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：第三军医大学学报, 2021, 43(12): 1179-1184.

DOI：10.16016/j.1000-5404.202103144

• 人工智能
• 体层摄影术,X线计算机
• 颅内动脉瘤
• 诊断

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;ICC=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。

• 单位
  重庆医科大学附属第二医院