基于人工智能的颅内动脉瘤检测与诊断

摘要

颅内动脉瘤具有高发病率、高致残率和高致死率的特点，而未破裂颅内动脉瘤具有极高的隐匿性，因此，对颅内动脉瘤的早期发现和诊断至关重要。目前，颅内动脉瘤常用的检测手段主要包括CT血管成像、MR血管成像及数字减影血管造影，这些常规诊断技术都高度依赖于放射科医师对图像的解读，这常导致诊断结果不一致，甚至出现漏诊和误诊。在追求更高诊断效率和准确度的过程中，人工智能成为新的技术焦点。然而在脑血管疾病领域，人工智能的应用尚处于起步阶段，其潜力尚未充分挖掘。本文综述人工智能在颅内动脉瘤检测和诊断中的应用现状，分析面临的风险和挑战，并展望其在颅内动脉瘤方面的诊断潜力，为探索颅内动脉瘤诊断与治疗提供参考。

关键词

颅内动脉瘤 / 脑血管疾病 / 人工智能