基于人工智能的3D血管图对脑动脉瘤可视化的临床效率:与传统方法的比较
Kojiro Ishikawa1, Takashi Izumi2, Masahiro Nishihori1
1Department of Neurosurgery, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya University, 65 Tsurumaicho, Syowa-ku, Nagoya, Japan.
Clinical neuroradiology
|July 3, 2023
概括
基于人工智能 (AI) 的三维血管造影 (3D-A) 显示了脑血管的可比性可视化,与微观成像中的3D数字减去血管造影 (3D-DSA) 相似. 然而,基于人工智能的3D-A提供了对远端前冠状动脉的可视化减少.
科学领域:
- 医学成像医学成像
- 放射学中的人工智能
- 脑血管成像 - - 脑血管成像
背景情况:
- 三维数字减去血管学 (3D-DSA) 是可视化大脑血管系统的标准.
- 基于人工智能的三维血管造影 (3D-A) 已经显示出对一般大脑血管系统可视化的承诺.
- 基于AI的3D-A在3D-DSA微成像中的有效性需要进一步调查.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的3D-A在3D-DSA微图像中的有用性.
- 为了比较基于AI的3D-A和传统的3D-DSA对脑动脉瘤和相关血管系统的可视化能力.
主要方法:
- 从20名脑动脉瘤患者的3D-DSA微数据集的重建,使用3D-DSA和基于AI的3D-A.
- 这两种技术的质量和数量比较,由三位评论员进行.
- 评估脑动脉瘤 (CA) 和前胸动脉 (AChA) 的可视化,包括直径和长度.
主要成果:
- 基于AI的3D-A提供了与3D-DSA相比的CA和近位/中位ACHA的可视化.
- 与3D-DSA相比,基于AI的3D-A对远端AChA的可视化程度较低.
- 量化测量 (动脉瘤直径,部直径,母血管直径) 是可比的,但基于AI的3D-A.A.可见长度较低.
结论:
- 基于人工智能的3D-A是可行的,并且在3D-DSA微图像中提供可评估的大脑血管系统的可视化.
- 该技术在大多数大脑结构中显示了与3D-DSA相似的定性和定量参数.
- 与3D-DSA相比,基于AI的3D-A在可视化诸如AChA之类的血管的远端部分方面存在局限性.
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