Nature子刊收录深睿医疗参与科研公关在人工智能颅内动脉瘤自动化检测研究领域重要成果

东部战区总医院放射诊断科张龙江教授、卢光明教授团队，联合深睿医疗、天津市第一中心医院、连云港第一人民医院、南京脑科医院共同科研攻关国家自然科学基金重点项目，在基于人工智能的颅内动脉瘤自动化分割与检测方向取得重要进展，科学研究成果被Nature Communications (IF 12.12)收录。

中国人群颅内动脉瘤的发病率约为7%，其破裂导致蛛网膜下腔出血的24小时死亡率高达37%。早期精准检出对颅内动脉瘤的临床管理和预后有重要意义。CT血管成像(CT angiography，CTA)是一种无创、方便、可靠的颅内动脉瘤检测手段，然而其诊断准确性受到多种因素影响，如设备、工作经验等，导致了不同研究间诊断准确性出现较大差异。近年来，深度学习技术在基于医学影像进行病变检测方面显示出了巨大潜力，利用深度学习有望提高CTA图像上颅内动脉瘤的检测效能并对临床实践产生积极的影响。深睿医疗致力于人工智能技术在辅助病变检测方向的科研探索，此次与国内知名机构的科研合作，将深度学习用于提高基于CTA图像的颅内动脉瘤检测效能。

No.1科研成果

研究成果以“A Clinically Applicable Deep Learning Model for Detecting Intracranial Aneurysm in Computed Tomography Angiography Images”(用于检测CTA图像中颅内动脉瘤的临床应用型深度学习模型)为题，于2020年11月30日在线发表于Nature Communications (IF 12.12)。

该研究回顾性纳入1177例经过脑血管造影“金标准”验证的CTA图像进行深度学习模型的训练，在深度学习算法方面，设计了基于编码器和解码器结构的分割模型，并融合空间和通道注意力机制，使用全局语义特征建模增强网络对医学图像的分割效果，模型检测颅内动脉瘤的敏感性达到97.3%。每个病例处理时间仅为17.6秒。在独立内部验证数据中其敏感性为94.4%，在外部数据集中敏感性也达到84.6%。

不同位置的动脉瘤被正确分割的示意图。

第一列原始去骨图像，

第二列是医生标注结果，

第三列是算法分割结果。同时，该模型对于图像质量的影响具有较高的容忍度。在和6名不同年资放射科医生及2名高年资神经外科医生的诊断对比实验中，该模型显示出了更高的诊断敏感性(敏感性平均提高12.8%)和更快的诊断速度(耗时平均减少7.5秒)。在CTA的另一常用临床场景——急性缺血性脑卒中患者的验证中，该模型也展示了卓越的筛查能力，由该模型诊断的动脉瘤阴性患者的准确性高达99.0%。

人机对比结果，算法在敏感性和召回等指标上要优于放射科医师和神经外科医生No.2学术观点

东部战区总医院全军医学影像中心主任卢光明教授指出：“本研究针对颅内动脉瘤的CTA检测问题设计了合适、新颖的基于深度学习的检测模型，并且通过不同的临床场景进行了全面综合的验证，结果均显示了模型优越的效能，为颅内动脉瘤的精确检测、广泛筛查、进而优化临床管理提供了有力的帮助。”

东部战区总医院放射诊断科张龙江教授指出：“本研究的最大亮点在于采用了大队列脑血管造影金标准证实的CT血管成像数据进行模型训练，并在不同的数据集和临床场景下进行验证，证实了该算法的临床应用价值，克服了以往颅内动脉瘤智能化影像检测研究的诸多不足，有很大的临床转化应用潜力。”

算法负责人深睿医疗联合创始人/首席科学家俞益洲指出：“近几年，基于人工智能的医学影像分析类医疗AI产品取得不俗的临床效果。此项基于人工智能技术的颅内动脉瘤自动分割与检测的研究对于降低这种高危脑血管疾病的死亡率，提升幸存者生活质量具有重要意义。”

深睿医疗联合创始人兼CTO李一鸣指出：“深睿医疗遵循以临床先验知识为指导，重视临床实践，促进研究成果快速地为临床服务。通过海量专家标注数据训练和测试, 这些最新科研成果将全面提升深睿医疗AI辅助诊断产品的临床应用效果。”

No.3临床转化将这些优质的科研成果向临床应用层面转化，从而实现对现有疾病的诊疗的手段与流程的优化，体现科研真正的价值。深睿医疗头颈CTA辅助诊断系统已经将颅内动脉瘤自动化分割与检测方向科研成果应用其中，在对头颈血管进行自动重建的同时，会对血管内斑块进行自动检出，并判断狭窄程度。同时针对不同类型的颅内动脉瘤，对于不同位置的动脉瘤，在检出动脉瘤的同时会给出明确的肿瘤定位。综合上述参数为医生提供精准量化的动脉瘤评估参数，同时结合人工智能技术，会给出动脉瘤的破裂风险预测，为后续临床治疗以及随访策略提供多维度的参考。

深睿医疗头颈CTA辅助诊断系统

该研究在较大程度上解决了颅内动脉瘤的自动化检测问题，优化动脉瘤检测流程，对患者及时处理和预后将产生积极的影响，对于头颈血管疾病的早期诊断具有重要的临床意义。