在临床实践中，脑血管狭窄作为导致脑卒中、脑缺血等严重后果的重要因素之一，其早期诊断与治疗显得尤为重要，如何精准地识别并评估脑血管狭窄的严重程度，是当前医学领域的一大挑战。
通过无创性影像学检查如CT血管造影、磁共振血管成像等，可以初步了解血管狭窄的部位和程度，但这些方法往往只能提供二维图像，难以全面评估狭窄的复杂性和对血流的影响。
数字减影血管造影（DSA）作为金标准，能够提供三维的血管图像，直观展示狭窄的形态和血流动力学变化，DSA为有创检查，存在一定的风险和费用。
近年来，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的影像分析技术逐渐应用于脑血管狭窄的诊断中，这些技术能够自动识别并量化狭窄程度，提高诊断的准确性和效率，但如何确保算法的准确性和可靠性，以及如何将其与临床实践相结合，仍需进一步探索。
脑血管狭窄的精准诊断与治疗是一个多学科、多技术融合的过程，需要医生、技师、工程师以及科研人员的共同努力。
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