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人工智能辅助头颈部CTA在急性脑卒中影像诊断中的临床应用* |
邹安民① 黄邵芳① 邹加炉① 涂斌① |
①乐平市人民医院影像科 江西 乐平 333300 |
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Clinical Application of Artificial Intelligence Assisting Head and Neck CTA in Imaging Diagnosis of Acute Stroke |
ZOU Anmin, HUANG Shaofang, ZOU Jialu, TU Bin |
First-author's address: Imaging Department, Leping People's Hospital, Leping 333300, China |
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摘要 目的:分析人工智能(AI)辅助头颈部CT血管造影(CTA)在急性脑卒中影像诊断中的临床应用效果。方法:选取2023年6月—2024年4月乐平市人民医院收治的80例急性脑卒中患者,依据随机数字表法分为对照组与研究组,各40例。对照组采用传统阅片方法分析,研究组采用AI辅助软件方法分析。比较两组阅图主观评价情况、客观评价情况、诊断结果、诊断效能。结果:研究组去骨能力评分低于对照组,图像质量评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组颈总动脉、大脑中动脉CT值、图像信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)均高于对照组,噪声低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。DSA诊断检查结果显示,对照组40例患者中,有18例患者重度闭塞狭窄,25例患者有动脉瘤;研究组40例患者中,有18例患者重度闭塞狭窄,24例患者有动脉瘤;对照组人工诊断结果显示,40例患者中有18例重度闭塞狭窄,24例有动脉瘤;研究组AI诊断结果显示,40例患者中有19例重度闭塞狭窄,25例有动脉瘤。以DSA诊断为标准,两组重度狭窄闭塞及动脉瘤的诊断敏感度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:AI技术应用于头颈部CTA图像后处理的可行性较高,可缩短图像重建、诊断时间,且可达到较高的图像重建质量及与人工诊断相似的诊断效能。
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关键词 :
人工智能技术,
头颈部,
CTA图像,
脑卒中
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收稿日期: 2024-07-17
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基金资助:*基金项目:景德镇市科技计划项目(20232SFZC059) |
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