2024年5月16日，重庆医科大学附属第二医院郭大静教授团队以“人工智能自动与手动后处理头颈部CTA图像的比较研究：多设备和多中心数据的独立外部验证”（A Comparative Study of AI-Based Automated and Manual Postprocessing of Head and Neck CT Angiography: An Independent External Validation with Multi-Vendor and Multi-Center Data）为题在《神经放射学》（Neuroradiology）杂志上在线发表。该团队采用3家三甲医院、5种常见CT供应商的头颈部CTA数据对数坤数字脑这一头颈部CTA人工智能自动后处理系统进行了独立的外部验证，全面评估了自动后处理与手动后处理在图像质量、诊断性能、后处理时间和扫描辐射剂量方面的差异。

该研究共纳入了250名患者，其中55名患者存在显著狭窄（狭窄≥50%），33名患者存在动脉瘤。与手动后处理相比，尽管自动后处理在容积再现图像的V4段和M1段边缘以及最大密度投影图像的C4段评分显著较低（所有P<0.05），但大多数自动后处理的评分显示其图像质量优于或与手动后处理相当。此外，基于自动后处理图像对动脉狭窄和动脉瘤的诊断性能与手动后处理相当或更优。并且，与手动后处理相比，采用自动后处理显著减少了后处理时间（自动后处理：6.89±0.49分钟, 手动后处理：18.72±6.47分钟，P<0.001）和扫描的辐射剂量（P<0.001）。

研究结果表明，尽管AI系统完成的自动后处理在容积再现图像中V4段和M1段边缘以及最大密度投影图像中C4段的图像质量仍有进一步优化的空间，但总体而言，自动后处理在图像质量、对动脉狭窄和动脉瘤的诊断性能、后处理时间和扫描辐射剂量等方面均显示出显著优势，具有重要的临床应用价值。

REF: Li K, Yang Y, Niu S, et al. A Comparative Study of AI-Based Automated and Manual Postprocessing of Head and Neck CT Angiography: An Independent External Validation with Multi-Vendor and Multi-Center Data. Neuroradiology. Published online May 16, 2024. doi:10.1007/s00234-024-03379-y

PMID: 38753039

重庆医科大学附属第二医院郭大静教授为本文的通讯作者，李坤华医师为本文的第一作者。本项目得到了重庆医科大学附属第二医院“高原”学科建设专项项目的资助。