VMI+联合人工智能辅助诊断系统对颅内动脉瘤诊断价值的研究

作     者：韦鑫 陈维娟 邓昊 余菡 曹闻挺 陈金华 刘杨 WEI Xin;CHEN Weijuan;DENG Hao;YU Han;CAO Wenting;CHEN Jinhua;LIU Yang

作者机构：重庆医科大学附属第二医院放射科重庆400010 重庆医科大学医学影像技术系重庆400010 

出 版 物：《中国医疗设备》 (China Medical Devices)

年 卷 期：2021年第36卷第10期

页      面：100-103,107页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 10[医学] 

主　　题：双能CT 虚拟单能量成像 人工智能 头颈CT血管成像 颅内动脉瘤 

摘      要：目的探讨双能CT虚拟单能量成像(Virtual Monoenergetic Imaging Plus,VMI+)技术联合人工智能(Artificial Intelligence,AI)在头颈CT血管成像(CT Angiography,CTA)颅内动脉瘤诊断中的应用价值。方法重建41例临床诊断疑似颅内动脉瘤的头颈CTA数据并获得1组标准线性融合(F_(0.6))图像以及9组VMI+(虚拟能级为40~120 keV,间隔为10 keV)图像。测量10组图像颈总动脉分叉处层面动脉血管的CT值和图像噪声,计算信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR),并比较标准线性融合(F_(0.6))和不同能级VMI+图像的差异。以2名高年资医师一致的诊断意见为参考标准,评价不同虚拟能级下AI对颅内动脉瘤的诊断符合率并筛选出最佳诊断能级。结果AI在40 keV、110 keV、120 keV组诊断符合率分别为51%、64%、60%,分别与高年资医师相比,以上差异均具有统计学差异(P0.05),且50 keV时ROC曲线下面积最大,为0.796(P=0.001)。与F_(0.6)组相比,VMI+图像中40 keV组和50 keV组CT值、SNR和CNR均明显高于F_(0.6)组,其中50 keV组分别提高了92.47%、18.65%和11.87%。70~120 keV组CT值、SNR和CNR均低于F_(0.6)组,以上差异均具有统计学意义(P0.05);60 keV组CT值显著高于F_(0.6)组,差异具有统计学意义(P0.05),SNR和CNR与F_(0.6)组之间的差异无统计学意义(P=0.084、0.399)。结论AI辅助诊断系统对颅内动脉瘤的诊断符合率较高,虚拟单能量成像技术在50~100 keV能级范围能确保AI对动脉瘤的有效诊断,低能级重建可以显著提高CTA图像质量,最佳能级推荐为50 keV。