【摘 要】
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背景和目的蛛网膜下腔出血（Subarachnoid hemorrhage,SAH）是一种多病因的脑血管疾病,其中颅内动脉瘤破裂在所有导致蛛网膜下腔出血发生的病因中占比最高。鉴于动脉瘤性蛛网膜下腔出血所造成的严重后果,准确快速诊断颅内动脉瘤大小及位置对颅内动脉瘤破裂的治疗、预防和管理十分重要。当前,计算机断层扫描血管造影（CT angiography,CTA）是检查颅内动脉瘤常用的无创方法,但对颅内
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背景和目的蛛网膜下腔出血（Subarachnoid hemorrhage,SAH）是一种多病因的脑血管疾病,其中颅内动脉瘤破裂在所有导致蛛网膜下腔出血发生的病因中占比最高。鉴于动脉瘤性蛛网膜下腔出血所造成的严重后果,准确快速诊断颅内动脉瘤大小及位置对颅内动脉瘤破裂的治疗、预防和管理十分重要。当前,计算机断层扫描血管造影（CT angiography,CTA）是检查颅内动脉瘤常用的无创方法,但对颅内动脉瘤准确快速诊断是一项具有挑战性的任务。颅内动脉瘤位置和大小的差异性及蛛网膜下腔出血的紧急性,均导致颅内动脉瘤的准确快速诊断并不容易。随着CT成像技术的提高和颅内动脉瘤检出率及随访人数的增长,使得超负荷量的头颈CTA原始图像数据需要人工处理。本研究旨在开发一种基于深度学习的算法对颅内动脉瘤进行自动化检测与分割,并在有无蛛网膜下腔出血两种情况下的CTA原始图像上验证其效能。方法回顾性研究河北大学附属医院2019年1月至2021年10月447例颅内动脉瘤患者的头颈CTA影像资料。44例患者的CTA影像资料不满足入组要求而被排除,最终共有403例患者的头颈CTA图像资料被纳入研究。由一名神经放射医师和一名神经介入医师（各具有5年以上工作经验）独立对CTA原始图像中的颅内动脉瘤数量、位置、大小及蛛网膜下腔出血Fisher分级进行判读,并对动脉瘤最大横截面积进行人工标记和测量。对有分歧的结果交由另一名高年资主任医师共同消除分歧。由三位医师提供颅内动脉瘤轮廓分割的参考标准。2019年1月至2020年6月的头颈CTA图像（n=191名患者/204个动脉瘤,破裂92个）作为训练数据集,2020年7月至2021年10月的头颈CTA图像作为验证集和测试集（n=212名患者/234个动脉瘤,破裂100个）。训练数据集用于训练和学习颅内动脉瘤特征,验证数据集用于算法性能调整,测试数据集用于对颅内动脉瘤的检测与分割。U-net算法的性能以人工标记颅内动脉瘤为标准,用敏感性、准确性和分割面积精度进行评价。结果1、U-net算法对颅内动脉瘤检测与分割的敏感性为90.6%,准确性为74.1%,假阳性率为0.37,Dice相似系数为0.80。2、U-net算法对颅内动脉瘤大小和位置敏感性的差异:直径＜3mm的颅内动脉瘤敏感性低于直径＞3mm颅内动脉瘤,差异具有统计学意义（P=0.002＜0.05）;颈内动脉和后交通动脉部位的颅内动脉瘤敏感性低于其他部位（前交通动脉、大脑前动脉、大脑中动脉、基底动脉、大脑后动脉）颅内动脉瘤,差异具有统计学意义（P=0.027＜0.05）。3、U-net算法对颅内动脉瘤不同状态的差异:U-net算法对未破裂与破裂颅内动脉瘤自动分割的Dice相似系数分别为0.82及0.79;敏感性分别为91.9%和89.1%,差异均无统计学意义（P＞0.05）。蛛网膜下腔出血Fisher 4级与3级的Dice相似系数分别为0.79及0.78;敏感性分别为89.3%和85.7%,差异均无统计学意义（P＞0.05）。4、U-net算法对颅内动脉瘤分割的结果:U-net算法对颅内动脉瘤分割的性能,以人工标记颅内动脉瘤面积为标准,Dice相似系数为0.8。U-net算法分割颅内动脉瘤面积与人工标记颅内动脉瘤测量结果的Spearman相关系数（ρ）为0.92（P＜0.01）。结论基于U-net算法自动检测与分割CTA图像中的颅内动脉瘤在有无蛛网膜下腔出血两种情况下均能够对颅内动脉瘤准确识别,其识别结果与人工标记结果相比具有高度一致性。对辅助诊断颅内动脉瘤有进一步的临床应用潜能。
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