AI辅助动脉瘤性蛛网膜下腔出血CT定量分析及其对患者预后的影响

摘要

目的：应用人工智能（AI）技术对动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）患者进行CT定量分析，探讨动脉瘤直径、体积、蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量等对患者预后的影响。方法：连续回顾性收集2023年1月—2025年6月我院神经外科收治的101例aSAH患者的临床资料，采用联影颅脑AI智能辅助诊断系统软件对CT图像进行数据测量。采用格拉斯哥预后评分（GOS）量表将患者分为预后良好组（GOS 4～5分，63例）和预后不良组（GOS 1～3分，38例）。采用Wilcoxon符号秩和检验及两样本独立t检验等进行统计学分析，采用受试者工作特征曲线（ROC）分析预测价值。结果：预后不良组患者的蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量高于预后良好组，差异有统计学意义（P<0.001）。ROC曲线分析蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量预测不良预后的AUC分别为0.847、0.833、0.868。结论：AI辅助定量测量的蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量与患者预后显著相关，为早期干预提供依据，对改善患者预后有重要价值。

关键词

蛛网膜下腔出血 / 人工智能 / 体层摄影术,螺旋计算机

基金资助

浙江省温州市基础性科研项目（Y2023555）