冠心病（CHD）是现代世界中死亡的主要原因。用于诊断和治疗CHD的现代分析工具的开发正在从科学界受到极大的关注。基于深度学习的算法，例如分割网络和检测器，通过及时分析患者的血管造影来协助医疗专业人员，在协助医疗专业人员方面发挥着重要作用。本文着重于X射线冠状动脉造影（XCA），该血管造影被认为是CHD诊断和治疗中的“黄金标准”。首先，我们描述了XCA图像的公开可用数据集。然后，审查了图像预处理的经典和现代技术。此外，讨论了共同的框架选择技术，这是输入质量以及模型性能的重要因素。在以下两章中，我们讨论了现代血管分割和狭窄检测网络，最后是当前最新技术的开放问题和当前局限性。
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