【摘 要】
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目的探讨基于3D Universal U-Net（3D U2-Net）的人工智能（artificial intelligence,AI）计算机辅助诊断（computer aided diagnosis,CAD）系统在3D-TOF-MRA颅内囊状动脉瘤（Intracranial aneurysms,IAs）检测中的临床应用价值。方法回顾性收集2013年1月至2020年5月于青岛大学附属医院行常规体格
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目的探讨基于3D Universal U-Net（3D U2-Net）的人工智能（artificial intelligence,AI）计算机辅助诊断（computer aided diagnosis,CAD）系统在3D-TOF-MRA颅内囊状动脉瘤（Intracranial aneurysms,IAs）检测中的临床应用价值。方法回顾性收集2013年1月至2020年5月于青岛大学附属医院行常规体格检查或就诊的797例未破裂囊状动脉瘤患者（IAs阳性）和150例无动脉瘤正常检查者（IAs阴性）的3D-TOF-MRA图像。将MR DICOM格式图像从PACS系统中提取并将其导入ITK-SNAP软件,由一名影像医师对全部动脉瘤逐层进行勾画、分割。在对MRA图像进行预处理后,随机将947例检查者分为训练组（679例,包括IAs阳性579例和IAs阴性100例）和测试组（268例,包括IAs阳性218例和IAs阴性50例）。采用3D U~2-Net通用神经网络对训练组67221张MRA图像进行学习和训练,建立基于深度学习的人工智能动脉瘤辅助诊断系统。对测试组26264张MRA图像进行临床验证,采用χ2检验或fisher精确检验比较和分析人工智能动脉瘤CAD系统与不同年资放射科医师（医师1:住院医师,参与放射诊断工作3年;医师2:主治医师,参与放射诊断工作7年）对IAs的检测效能。结果（1）一般资料结果:1)训练组679例检查共计636个动脉瘤,动脉瘤直径范围为2.0～33.0mm（平均大小:4.51±3.53mm）;2)测试组268例检查共计235个动脉瘤,直径范围为2.0～22.0mm（平均大小:4.71±3.18mm）。训练组和测试组两组数据在动脉瘤大小、位置以及场强和成像设备等组成特征无明显差异。（2）3D U~2-Net模型检测结果:1)检测敏感性、阳性预测值分别为84.7%、84.3%,特异性为88.0%;2)3D U~2-Net模型对直径>3mm的动脉瘤的诊断敏感性高于直径<3mm动脉瘤诊断敏感性,两者差异具有统计学意义（P=0.001<0.05）;3)3D U~2-Net模型在不同位置（前循环与后循环）、场强（1.5T与3.0T）、成像设备（Philips、Siemens、GE）动脉瘤检出敏感性无明显统计学差异（P均>0.05）。（3）医师与模型检测效能比较结果:1)敏感性依次为医师1<3D U~2-Net模型<医师2,差异无明显统计学意义（医师1vs模型,P=1.000;医师2vs模型,P=0.170）;2)特异性和阳性预测值为医师2>医师1>3D U~2-Net模型,未见明显统计学差异（P<0.05）。（4）将每一位放射科医师的个体检测结果与3D U~2-Net模型的检测结果相结合,两名放射科医师的诊断总体敏感性均得到了提高（医师1:84.3%提高到96.6%;医师2:89.4%提高到97.4%）。结论基于3D U~2-Net的人工智能辅助诊断系统（CAD）能够有效诊断颅内动脉瘤且性能稳定,其诊断效能与本研究中医师的诊断效能大致相仿,在一定程度上可以作为动脉瘤辅助诊断的有效工具。
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