5921.2022.02.011. (in Chinese).
[2] 宗宁宁, 张思源, 谭逸, 等. 近10年中国缺血性卒中治疗和预防进展[J]. 国际脑血管病杂志, 2022,30(12): 881−889. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1673-4165.2022.12.001. ZONG N N, ZHANG S Y, TAN Y, et al. Progress in diagnosis, treatment and prevention of ischemic stroke in China in recent 10 years[J]. International Journal of Cerebrovascular Diseases, 2022, 30(12): 881−889. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1673-4165.2022.12.001. (in Chinese).
[3] UDDIN M, WANG Y, WOODBURY-SMITH M. Artificial intelligence for precision medicine in neurodevelopmental disorders[J]. NPJ Digital Medicine, 2019, 2(1): 1−10. doi: 10.1038/s41746-018-0076-7
[4] BIVARD A, CHURILOV L, PARSONS M. Artificial intelligence for decision support in acute stroke: Current roles and potential[J]. Nature Reviews Neurology, 2020, 16(10): 575−585. doi: 10.1038/s41582-020-0390-y
[5] JACQUES T, FOURNIER L, ZINS M, et al. Proposals for the use of artificial intelligence in emergency radiology[J]. Diagnostic and Interventional Imaging, 2021, 102(2): 63−68. doi: 10.1016/j.diii.2020.11.003
[6] HOWARD J. Artificial intelligence: Implications for the future of work[J]. American Journal of Industrial Medicine, 2019, 62(11): 917−926. doi: 10.1002/ajim.23037
[7] ZAHARCHUK G, GONG E, WINTERMARK M, et al. Deep learning in neuroradiology[J]. American Journal of Neuroradiology, 2018, 39(10): 1776−1784. doi: 10.3174/ajnr.A5543
[8] LAMBIN P, RIOS-VELAZQUEZ E, LEIJENAAR R, et al. Radiomics: Extracting more information from medical images using advanced feature analysis[J]. European Journal of Cancer, 2012, 48(4): 441−446. doi: 10.1016/j.ejca.2011.11.036
[9] LO C M, HUNG P H, LIN D T. Rapid assessment of acute ischemic stroke by computed tomography using deep convolutional neural networks[J]. Journal of Digital Imaging, 2021, 34(3): 637−646. DOI: 10.1007/S10278-021-00457-Y.
[10] QIU W, KUANG H, TELEG E, et al. Machine learning for detecting early infarction in acute stroke with non-contrast-enhanced CT[J]. Radiology, 2020, 294(3): 638−644. doi: 10.1148/radiol.2020191193
[11] WU G, CHEN X, LIN J, et al. Identification of invisible ischemic stroke in noncontrast CT based on novel two-stage convolutional neural network model[J]. Medical Physics, 2021, 48(3): 1262−1275. doi: 10.1002/mp.14691
[12] KUMAR A, GHOSAL P, KUNDU S S, et al. A lightweight asymmetric U-Net framework for acute ischemic stroke lesion segmentation in CT and CTP images[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2022, 226: 107157. DOI: 10.1016/j.cmpb.2022.107157.
[13] KUANG H, NAJM M, CHAKRABORTY D, et al. Automated ASPECTS on noncontrast CT scans in patients with acute ischemic stroke using machine learning[J]. American Journal of Neuroradiology, 2019, 40(1): 33−38. doi: 10.3174/ajnr.A5889
[14] KUANG H, QIU W, NAJM M, et al. Validation of an automated ASPECTS method on non-contrast computed tomography scans of acute ischemic stroke patients[J]. International Journal of Stroke, 2020, 15(5): 528−534. doi: 10.1177/1747493019895702
[15] 荆利娜, 高培毅, 杜万良, 等. 自动ASPECTS评分法在急性缺血性卒中早期影像评估中的应用价值[J]. 中国卒中杂志, 2021,16(5): 463−469. DOI: 10.3969/j.issn.1673-5765.2021.05.008. JING L N, GAO P Y, DU W L, et al. The value of automated ASPECTS scoring in imaging assessment of early ischemic changes in acute ischemic stroke[J]. Chinese Journal of Stroke, 2021, 16(5): 463−469. DOI: 10.3969/j.issn.1673-5765.2021.05.008. (in Chinese).
