AI辅助头颈CTA在诊断颅内动脉瘤中的应用

作     者：邓昊 韦鑫 曹闻挺 艾光勇 余菡 方静 吴博涵 周治明 陈金华 陈维娟 DENG Hao;WEI Xin;CAO Wenting;AI Guangyong;YU Han;FANG Jing;WU Bohan;ZHOU Zhiming;CHEN Jinhua;CHEN Weijuan

作者机构：重庆医科大学附属第二医院放射科重庆400010 

出 版 物：《第三军医大学学报》 (Journal of Third Military Medical University)

年 卷 期：2021年第43卷第12期

页      面：1179-1184页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 100210[医学-外科学(含：普外、骨外、泌尿外、胸心外、神外、整形、烧伤、野战外)] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 10[医学] 

主　　题：人工智能 体层摄影术,X线计算机 颅内动脉瘤 诊断 

摘      要：目的探究人工智能(artificial intelligence, AI)在头颈CT血管成像(CT angiography, CTA)诊断颅内动脉瘤中的价值。方法回顾性分析本院2020年8月至2021年1月117例临床疑似颅内动脉瘤患者间隔2周内头颈CTA及数字减影血管造影(digital subtraction angiography, DSA)资料。以DSA结果为金标准,计算AI诊断动脉瘤的敏感度和准确率。记录AI自动测量动脉瘤径线的结果,并与DSA人工测量结果进行一致性检验。结果 117例患者经DSA确诊为颅内动脉瘤105例,共计136个动脉瘤。(1)诊断效能方面,以患者为单位,AI对动脉瘤诊断的敏感度和准确率分别为87.6%和79.5%。以病灶为单位,对总体、5 mm的动脉瘤,AI诊断敏感度分别为79.4%、55.2%、81.5%和92.9%,准确率分别为72.0%、53.8%、75.3%和86.3%。(2)定量分析方面,对动脉瘤总体瘤体长径、总体瘤体短径、5 mm动脉瘤的瘤体长径、0.05)。结论 AI在头颈CTA诊断颅内动脉瘤中具有较高的价值,对瘤体长径5 mm的径线测量结果可作为参考标准,可以作为辅助诊断工具进一步推广和应用。