【JCR Q1 IF=3.3】优化U-Net++模型剪枝策略，实现高效准确的脑血管CTA图像分割
临床问题简介缺血性脑卒中是致死致残的主要原因，颅内动脉的狭窄或闭塞是其关键病理基础。现有CTA图像中，因颅底骨结构干扰，导致内颈动脉（ICA）和椎动脉（VA）分割困难，严重影响自动化诊断及治疗计划制定的效率与准确性。数据来源（样本量、是否多中心）共纳入70例患者CTA影像（2020–2023年），包含：14例双能量CTA（DECTA）56例减影CTA（DSCTA）平均每人110张图像切片（主要覆盖ICA与VA区域）数据采集来自多种品牌的CT设备，提升了模型的泛化能力单中心研究，但设备多样性增强了临床适用性Application and optimiz…算法方法（建模思路、模型类型）使用 U-N