[16] 吴亚平, 方婷, 魏焕焕, 等. 级联VB‑Net分割模型用于急性缺血性脑卒中患者扩散加权成像中缺血核心分割的研究[J]. 中华放射学杂志, 2022,56(1): 25−29. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20210415-00373. WU Y P, FANG T, WEI H H, et al. Segmentation of core infarct in acute ischemic stroke in diffusion weighted imaging using cascaded VB-Net[J]. Chinese Journal of Radiology, 2022, 56(1): 25−29. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20210415-00373. (in Chinese).
[17] LU J, ZHOU Y, LV W, et al. Identification of early invisible acute ischemic stroke in non-contrast computed tomography using two-stage deep-learning model[J]. Theranostics, 2022, 12(12): 5564-5573.
[18] El-HARIRI H, SOUTO MAIOR NETO L A, CIMFLOVA P, et al. Evaluating nnU-Net for early ischemic change segmentation on non-contrast computed tomography in patients with acute ischemic stroke[J]. Computers in Biology and Medicine, 2022, 141: 105033. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.105033.
[19] BARROS R S, TOLHUISEN M L, BOERS A M, et al. Automatic segmentation of cerebral infarcts in follow-up computed tomography images with convolutional neural networks[J]. Journal of Neuro Interventional Surgery, 2020, 12(9): 848−852.
[20] TULADHAR A, SCHIMERT S, RAJASHEKAR D, et al. Automatic segmentation of stroke lesions in non-contrast computed tomography datasets with convolutional neural networks[J]. IEEE Access, 2020, 8(8): 94871−94879.
[21] 李晓庆, 王可欣, 额·图娅, 等. 利用 U-net算法在头CT平扫图像上分割脑梗死的初步探究[J]. 放射学实践, 2022,37(6): 669−675. DOI: 10.13609/j.cnki1000-0313.2022.06.001. LI X Q, WANG K X, E T Y, et al. A preliminary study of cerebral infraction segmentation on CT images based on U-Net algorithm[J]. Radiologic Practice, 2022, 37(6): 669−675. DOI: 10.13609/j.cnki1000-0313.2022.06.001. (in Chinese).
[22] KASASBEH A S, CHRISTENSEN S, PARSONS M W, et al. Artificial neural network computer tomography perfusion prediction of ischemic core[J]. Stroke, 2019, 50(6): 1578−1581. doi: 10.1161/STROKEAHA.118.022649
[23] SHETH S A, LOPEZ-RIVERA V, BARMAN A, et al. Machine learning-enabled automated determination of acute ischemic core from computed tomography angiography[J]. Stroke, 2019, 50(11): 3093−3100. doi: 10.1161/STROKEAHA.119.026189
[24] 周运锋, 董立军, 杨晨, 等. 动态CTA对非时间窗内前循环脑缺血患者侧枝及血流状态的评估[J]. 放射学实践, 2018,33(3): 259−264. DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2018.03.007. ZHOU Y F, DONG L J, YANG C, et al. Study of dynamic CT angiography in the assessment of collateral circulation and blood perfusion in patients with anterior circulation cerebral ischemic patients without time window[J]. Radiologic Practice, 2018, 33(3): 259−264. DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2018.03.007. (in Chinese).
[25] 昝芹, 陈晓荣, 杨文琼. 颈动脉粥样硬化斑块与急性缺血性脑卒中的相关性研究[J]. CT理论与应用研究, 2023,32(1): 105−112. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.039. ZAN Q, CHEN X R, YANG W Q. Correlation between carotid atherosclerotic plaques and acute ischemic stroke[J]. CT Theory and Applications, 2023, 32(1): 105−112. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.039. (in Chinese).
[26] RODRIGUES G, BARREIRA C M, BOUSLAMA M, et al. Automated large artery occlusion detection in stroke: A single-center validation study of an artificial intelligence algorithm[J]. Cerebrovascular Diseases, 2022, 51(2): 259−264. doi: 10.1159/000519125
[27] YOU J, TSANG A C O, YU P L H, et al. Automated hierarchy evaluation system of large vessel occlusion in acute ischemia stroke[J]. Frontiers in Neuroinformatics, 2020, 14: 13. doi: 10.3389/fninf.2020.00013
[28] WEYLAND C S, PAPANAGIOTOU P, SCHMITT N, et al. Hyperdense artery sign (HAS) in patients with acute ischemic stroke-Automated detection with artificial intelligence driven software[J]. Frontiers in Neurology, 2022, 13: 563.
