换一批头颈部CTA联合人工智能对缺血性脑卒中患者的图像质量研究
Image quality of cranio-cervical CTA combined with artificial intelligence in patients with ischemic stroke
摘要目的 探讨头颈部计算机体层扫描血管成像(CTA)应用人工智能(AI)对脑卒中患者的图像质量研究.方法 选择2021年6月至2022年6月在乐山市人民医院接受治疗的脑卒中患者60例,其中男性38例,女性22例;年龄46～92岁,平均年龄68.26岁(标准差5.25岁);单侧肢体无力19例,口角歪斜14例,语言不清13例,昏迷8例,肢体运动不协调6例.所有患者头颈部CTA原始图像均上传星云工作站,并由两名主治医师对图像进行手动后处理及上传AI工作站,分别重建容积再现(VR)、最大密度投影(MIP)、曲面重建(CPR).对比AI重建与手动重建的图像质量及时效性.结果 头颈部CTA对脑卒中患者诊断中,AI重建的VR图像3分为75％,2分为23.3％,1分为1.7％;MIP图像3分为76.7％,2分为23.3％;CPR图像3分为85％;2分为15％;手动重建VR图像3分为80％;2分为20％;MIP图像3分为81.7％,2分为18.3％;CPR图像3分为95％,2分为5％.手动后处理与AI重建方法VR、MIP、CPR图像比较,差异均无统计学意义(P＞0.05).AI处理图像所需时间为(2.33±0.15)min,手动处理图像的时间为(12.33±2.30)min,AI的处理时间明显少于手动处理时间(P＜0.05),AI较手动时间增益率为83.3％.结论 AI后处理图像质量与手动后处理图像质量相近,但AI后处理图像时效性更好,有利于为脑卒中患者治疗赢得更多时间,值得临床推广.
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关键词
脑卒中头颈部计算机体层扫描血管成像(CTA)人工智能图像后处理strokecranio-cervicalcomputed tomography angiography(CTA)artificial intelligence(AI)image post-processing
栏目名称
DOI
10.13339/j.cnki.sglc.20230626.015
发布时间
2023-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
乐山市级科研基金项目（20SZD152）
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