張?zhí)磔x，黃志峰，鐘 正，龍 曦，范偉雄（通信作者）

（梅州市人民醫(yī)院放射科 廣東 梅州 514031）

腦動(dòng)脈瘤是由于局部先天性缺陷或大腦動(dòng)脈壁損傷而引起的腦動(dòng)脈局部突起，一旦發(fā)生破裂可能危及生命[1]。因此，精準(zhǔn)檢出腦動(dòng)脈瘤對(duì)于指導(dǎo)臨床及早采取干預(yù)措施具有重要意義。計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影（computed tomography angiography，CTA）是一種安全、無(wú)創(chuàng)、可靠的檢出腦動(dòng)脈瘤的影像學(xué)檢查方法，在臨床上廣泛應(yīng)用[2]。放射科住培醫(yī)師是在影像科接受規(guī)范化培訓(xùn)的初級(jí)醫(yī)師，掌握CTA 檢出腦動(dòng)脈瘤是其重要培訓(xùn)內(nèi)容。然而，由于顱內(nèi)動(dòng)脈的復(fù)雜性及動(dòng)脈瘤體積微小，且住培醫(yī)師閱片經(jīng)驗(yàn)相對(duì)不足，導(dǎo)致存在動(dòng)脈瘤漏診風(fēng)險(xiǎn)。近年，人工智能（artificial intelligence，AI）在提高影像診斷準(zhǔn)確性，縮短閱片時(shí)間等方面展現(xiàn)出良好的前景，且在輔助住培醫(yī)師診斷方面具有提升作用[3-4]。因此，本研究將探討低、高年資住培醫(yī)師應(yīng)用人工智能提升動(dòng)脈瘤檢出效能的價(jià)值，旨在為AI 在放射科培訓(xùn)工作中的推廣提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性選取2021 年12 月—2022 年2 月在梅州市人民醫(yī)院行頭部CTA檢查的48例患者資料，其中女性28例，男性20例，年齡32～79歲，平均年齡（61.50±10.38）歲。

納入標(biāo)準(zhǔn)：①患者臨床數(shù)據(jù)及影像資料完整；②頭部CTA 具有薄層圖像，可被人工智能軟件識(shí)別；③患者均行頭部CTA 及數(shù)字減影血管造影（digital subtraction angiography，DSA）檢查，通過(guò)DSA 檢查明確有無(wú)動(dòng)脈瘤。排除標(biāo)準(zhǔn)：①患者曾行顱腦外科或介入手術(shù)（如支架植入術(shù)、動(dòng)脈瘤夾閉術(shù)等）導(dǎo)致存在明顯偽影，影響圖像分析的患者；②患者配合不佳，導(dǎo)致圖像質(zhì)量差，影響圖像分析的患者。

1.2 方法

1.2.1 掃描方法 采用聯(lián)影uCT 960+、GE Discovery CT750 HD、西門子SOMATOM Force 及Dedinition As CT 掃描儀?；颊呷⊙雠P位，頭先進(jìn)，囑咐患者保持平靜呼吸及頭頸部靜止不動(dòng)。檢查參數(shù)：管電壓為100 kV，管電流自動(dòng)調(diào)制技術(shù)，螺距0.7，層厚1.0 mm，層間距0.7 mm。采用高壓注射器經(jīng)右上肢靜脈注入碘佛醇30～50 mL，注射流率為4.0～4.5 mL/s。利用造影劑觸發(fā)掃描模式選取頸動(dòng)脈為監(jiān)測(cè)點(diǎn)，觸發(fā)閾值設(shè)為100 HU，當(dāng)CT 值達(dá)到觸發(fā)閾值后進(jìn)行掃描。

