基于影像组学预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血预后的临床研究进展
- 作者单位
- 山东第一医科大学第一附属医院神经外科 山东第一医科大学(山东省医学科学院)研究生部
- 刊名
- 临床医学进展
- 年份
- 2026
- 卷号
- 第1期
- ISSN
- 2161-8712
- 关键词
- 影像组学 动脉瘤性蛛网膜下腔出血 预后预测 机器学习 临床研究
- 摘要
- 动脉瘤性蛛网膜下腔出血因其突发性和高致残率,成为神经科临床中的重大挑战,准确的预后评估对优化治疗方案和提高患者生活质量具有重要意义。近年来,影像组学作为一种结合高通量影像特征提取与先进机器学习算法的新兴技术,为aSAH的预后预测提供了新的视角和工具。当前研究主要集中于利用影像组学从CT、MRI等影像数据中提取多维度特征,并通过构建机器学习模型实现对患者预后风险的精准评估。然而,影像组学方法在aSAH领域仍面临特征稳定性、模型泛化能力及临床转化等多重挑战。本文系统综述了基于影像组学的特征提取技术、模型构建策略及其在临床应用中的研究进展,旨在促进该技术在aSAH预后预测中的规范化应用,推动个体化医疗的发展,为未来临床决策提供有力支持。
- 文献类型
- 期刊
- 浏览量
- 12
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