目的探索基于区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的人工智能影像辅助诊断平台对识别直肠癌壁外血管侵犯(EMVI)的临床应用价值。方法回顾性分析我国7家医院2016年7月至2019年2月行直肠高分辨MRI检查的500例直肠癌病人的临床资料,其中EMVI阳性174例和EMVI阴性326例。使用随机数字法将病人资料随机分配到训练组(400例,包括EMVI阳性133例和EMVI阴性267例)和验证组(100例,包括EMVI阳性41例和EMVI阴性59例)。利用Faster R-CNN对训练组20 430张高分辨MRI图像进行学习和训练,建立人工智能影像辅助诊断平台。对验证组5107张高分辨MRI图像进行临床验证,应用受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC),比较人工智能影像辅助诊断平台与高年资影像专家的诊断结果。结果人工智能影像辅助诊断平台识别EMVI的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为93.4%、97.3%、89.5%、0.90和0.97。AUC为0.98。自动识别单张图像所需时间为0.2 s,而影像学专家判读时间约为10 s。结论基于Faster R-CNN的人工智能影像辅助诊断平台对识别直肠癌EMVI具有高效率和可行性,可辅助影像科医生进行成像诊断。