1.2.2 閱片方法 招募兩名不同年資（低、高年資分別為住培二年級(jí)與三年級(jí)）的住培醫(yī)師對(duì)頭部CTA 圖像進(jìn)行閱片。閱片前由同一名帶教老師對(duì)住培醫(yī)師進(jìn)行動(dòng)脈瘤影像及AI 軟件操作方法的培訓(xùn)。閱片方法如下。（1）單獨(dú)閱片法：住培醫(yī)師對(duì)患者的臨床信息和檢查結(jié)果完全不知情的情況下，在PACS 系統(tǒng)調(diào)取患者頭部CTA 圖像，通過(guò)多平面重建（multiplanar reconstruction，MPR）、最大密度投影（maximal intensity projection，MIP）、容積重建（volume rendering，VR）及CTA 薄層原始圖像進(jìn)行觀察，記錄動(dòng)脈瘤的數(shù)目及部位，并記錄對(duì)每個(gè)患者的閱片時(shí)間。（2）應(yīng)用AI 閱片法：經(jīng)過(guò)14天洗脫期后，住培醫(yī)師應(yīng)用AI 軟件（聯(lián)影智能公司，頭頸血管CT 造影影像輔助診斷軟件V1.0）對(duì)所有患者頭部CTA 進(jìn)行閱片，閱片過(guò)程中AI 軟件能夠?qū)︻^部CTA薄層圖像進(jìn)行重建及分析，還能在CTA 圖像上標(biāo)注出每個(gè)動(dòng)脈瘤及提供影像報(bào)告結(jié)果。住培醫(yī)師通過(guò)應(yīng)用AI 軟件完成閱片，并記錄動(dòng)脈瘤的數(shù)目、部位及閱片時(shí)間。

1.3 參照標(biāo)準(zhǔn)

以DSA 檢查結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)師對(duì)DSA 圖像進(jìn)行分析確定有無(wú)動(dòng)脈瘤，并記錄相應(yīng)的數(shù)目、大小及部位。動(dòng)脈瘤定義為顱內(nèi)動(dòng)脈壁上的異常凸起或隆起。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 20.0 統(tǒng)計(jì)軟件分析數(shù)據(jù)。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（）表示，采用t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以頻數(shù)（n）、百分率（%）表示，采用χ2檢驗(yàn)。以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 DSA 檢查結(jié)果

48 例患者中，38 例（79.17%）患者的DSA 檢查共確定43 個(gè)動(dòng)脈瘤（其中，5 例患者有2 個(gè)動(dòng)脈瘤，33 例患者有1 個(gè)動(dòng)脈瘤），10 例（20.83%）患者的DSA 檢查未發(fā)現(xiàn)動(dòng)脈瘤。

2.2 低、高年資住培醫(yī)師單獨(dú)閱片與應(yīng)用AI 閱片對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率

以DSA 檢查結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，低年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 閱片和單獨(dú)閱片分別準(zhǔn)確檢出41 個(gè)和34 個(gè)動(dòng)脈瘤。低年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 閱片對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率為95.35%（41/43），顯著高于單獨(dú)閱片的79.07%（34/43），差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見表1。

表1 低、高年資住培醫(yī)師單獨(dú)閱片與應(yīng)用AI 閱片對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率及閱片時(shí)間

高年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 閱片和單獨(dú)閱片分別準(zhǔn)確檢出40 個(gè)和36 個(gè)動(dòng)脈瘤。高年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 閱片對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率為93.02%（40/43），高于單獨(dú)閱片的83.72%（36/43），但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見表1。

2.3 住培醫(yī)師獨(dú)立閱片和聯(lián)合AI 閱片的診斷時(shí)間

低年資與高年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 對(duì)頭部CTA 的閱片時(shí)間均短于單獨(dú)閱片，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001）。見表1。

