【摘 要】
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研究背景颅内动脉瘤是较常见的脑血管疾病,也是常见的脑血管意外原因,及时和准确的诊断,对于预防颅内动脉瘤脑意外和及早治疗有重要意义。计算机断层扫描血管造影（Computed Tomography Angiography,CTA）是目前颅内动脉瘤一线诊断的主要手段。CTA需要人工判断,难免存在一定漏诊、误诊以及个体判断差异性,并且费时费力,有时需要采用更灵敏和特异的数字减影血管造影（Digital S
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研究背景颅内动脉瘤是较常见的脑血管疾病,也是常见的脑血管意外原因,及时和准确的诊断,对于预防颅内动脉瘤脑意外和及早治疗有重要意义。计算机断层扫描血管造影（Computed Tomography Angiography,CTA）是目前颅内动脉瘤一线诊断的主要手段。CTA需要人工判断,难免存在一定漏诊、误诊以及个体判断差异性,并且费时费力,有时需要采用更灵敏和特异的数字减影血管造影（Digital Subtraction Angiography,DSA）进一步诊断。基于计算机深度学习的辅助算法已经用于医学影像诊断领域,帮助提高疾病诊断的灵敏度和特异度。本研究拟建立一种基于计算机深度学习的CTA诊断模型,目的是提高临床对颅内动脉瘤的诊断效能。研究方法研究对象是临床疑似颅内动脉瘤并进行了颅脑CTA检查的患者;以某省省会城市两家三级甲等综合医院为研究现场,连续收集2012-2019年间在院就诊并进行颅脑CTA检查患者的临床资料和影像图像资料。建立基于深度学习算法CTA诊断模型的方法:首先从所有病例中随机抽取30%,排除未做金标准诊断（DSA或手术）检测的病例后,余下有金标准的病例用作验证模型;70%病例加上前述未做DSA检测的病例,用于训练基于U-net型卷积神经网络算法的CTA图像分割诊断模型。深度学习CTA诊断模型的诊断效能评价:采用流行病学诊断试验评价的方法进行评价,采用的评价指标包括灵敏度、特异度、准确率、约登指数、阳性预测值、阴性预测值、曲线下面积;以DSA或手术作为诊断金标准试验,以验证病例作为评价对象,对建立的深度学习辅助CTA诊断模型诊断颅内动脉瘤的诊断效能进行评价。研究结果共收集疑似颅内动脉瘤病例2412例,其中符合纳入条件的病例2410例,共获得1372210帧影像图像,平均每个患者569帧。男性占43%,女性占57%,中位数年龄60岁（40-91岁）,平均年龄61.6岁（±12.2岁）,包括834例CTA阳性病例（34.6%）和1576例CTA阴性病例（65.4%）;2169例病例作为训练集病例,241例病例为测试集病例。与金标准试验比较,本研究建立的深度学习辅助CTA诊断模型对验证病例颅内动脉瘤诊断的灵敏度为0.80（95%CI,0.73-0.86）,特异度为0.88（95%CI,0.79-0.95）,准确率为 0.83（95%CI,0.77-0.87）,约登指数为 0.68（95%CI,0.52-0.80）;阳性预测值为 0.94（95%CI,0.88-0.97）,阴性预测值为 0.67（95%CI,0.57-0.76）。对于男性、蛛网膜下腔出血患者,本模型诊断的阳性预测值分别达到 0.97（95%CI,0.88-1.00）和 0.99（95%CI,0.82-1.00）,受试者工作特征曲线下面积为0.93（95%CI,0.89-0.96）;对于≤3mm的颅内动脉瘤,诊断的灵敏度达 0.86（95%CI,0.76-0.93）,模型的 NND 达到 1.4。结论在诊断颅内动脉瘤上,基于深度学习的CTA诊断模型与DSA诊断比较,具有较高的特异度和阳性预测值。CTA与DSA相比,为非侵入性检查、省时且不良反应小,因此本模型用于CTA的诊断有潜在的临床应用价值,可作为疑似颅内动脉瘤病例的辅助诊断方法,从而减少侵入性诊断手段。
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