人工智能辅助分析CTA影像诊断颅内动脉瘤的临床研究

叶宇; 王珍; 曹长健; 邱晓明

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人工智能辅助分析CTA影像诊断颅内动脉瘤的临床研究

临床研究 | 更新时间：2022-06-24

- 人工智能辅助分析CTA影像诊断颅内动脉瘤的临床研究
- Clinical research on diagnosis of intracranial aneurysms by CTA imaging assisted with artificial intelligence
- 局解手术学杂志 2022年第2期页码：128
- 作者机构：
  
  鄂东医疗集团市中心医院/湖北理工学院附属医院放射影像科,湖北,黄石,435000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省自然科学基金（WJ2019M043）
- DOI：
  中图分类号：
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叶宇, 王珍, 曹长健, 等. 人工智能辅助分析CTA影像诊断颅内动脉瘤的临床研究[J]. 局解手术学杂志, 2022,(2):128.

YE Yu, WANG Zhen, CAO Chang-jian, et al. Clinical research on diagnosis of intracranial aneurysms by CTA imaging assisted with artificial intelligence[J]. null, 2022,(2):128.
叶宇, 王珍, 曹长健, 等. 人工智能辅助分析CTA影像诊断颅内动脉瘤的临床研究[J]. 局解手术学杂志, 2022,(2):128. DOI：

YE Yu, WANG Zhen, CAO Chang-jian, et al. Clinical research on diagnosis of intracranial aneurysms by CTA imaging assisted with artificial intelligence[J]. null, 2022,(2):128. DOI：

摘要

目的探讨在CT血管造影（CTA）中采用传统人工、人工智能（AI）及两者联合对颅内动脉瘤的检出效能。方法纳入我院疑似颅内动脉瘤并行CTA及数字减影血管造影术（DSA）检查的患者359例，以DSA检查为金标准，分别采用传统人工、AI及两者联合分析CTA图像，计算3种方法对颅内动脉瘤诊断的灵敏度、特异度、假阳性率、假阴性率及准确度，并对传统人工、AI动脉瘤漏诊及误诊的原因进行分析。结果传统人工组、AI组、人工联合AI组对颅内动脉瘤的检出率分别为92.12%、92.12%、95.92%，组间比较差异无统计学意义（P＞0.05）。人工联合AI诊断颅内动脉瘤的灵敏度、特异度及准确度分别为95.92%、92.42%及95.39%，高于单一诊断；假阳性率(7.58%)、假阴性率（4.08%）均低于单一诊断。传统人工及AI在毗邻骨质、合并动静脉畸形/烟雾病/夹闭术后复发、非责任动脉瘤方面比较差异有统计学意义（P＜0.05）。结论传统人工联合AI对颅内动脉瘤诊断的灵敏度、特异度及准确度较单一方法高，其可降低颅内动脉瘤的漏诊率及误诊率。

Abstract

关键词

颅内动脉瘤传统人工人工智能CT血管造影数字减影血管造影术

Keywords

intracranial aneurysmtraditional manual methodartificial intelligenceCT angiographydigital subtraction angiography

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