3 討論

腦動(dòng)脈瘤破裂會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果，死亡率高達(dá)40%，且幸存者亦可能長(zhǎng)期患有神經(jīng)系統(tǒng)后遺癥和生活質(zhì)量下降[5]。因此，早期發(fā)現(xiàn)和及時(shí)干預(yù)是腦動(dòng)脈瘤臨床治療和良好預(yù)后的關(guān)鍵。住培醫(yī)師作為放射科的重要培訓(xùn)對(duì)象，其在一線閱片工作承擔(dān)著大量的閱片任務(wù)。由于CTA 薄層圖像眾多，且腦動(dòng)脈瘤體積微小，導(dǎo)致住培醫(yī)師漏診動(dòng)脈瘤時(shí)有發(fā)生；此外，日常閱片工作占用了大量規(guī)范化培訓(xùn)時(shí)間，住培醫(yī)師亟需提升閱片效率，縮短工作時(shí)間，從而有更多的時(shí)間用于專業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)。文獻(xiàn)報(bào)道，AI 在輔助住培醫(yī)師診斷肺結(jié)節(jié)、肺栓塞等方面具有一定提升價(jià)值[3-4]。因此，本研究將探討住培醫(yī)師應(yīng)用人工智能提升動(dòng)脈瘤檢出效能的價(jià)值。

Heit 等[6]研究結(jié)果顯示，AI 軟件診斷腦動(dòng)脈瘤的敏感度、特異度和準(zhǔn)確度分別為95.0%、100.0%和99.7%，提示AI 對(duì)檢出腦動(dòng)脈瘤具有較高效能。Park 等[7]研究發(fā)現(xiàn)，AI 輔助放射科醫(yī)師能夠顯著提高CTA 檢出腦動(dòng)脈瘤的平均敏感度（從83%提高到89%）。本研究結(jié)果顯示，低年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 閱片對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率為95.35%，顯著高于單獨(dú)閱片的79.07%（P＜0.05）；高年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 閱片對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率為93.02%，高于單獨(dú)閱片的83.72%，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。分析原因?yàn)椋旱湍曩Y住培醫(yī)師由于經(jīng)驗(yàn)更為缺乏，在未應(yīng)用AI 的情況下對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率相對(duì)較低，在AI 輔助下對(duì)動(dòng)脈瘤的檢出率能夠顯著提升；而高年資住培醫(yī)師由于接受培訓(xùn)時(shí)間較長(zhǎng)，即使在未應(yīng)用AI 的情況下仍具有相對(duì)較高檢出率，導(dǎo)致應(yīng)用AI 后檢出率雖有提升但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。上述結(jié)果與Yang 等[8]報(bào)道類似，其研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)AI 對(duì)經(jīng)驗(yàn)不足的放射科醫(yī)生有更大的提升作用，而對(duì)經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生提升效能有限。

本研究還發(fā)現(xiàn)，低、高年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 對(duì)頭部CTA 的閱片時(shí)間均短于單獨(dú)閱片，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001）。這與Wei 等[9]的報(bào)道類似，其結(jié)果顯示，在AI 輔助下，初級(jí)醫(yī)師和高級(jí)醫(yī)師的診斷腦動(dòng)脈瘤的效率分別提高了20.7%[（141.1±52.6）s 至（111.9±46.3）s]和18.8%[（113.2±42.5）s 至（91.9±41.2）s]。分析原因?yàn)椋篈I 通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法及圖像分隔技術(shù)，能夠精準(zhǔn)識(shí)別并標(biāo)注病灶，幫助住培醫(yī)師快速定位可疑動(dòng)脈瘤，提升工作效率，縮短閱片時(shí)間。

本研究具有一些不足。第一，本研究為單中心研究，樣本量相對(duì)較少，導(dǎo)致未對(duì)不同大小、不同部位動(dòng)脈瘤的檢出率進(jìn)行分層分析，未來(lái)需開展多中心的大樣本研究進(jìn)一步分析。第二，本研究?jī)H對(duì)某一品牌的AI 軟件進(jìn)行了分析，將來(lái)需進(jìn)一步探討不同品牌或廠商的AI 軟件對(duì)住培醫(yī)師檢出動(dòng)脈瘤效能的影響。

綜上所述，低、高年資住培醫(yī)師應(yīng)用AI 有助于提升腦動(dòng)脈瘤檢出率及縮短閱片時(shí)間，且以低年資住培醫(yī)師應(yīng)用效果更佳，可在放射科住培醫(yī)師的培訓(xùn)工作中大力推廣。