Machine Learning for Cerebrovascular Disorders

医学 重症监护医学 脑血流 高强度 社会经济地位 冲程(发动机) 疾病 心脏病学 内科学 磁共振成像 放射科 机械工程 环境卫生 工程类 人口
作者
Yannan Yu,David Y.T. Chen
出处
期刊:Neuromethods 卷期号:: 921-961
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-3195-9_29
摘要

Abstract Cerebrovascular disease refers to a group of conditions that affect blood flow and the blood vessels in the brain. It is one of the leading causes of mortality and disability worldwide, imposing a significant socioeconomic burden to society. Research on cerebrovascular diseases has been rapidly progressing leading to improvement in the diagnosis and management of patients nowadays. Machine learning holds many promises for further improving clinical care of these disorders. In this chapter, we will briefly introduce general information regarding cerebrovascular disorders and summarize some of the most promising fields in which machine learning shall be valuable to improve research and patient care. More specifically, we will cover the following cerebrovascular disorders: stroke (both ischemic and hemorrhagic), cerebral microbleeds, cerebral vascular malformations, intracranial aneurysms, and cerebral small vessel disease (white matter hyperintensities, lacunes, perivascular spaces).
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