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人工智能 (AI) 是一个快速发展的领域，它指的是任何执行通常属于人类智能的任务的计算机算法。1 这些算法可能应用于核心脏病学的许多方面，包括通过临床报告进行图像重建。特别是，与典型的心肌灌注扫描相关的大量临床、压力和成像信息非常适合 AI 方法，这些方法可以客观地整合这些数据以改善疾病诊断和风险预测。尽管 AI 应用最初对许多临床医生来说可能令人生畏，但了解关键术语和流程可以大大提高对这些算法的理解和潜在的临床影响。在对关键术语的回顾的启发下，本文将回顾最近的 AI 图像重建方法，这些方法可用于提高图像质量或减少辐射暴露以及自动图像配准的方法。接下来，我们将总结 AI 驱动的心肌灌注图像衰减校正 (AC) 以及从 AC 成像中自动分割冠状动脉钙化 (CAC)。我们还将讨论利用
人工智能在核心脏病学中的应用
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