血管弯曲度，即血管在空间中的曲折程度，与多种疾病，如阿尔茨海默病、动脉粥样硬化等，有密切关系，是疾病诊断的一项重要指标。因此，准确评估血管弯曲度对于临床诊断、治疗和预后具有重要价值。随着医学影像技术的发展，血管弯曲度评估的研究取得了显著进展。本文综述了血管弯曲度评估的主要方法和技术，并对它们的优缺点进行了比较和评价。文中涉及基于距离、角度、曲率、深度学习等技术的血管弯曲度评估算法。基于距离的血管弯曲度评估算法具有计算简单、直观的特点。基于角度和曲率的血管弯曲度评估算法则通过分析血管中心线上的角度和曲率变化来评估弯曲度，具有局部特征捕捉的优势。此外，近年来深度学习算法应用于血管弯曲度评估中，这种算法具有能够自动学习和识别复杂的血管结构的优点。这些算法可以较为准确、稳定地评估血管弯曲度，为临床实践提供了有效的工具。然而，目前的研究仍然存在一些局限性，如算法的通用性、个体差异、实时性等问题尚待解决。继续研究血管弯曲度评估技术，进一步完善血管弯曲度评估算法，以更好地满足临床需求，改善疾病诊断的精确性和效率，对于推动相关领域的发展具有重要意义。本文旨在为未来的研究提供方向，为血管弯曲度评估研究的...