基于头颈部CTA的人工智能辅助诊断系统对颅内动脉瘤的应用价值探讨

摘要：

目的:探究基于头颈部CT血管成像(CTA)的人工智能(AI)诊断系统对颅内动脉瘤的应用价值.方法:回顾性收集2020年1月至2021年3月的57例因临床疑诊动脉瘤而行头颈部CTA的患者.分别通过人工智能诊断系统与影像医师独立人工分析CTA数据,使用卡方检验评价AI与人工分析方法的诊断准确率,通过组内一致性检验(ICC)及Bland-Altman散点图比较AI和人工分析在动脉瘤形态学测量的一致性.结果:共纳入57例患者、456支血管、75个可疑病灶,AI检出阳性患者44例、阳性血管56支、动脉瘤61个,人工检出阳性患者39例、阳性血管50支、动脉瘤51个.AI基于患者、血管及病灶3个层面对动脉瘤诊断准确率分别为63.2％、93.9％、60.0％.卡方检验示AI与人工分析对于患者及病灶层面动脉瘤的检出无统计学差异(P＞0.05),而对于血管段层面存在统计学差异(P＜0.05);两种方法所得动脉瘤瘤体长径、短径及瘤颈ICC系数分别为0.976、0.972、0.924,95％可信区间分别为0.953～0.988、0.946～0.986、0.832～0.956,Bland-Altman散点图示大部分点集中于1.96倍标准误范围内.结论:基于头颈部CTA的AI诊断系统与人工分析对于临床颅内动脉瘤高危患者的检出能力相当,对于动脉瘤形态学评估的一致性较高,具有推广应用价值.

关键词：颅内动脉瘤、人工智能、头颈部CT血管成像

所属期刊栏目：17

分类号：R319(医用一般科学)

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-37,26