近日，我校医学影像学院影像组学周运锋教授团队与安徽医科大学第一附属医院李小虎教授团队合作，在国际顶级学术期刊《npj Digital Medicine》（中国科学院1区Top期刊，影响因子15.1）上在线发表了题为《Prediction of functional outcomes in aneurysmal subarachnoid hemorrhage using pre-/postoperative noncontrast CT within 3 days of admission》的研究论文。双方教授作为共同通讯作者完成了此项具有重要临床意义的科研工作。
该研究创新性地采用深度学习技术，成功实现了对动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）患者预后的精准预测。研究基于患者入院3天内的CT平扫图像进行分析，能够准确预测患者发病3个月后的功能结局，为临床早期干预和个性化治疗方案的制定提供了强有力的决策支持，具有显著的临床应用潜力。
值得注意的是，该团队在此领域已进行了系统性的深入研究，前期研究工作主要基于CT灌注成像（CTP）数据来预测患者结局，相关成果已发表在《Journal of the American Heart Association》《European Radiology》和《American Journal of Roentgenology》等多个国际权威期刊上，展现了团队在该研究领域的深厚积累和技术延续性。
动脉瘤性蛛网膜下腔出血是一种危重的脑血管疾病，致死率和致残率极高。此项研究的突破在于，仅利用临床常规采集的平扫CT图像，即可实现早期、准确的预后预测，降低了技术应用门槛，提高了预测方法的普适性和临床转化价值。（周运锋/文、图）
研究成果
皖公网安备 34020302000135号