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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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