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
• 来源期刊: 第三军医大学学报
• 关键词: 人工智能 体层摄影术,X线计算机 颅内动脉瘤 诊断
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 临床医学|Clinical Medicine
• 页码范围: 1179-1184
• 页数: 6页
• 分类号: R445.3|R651.1|R814.42
• 语种: 中文
• DOI: 10.16016/j.1000-5404.202103144

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、＜3 mm、3～5 mm和＞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、＜3 mm动脉瘤的瘤体长径和3～5 mm动脉瘤的瘤体长径的测量结果,AI自动测量和DSA人工测量的一致性分别为好、好、较好、差和差(ICC =0.778、0.822和0.722,P均＜0.001;1CC = 0.113和0.142,P均＞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.