临床荟萃 ›› 2026, Vol. 41 ›› Issue (1): 68-72.doi: 10.3969/j.issn.1004-583X.2026.01.012

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基于多模态MRI的人工智能预测模型在缺血性脑卒中的研究进展

艾尼卡尔江·艾合麦提, 帕哈提·吐逊江, 伊木然·苏比, 徐蕊, 罕迦尔别克·库锟, 王云玲()   

  1. 新疆医科大学第一附属医院 影像中心, 新疆 乌鲁木齐 830054
  • 收稿日期:2025-10-15 出版日期:2026-01-20 发布日期:2026-02-02
  • 通讯作者: 王云玲 E-mail:1079806994@qq.com
  • 基金资助:
    “天山英才”科技创新领军人才项目——新疆地区中枢神经系统疾病医学影像人工智能数据库与平台建设(2023TSYCLJ0027);中央引导地方科技发展资金项目——新疆地区缺血性脑卒中风险筛查及多模态影像人工智能研究服务平台建设(ZYYD2023D02);国家重点研发计划项目——国产高端医疗影像装备在“一带一路”沿线主要国家常见疾病诊疗中的临床应用示范研究(2023YFC2414200);新疆医科大学研究生创新创业项目-基于多模态MRI及人工智能技术在卒中后认知障碍脑微观结构——脑功能及脑网络研究(CXCY2025005)

  • Received:2025-10-15 Online:2026-01-20 Published:2026-02-02

摘要:

基于多模态MRI的人工智能预测模型在缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke, CIS)研究中展现出关键作用。多模态MRI技术可获取病灶结构、血流灌注及代谢状态的多维度影像信息。结合人工智能(artificial intelligence, AI)算法的特征提取与模式识别能力,这些模型能够自动化分析影像数据与临床结局的内在联系。现阶段研究主要聚焦于模型对缺血半暗带识别、梗死体积预测、溶栓、取栓疗效评估及长期神经功能预后的精准预测能力。多模态MRI机器学习(machine learning, ML)技术为临床制定早期干预策略及个体化治疗提供了数据驱动的决策支持,推动了缺血性脑卒中从经验医学向精准医学的转化。

关键词: 缺血性卒中, 多模态磁共振成像, 机器学习, 深度学习, 人工智能

中图分类号: