医学心血管论文参考文献引用:病例/影像数据的标注

医学心血管论文中，病例与影像数据的标注是关键环节，准确标注能为研究提供可靠数据基础，助力深入剖析心血管疾病特征、发病机制等，在引用参考文献时，涉及病例/影像数据标注的内容，需详细记录标注方法、标准及流程等信息，这些标注信息不仅反映前人研究的严谨性，也为后续研究提供参考，确保研究基于准确、规范的数据，提升医学心血管领域研究的科学性与可靠性。

英文文献

Litjens G, Kooi T, Bejnordi B E, et al. A survey on deep learning in medical image analysis[J]. Medical image analysis, 2017, 42: 60-88.
- 内容概述：这篇综述论文全面回顾了深度学习在医学图像分析中的应用，其中涉及心血管影像数据的标注问题，详细讨论了不同类型的心血管影像（如超声心动图、心脏磁共振成像等）在标注过程中面临的挑战,以及深度学习算法如何利用标注数据进行模型训练和性能提升。
- 引用理由：对于研究心血管影像数据标注与深度学习结合的论文，此文献提供了宏观视角和基础理论支持,帮助理解标注数据在深度学习模型中的关键作用。
Peng P, Lekadir K, Gooya A, et al. A review of heart chamber segmentation for structural and functional analysis using cardiac magnetic resonance imaging[J]. Magnetic resonance materials in physics, biology and medicine, 2016, 29(2): 155-178.
- 内容概述：专注于心脏磁共振成像（MRI）中心腔分割的综述，阐述了准确标注心脏各腔室（左心房、左心室、右心房、右心室）对于心血管疾病诊断和功能分析的重要性，介绍了多种标注方法和相关算法,以及标注过程中可能出现的误差来源和解决方案。
- 引用理由：针对心血管MRI影像数据标注，此文献提供了详细的技术分析和实践指导,适合在研究心血管MRI标注方法或评估标注准确性的论文中引用。
Irving B, Chen H, Schnabel J A, et al. Semi-automated quality control of cardiac MR image segmentation[J]. Medical image analysis, 2014, 18(7): 1127-1141.
- 内容概述：提出了一种心脏MRI图像分割的半自动质量控制方法，强调了标注数据质量对分割结果的影响，通过引入半自动技术来检测和纠正标注中的错误,提高标注数据的准确性和一致性。
- 引用理由：当论文涉及心血管影像数据标注的质量控制时，此文献提供了具体的方法和案例,有助于探讨如何确保标注数据的可靠性。
Zheng Y, Barbu A, Georgescu B, et al. Four-chamber heart modeling and automatic segmentation for the cardiac DICOM evaluation (CADE) project[J]. Medical image analysis, 2008, 12(5): 559-576.
- 内容概述：介绍了为心脏DICOM评估（CADE）项目开发的四腔心建模和自动分割方法，详细描述了标注过程，包括如何定义心脏各腔室的边界和特征，以及如何利用标注数据构建准确的四腔心模型,为心血管疾病的诊断和治疗提供支持。
- 引用理由：对于研究心血管影像数据标注在疾病诊断模型构建中的应用，此文献提供了实际的建模和标注案例,具有参考价值。

中文文献

李颖, 陈韵岱, 吕树铮, 等. 冠状动脉CT血管成像影像标注规范及质量控制专家共识[J]. 中华放射学杂志, 2020, 54(10): 931-937.
- 内容概述：该共识由国内心血管影像领域专家制定，详细阐述了冠状动脉CT血管成像（CCTA）影像标注的规范和质量控制标准，包括标注的内容（如冠状动脉斑块、狭窄程度等）、标注的方法和流程,以及如何确保标注数据的准确性和一致性。
- 引用理由：针对冠状动脉CT影像数据标注，此文献提供了权威的标准和指导,适合在国内心血管影像标注相关论文中引用。
张晓东, 李建军, 王怡宁, 等. 心脏超声影像数据标注方法及应用研究进展[J]. 中国医学影像技术, 2019, 35(11): 1721-1725.
- 内容概述：综述了心脏超声影像数据标注的方法和应用研究进展，介绍了不同类型心脏超声图像（如二维超声、三维超声）的标注特点，以及标注数据在心血管疾病诊断、治疗决策和预后评估中的应用。
- 引用理由：对于研究心脏超声影像数据标注的论文，此文献提供了全面的研究进展和实际应用案例,有助于了解该领域的研究动态。
王伟, 刘士远, 萧毅, 等. 心血管磁共振影像数据标注与深度学习应用研究[J]. 放射学实践, 2021, 36(07): 845-850.
- 内容概述：探讨了心血管磁共振影像数据标注与深度学习的应用，分析了心血管MRI影像标注的难点和挑战，介绍了如何利用标注数据训练深度学习模型,实现心血管疾病的自动诊断和分类。
- 引用理由：当论文涉及心血管MRI影像数据标注与深度学习结合的研究时，此文献提供了具体的研究方法和结果,具有参考意义。