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[目 的]初步探讨增强现实技术在Stanford A型主动脉夹层疾病的诊断、术前规划等方面的应用价值、科学意义及可行性分析。[方法]研究对象为云南省阜外心血管病医院和云南大学附属医院心脏外科2020年5月～2021年9月收治的Stanford A型主动脉夹层患者25例,收集患者基本信息以及胸腹主动脉CT血管造影（CTA）的影像资料,使用Mimics21.0进行血管的数字化3D模型重建,随后将重建的虚拟血管模型和真实环境集成到立体显示设备中,最后将贴近真实感官效果的模型呈现在临床医师眼前。将所有研究对象的影像学数据分为三组:原始CTA数据组、数字化3D模型组、AR模型组,分别测量三组模型同一部位的直径、主动脉弓部各分支血管与主动脉弓形成的夹角大小,以及主动脉弓弯曲指数。测量部位为:①主动脉原发破口处真腔、假腔、无名动脉（IA）、左颈总动脉（LCCA）、左锁骨下动脉（LSA）开口处直径、IA-LCCA间距、LCCA-LSA间距,②无名动脉、左颈总动脉、左锁骨下动脉起始部中线与主动脉弓中线形成的夹角,③主动脉弓弯曲指数。将所测得的数据绘制成柱状图,并使用线性回归评估三种模型的相关性。将数据导入SPSS20.0软件,使用单因素方差分析评估三种模型同一测量部位的差异性,之后根据术前AR模型制定手术方案,并与术中主动脉形态以及病变情况验证模型是否符合。随之探讨AR技术是否能用于Stanford A型主动脉术前诊断及个体化手术方案设计等方面的价值。[结 果]1.25例患者原始CTA组、数字化3D模型组、AR模型组所测量的真腔数值分别为（21.46±6.49）mm、（22.28±6.50）mm、（23.61±6.96）mm;假腔测量数值分别为（28.94±11.30）mm、（29.62±10.90）mm、（30.19±10.82）mm;IA开口处直径分别为（13.11±4.16）mm、（14.13±4.35）mm、（14.97±4.12）mm;LCCA 开口处直径分别为（12.48±2.80）mm、（12.78±2.66）mm、（13.43±2.87）mm;LSA 开口处直径分别为（15.62±2.53）mm、（16.24±2.61）mm、（16.92±2.45）mm;IA-LCCA 间距分别为（15.69±2.80）mm、（15.90±2.69）mm、（16.76±2.71）mm;LCCA-LSA 间距分别为（16.81±3.10）mm、（17.17±2.90）mm、（17.75±3.00）mm;IA 夹角分别为（52.85±7.08）°、（55.42±6.75）°、（56.59±6.79）°;LCCA 夹角分别为（56.62±6.32）°、（58.33±6.65）°、（59.56±6.74）°;LSA夹角分别为（62.15±5.52）°、（62.79±5.72）°、（63.95±4.89）°;弯曲指数分别为1.19±0.07、1.20±0.07、1.21±0.07,以上数据均在95%置信区间。2.将所有测量数据绘制成数据图,可以得出在三组模型上测量同一部位,每个值变化浮动较小则证明其个体值差异性较小。将三组模型进行线性回归分析,可初步判断各组之间有近似线性关系,通过线性回归分析研究显示三种模型,两两比较均呈高度相关（γ＞0.6）,表明CTA模型、数字化3D模型、AR模型存在正相关关系,可用于本研究的评估。3.使用SPSS20.0软件分析25例患者原始CTA模型、数字化3D模型、AR模型所测得的数据,通过分析各组数值的平均值、中位数等计算出的概率P＞0.05,即在给定显著性水平a=0.05的前提下,各样本数值通过方差齐次性检验。随后使用方差分析结果显示三者之间比较无显著性差异（P＞0.05）。已知各组数据通过方差齐性检验,则使用LDS对其两组差值做T检验,结果表明:组间两两比较均为P＞0.05,证明均不存在显著性差异。以上结果表明,AR模型与CTA模型的解剖结构无显著差异,可以用于AD患者术前的评估,且拥有较高的可信度。4.根据术前分析25例患者AR模型,将其按照孙氏细化分型分为,A1C型占32%（8 例）,A2C 型占 12%（3 例）,A2S 型占 12%（3 例）,A3C 型占 24%（6例）,A3S型占20%（5例）,原发破口均位于升主动脉及主动脉根部,其中28%（7例）患者夹层累及主动脉弓分支血管,8%（2例）患者累及右冠开口,64%（16例）患者夹层累及至主动脉弓远端,4%（1例）患者再发破口逆撕至LSA开口处,12%（3例）患者夹层累及至右髂动脉。主动脉弓类型均为标准型从左到右依次为（IA、LCCA、LSA）。在术中直视状态下验证其组织血管形态结构与AR模型所呈现出的结构高度吻合,手术效果满意。[结 论]本研究表明应用AR技术可以清晰观察到主动脉形态、原发破口的位置、病变累及的范围、主动脉内部的病变及各分支血管的空间解剖情况,对主动脉夹层的分型以及手术方案的制定提供了有效的帮助。因此,我们认为AR技术在Stanford A型主动脉夹层的术前规划中具有良好的应用前景,可能成为该疾病临床术前规划的新工具。