简介：摘要脑血管病由于发病率高、病程长、致残率高、致死率高等特点，已成为重大的社会问题。影像学检查在人群体检、疾病诊断、风险分层和预后评估等方面发挥着重要作用，并在临床应用过程中产生了大量的图像数据，充分发挥这些数据的潜能和价值，将有助于临床问题的解决和方案的优化。人工智能算法由于能够高通量挖掘医学影像大数据中的特征而备受关注，目前已初步应用于脑血管疾病管理环节中的后处理、血管分割、智能诊断、定量影像特征提取、治疗预后评估等多个方面。本文整理了近年人工智能技术在脑血管病影像领域的进展，聚焦于缺血性脑卒中、颅内动脉瘤、烟雾病、血管畸形等颅内血管病变，介绍最新的人工智能技术如何引入影像辅助临床问题的解决，并结合临床实际和前沿发展总结目前脑血管人工智能应用领域存在的问题，对其应用前景进行展望。

简介：摘要脑血管病发病率高、病程长且致残致死率高，是我国重大的公共卫生问题。随着医疗技术设备和成像方案的快速迭代，影像学检查在脑血管病的精准诊疗、风险分层、预后评估中发挥着越来越重要的作用，已成为脑血管病临床工作中不可或缺的辅诊手段。近些年来，脑血管病的早检出、早治疗已逐渐成为全社会的健康共识，而脑血管影像检查技术也同样朝着更规范、更优化、更便捷的方向进行策略配置。同时，先进的脑血管影像数据处理技术的快速应用，为临床提供了更多关于脑血管病的结构、功能信息，提升了临床对疾病的综合评估能力。在过去十年中，面对新技术不断革新的浪潮，中国脑血管病影像领域的专家们不断推动着脑血管病诊疗防治和科学研究朝着更精准的方向前行。未来继续深入开展基于临床科学问题的脑血管病影像学研究必将进一步提升中国在脑血管病领域的影响力。