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摘要
目的 探究基于AI的头颈CTA在诊断颅内动脉瘤中的应用价值。方法 回顾性收集右江民族医学院附属医院2021年5月至2022年5月共96例疑似颅内动脉瘤患者的临床资料。分别通过AI后处理技术(AI组)与人工后处理技术(手动组)分析CTA数据，并记录两组后处理时间以及颅内动脉瘤的检出和径线测量结果。以DSA为金标准，计算两组诊断颅内动脉瘤的敏感度和准确率，并分别与DSA动脉瘤测量结果进行比对。结果 96例患者中，经DSA确诊71例,共计92个动脉瘤。(1)后处理时间：手动组为380(342～434) s, AI组为3.05(2.79～3.22)s,差异有统计学意义(P<0.001)。(2)检出效能：以患者为单位，诊断颅内动脉瘤的敏感度、特异度和准确率，AI组分别为88.73%、80.65%、91.66%,手动组分别为91.55%、80.00%、96.87%;以动脉瘤个数和位置为单位，AI组误诊及漏诊个数多于手动组。(3)定量分析：与DSA测量数值对比，AI组在瘤颈宽度的测量数值上差异具有统计学意义(P<0.05),而手动组在瘤颈宽度的测量数值差异无统计学意义(P>0.05);手动组与AI组与DSA测量数值对比在瘤体<3 mm的测量数值上差异均具有统计学意义(P<0.05),而对于瘤体长径3～5 mm及>5 mm测量数值差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 基于AI的头颈CTA在诊断颅内动脉瘤中具有较高的价值，AI技术可作为进一步推广及应用的筛查手段。同时也存在一定的假阳性率和假阴性率，需灵活联合传统人工诊断，从而达到最佳的正确诊断效果。
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