基于高分辨率磁共振技术及深度学习辅助颈动脉慢性闭塞介入再通的临床应用研究

（1）获取颈内动脉慢性闭塞患者基于无创的高分辨率磁共振的多模态参数，包括管壁强化水平、影像组学、三维形态学、管迂曲路径、血流动力学等定量参数，分析颈内动脉慢性闭塞再通影响因素。 （2）结合无创的高分辨率磁共振检查及人工智能深度学习网络，构建颈内动脉慢性闭塞病灶自动分割及重建模型，达到闭塞病灶三维可视化，结合再通影响因素分析结果，建介再通术前评估、手术规划及术中指引的“新方法”，为临床颈内动脉慢性闭塞患者个体化精准治疗提供参考和依据。 （3）前瞻性纳颈内动脉慢性闭塞介再通的患者，构建前瞻性队列研究数据库，初步探索“新法”应效果。