人工智能辅助诊断系统在虚拟单能量头颈CT血管成像中的应用价值

孟思元, 李雨舟, 尹伟, 王樑, 李子文, 朱洁

doi:10.20267/j.issn.2096-3807.2026.13.036

影像研究与医学应用 ›› 2026, Vol. 10 ›› Issue (13) : 124 -127+131. DOI: 10.20267/j.issn.2096-3807.2026.13.036

人工智能辅助诊断系统在虚拟单能量头颈CT血管成像中的应用价值

孟思元, 李雨舟, 尹伟, 王樑, 李子文, 朱洁

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

目的:探讨基于人工智能(AI)的头颈CT血管成像(CTA)智能辅助诊断系统对不同能级虚拟单能量头颈CTA图像的适应性及三维重建效能。方法:回顾性收集2025年5—9月海军军医大学第一附属医院的23例行头颈双能CTA检查的患者影像数据,生成40～100 keV(间隔10 keV)的虚拟单能量图像与混合能量图,分别采用基于AI的辅助诊断系统(AI组)与CT自带后处理软件(常规组)对所有能级图像进行三维血管重建。客观评价指标包括血管CT值、噪声、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR),主观评价由2名医师采用5分制量表对三维图像质量进行盲法评分。以混合能量图像为参考标准进行统计学比较。结果:客观指标显示,血管CT值、噪声与CNR值均随keV下降而提高,SNR值在80 keV达最优。AI组在全部测试能级(40～100 keV)下均能稳定生成高质量三维图像(成功率100%),各能级间图像质量评分比较,差异无统计学意义(P> 0.05)。常规组仅在70 keV时表现最佳,在50 keV与100 keV时的图像质量评分显著下降,与常规组比较,差异有统计学意义(P<0.05),三维重建成功率为34.78%(8/23)与21.74%(5/23)。结论:相较于传统后处理软件,基于AI的辅助诊断系统对不同能级的虚拟单能量头颈CTA图像具有更广泛的适应性与更高的鲁棒性,能够在宽能谱范围内提供稳定的高质量三维重建结果。