Artificial intelligence-based automatic nidus segmentation of cerebral arteriovenous malformation on time-of-flight magnetic resonance angiography

医学 动静脉畸形 磁共振成像 磁共振血管造影 分割 放射科 血管造影 人工智能 计算机科学
作者
Mengqi Dong,Sishi Xiang,Tao Hong,Chunxue Wu,Jiaxing Yu,Kun Yang,Wanxin Yang,Xiangyu Li,Jian Ren,Hailan Jin,Ye Li,Guilin Li,Ming Ye,Jie Lu,Hongqi Zhang
出处
期刊:European Journal of Radiology [Elsevier]
卷期号:178: 111572-111572
标识
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111572
摘要

Accurate nidus segmentation and quantification have long been challenging but important tasks in the clinical management of Cerebral Arteriovenous Malformation (CAVM). However, there are still dilemmas in nidus segmentation, such as difficulty defining the demarcation of the nidus, observer-dependent variation and time consumption. The aim of this study isto develop an artificial intelligence model to automatically segment the nidus on Time-Of-Flight Magnetic Resonance Angiography (TOF-MRA) images.
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