医工简报 |深度学习用于量化与神经认知变化相关的大脑衰老速度；CATD：面向 EEG 到 fMRI

摘要：传统诊断方法往往难以捕捉患者个体化的血栓风险。微工程化的“芯片血管”平台在血栓研究和个性化医疗中展现出革命性潜力。3月11日，悉尼大学 Zhao Yunduo 等人探讨了血栓管理的未来：片上血管平台、高级传感和人工智能驱动的数字双胞胎融合。尽管在规模化、标准化

传统诊断方法往往难以捕捉患者个体化的血栓风险。微工程化的“芯片血管”平台在血栓研究和个性化医疗中展现出革命性潜力。3月11日，悉尼大学 Zhao Yunduo 等人探讨了血栓管理的未来：片上血管平台、高级传感和人工智能驱动的数字双胞胎融合。尽管在规模化、标准化和监管审批方面仍存在挑战，但这些技术的结合有望彻底改变血栓管理，推动精准心血管医疗的发展。END编辑| 王树彤审核| 医工学人理事会

来源：晓霞看科技

标签：深度学习 fmri 医工 eeg 医工简报

本文地址：http://news.43b.com.cn/a/906737.html

免责声明：本站系转载，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本站联系，我们将在第一时间删除内容!