急性缺血性卒中的最终梗死预测
图像与视频处理
2022-11-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文聚焦于每个人体的控制中心：大脑。我们将指出脑血管系统的关键作用及其复杂机制如何在个体间存在差异。然后，我们强调一种特定的急性病理状态，即急性缺血性卒中，并展示如何利用医学成像及其分析来定义治疗方案。我们展示了如何使用不匹配标准在实践中应用核心-半暗带概念，以及如何利用机器学习，通过反卷积或卷积神经网络来预测最终梗死。
引用
@article{arxiv.2211.04850,
title = {Final infarct prediction in acute ischemic stroke},
author = {Jeroen Bertels and David Robben and Dirk Vandermeulen and Robin Lemmens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04850},
year = {2022}
}
备注
17 pages, 5 figures, part of PhD thesis KU Leuven 2022 "Understanding Final Infarct Prediction in Acute Ischemic Stroke Using Convolutional Neural Networks"