[29] SHINOHARA Y, TAKAHASHIN, LEE Y, et al. Development of a deep learning model to identify hyperdense MCA sign in patients with acute ischemic stroke[J]. Japanese Journal of Radiology, 2020, 38(2): 112−117. doi: 10.1007/s11604-019-00894-4
[30] LIEW S L, ANGLIN J M, BANKS N W, et al. A large, open source dataset of stroke anatomical brain images and manual lesion segmentations[J]. Scientific Data, 2018, 5(1): 1−11. doi: 10.1038/s41597-018-0002-5
[31] 中国医师协会放射医师分会. 基于深度学习脑血管病智能影像检测规范化研究设计的中国专家建议[J]. 中华放射学杂志, 2023,57(1): 17−26. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20211225-01146. Chinese Association of Radiologists. Chinese expert recommendations on the standardization of study design of deep learning-based automatic imaging detection in cerebrovascular disease[J]. Chinese Journal of Radiology, 2023, 57(1): 17−26. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20211225-01146. (in Chinese).
[32] 姜亮, 周蕾蕾, 艾中萍, 等. 基于DWI和FLAIR的深度学习预测急性脑卒中发病时间[J]. 中华放射学杂志, 2021, 55(8): 811-816. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20201027-01187. JIANG L, ZHOU L L, AI Z P, et al. Prediction of the onset time of acute stroke by deep learning based on DWI and FLAIR[J]. 2021, 55(8): 811-816. DOI:10.3760/cma.j.cn112149-20201027-01187. (in Chinese).
[33] 郭静丽, 彭明洋, 王同兴, 等. 基于DWI和FLAIR的机器学习预测急性脑卒中发病时间的研究[J]. 磁共振成像, 2022,13(3): 22−25, 42. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2022.03.005. GUO J L, PENG M Y, WANG T X, et al. The study of machine learning based on DWI and FLAIR in the prediction of onset time of acute stroke[J]. Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2022, 13(3): 22−25, 42. DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2022.03.005. (in Chinese).
[34] KIM Y C, LEE J E, YU I, et al. Evaluation of diffusion lesion volume measurements in acute ischemic stroke using encoder-decoder convolutional network[J]. Stroke, 2019, 50(6): 1444−1451. doi: 10.1161/STROKEAHA.118.024261
[35] BENTLEY P, GANESALINGAM J, JONES A L C, et al. Prediction of stroke thrombolysis outcome using CT brain machine learning[J]. NeuroImage: Clinical, 2014, 4(C): 635−640.
[36] 段祺, 段曹辉, 周世擎, 等. 基于深度学习的快速磁敏感加权成像评估急性缺血性卒中[J]. 中华放射学杂志, 20233,57(1): 34−40. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20220615-00515. DUAN Q, DUAN C H, ZHOU S Q, et al. Application of fast susceptibility weighted imaging based on deep learning in assessment of acute ischemic stroke[J]. Chinese Journal of Radiology, 20233, 57(1): 34−40. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20220615-00515. (in Chinese).
[37] REHME A K, VOLZ L J, FEIS D L, et al. Identifying neuroimaging markers of motor disability in acute stroke by machine learning techniques[J]. Cerebral Cortex, 2015, 25(9): 3046−3056. doi: 10.1093/cercor/bhu100
[38] CHAUHAN S, VIG L, DE FILIPPO DE GRAZIA M, et al. A comparison of shallow and deep learning methods for predicting cognitive performance of stroke patients from MRI lesion images[J]. Frontiers in Neuroinformatics, 2019, 13: 53. doi: 10.3389/fninf.2019.00053
[39] LI X, WU M, SUN C, et al. Using machine learning to predict stroke-associated pneumonia in Chinese acute ischaemic stroke patients[J]. European Journal of Neurology, 2020, 27(8): 1656−1663. doi: 10.1111/ene.14295
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1. 崔晓燕，葛平. 新型冠状病毒感染可能导致糖尿病的机制探讨. 中国医药生物技术. 2024(02): 169-173 . 
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