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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

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 年 43卷 12期

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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 年 43卷 12期
标签:
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;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