关键词:
人工智能技术
头颈血管
CTA图像后处理
诊断效率
摘要:
探寻人工智能技术(AI)在头颈血管CTA图像后处理中的应用价值。方法 回顾选取、分析我院在2022年1月-2024年3月收治并行头颈血管CTA图像检查患者100例,均进行CTA图像检查后,分别予以人工手动后处理(人工后处理方法)和人工智能自动后处理和辅助诊断(AI辅助诊断方法)。就100例临床资料进行回顾性分析,并采用 DSA为诊断“金标准”,对比分析AI辅助诊断方法和人工后处理方法在CTA影像中的主客观评分,并对比两种方法在颅内动脉瘤和严重血管狭窄闭塞中的应用价值。结果 人工后处理方法总动脉分叉处及M1区CT值均较AI辅助诊断方法明显降低,具有显著性(P<0.05);AI辅助诊断方法重建影像噪音较人工后处理方法低,而对比噪声比、信噪比则均较人工后处理方法高(P<0.05),且以中动脉水平差异更显著。影像去除效果及影像品质得分,AI辅助诊断方法人工后处理方法佳(P<0.05);在诊断准确性上,剔除血管变异、血管畸形、夹闭和支架植入等患者,在严重血管狭窄-闭塞和动脉瘤方面,2种诊断效率无显著差别(P>0.05)。结论 利用 AI技术对 CTA进行后处理,可有效提高后处理图像质量,缩短后处理重建时间与诊断时间,值得临床进一步推广。