【摘 要】
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在法医学领域,心脏性猝死的诊断受主观因素和人工测量方法的限制,使某些参数可能存在估计偏差或测量偏差。随着死后断层影像在死因鉴定和心脏病理学研究中发挥越来越重要的作用,应用深度学习等人工智能技术对海量的心脏影像学数据进行分析,为法医学鉴定和科研工作者对心脏疾病进行精细诊断和定量分析提供了可能。本文对近几年深度学习在心脏影像学领域的主要研究进行综述,为目前深度学习在心脏性猝死虚拟解剖中的应用提出可行的发展方向。
【机 构】
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华中科技大学同济医学院法医学系,司法鉴定科学研究院
【基金项目】
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中央级公益性科研院所资助项目(GY2020Z-4,GY2021G-4),司法部司法鉴定重点实验室资助项目,上海市法医学重点实验室资助项目(21DZ2270800),上海市司法鉴定专业技术服务平台资助项目(19DZ2292700)。
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在法医学领域,心脏性猝死的诊断受主观因素和人工测量方法的限制,使某些参数可能存在估计偏差或测量偏差。随着死后断层影像在死因鉴定和心脏病理学研究中发挥越来越重要的作用,应用深度学习等人工智能技术对海量的心脏影像学数据进行分析,为法医学鉴定和科研工作者对心脏疾病进行精细诊断和定量分析提供了可能。本文对近几年深度学习在心脏影像学领域的主要研究进行综述,为目前深度学习在心脏性猝死虚拟解剖中的应用提出可行的发展方向。
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