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作者：蒋全;龙小武;吴元魁;
单位：南方医科大学南方医院影像诊断科;云浮市人民医院医学影像科;
摘要：缺血性脑卒中具有高致残率与高病死率，早期精准影像评估对血管内治疗决策及预后判断至关重要。然而，传统影像评估手段存在显著局限性。平扫CT对超急性期病灶识别敏感性低，病因分型、ASPECTS评分等人工判读方式主观性强、耗时长且一致性差。人工智能（artificial intelligence, AI）技术为解决上述问题提供了新路径。已有大量学者对影像AI在缺血性脑卒中关键领域的应用价值进行了深入研究并取得了重要进展。本文对影像AI辅助缺血性脑卒中的病因分型、病灶自动识别与分割、梗死核心和缺血半暗带量化分析、ASPECTS评分自动化等方面的研究进行综述，探讨当前研究的局限性及其未来的研究方向，旨在为缺血性脑卒中的AI辅助诊断工具开发提供参考，助力建立快速、客观、可重复的卒中影像评估流程，改善患者临床结局。
关键词：人工智能;;卒中;;缺血性脑卒中;;磁共振成像;;体层摄影术,X线计算机
基金资助：广东省自然科学基金项目（编号：2023A1515011453）~~
