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基于人工智能的未破裂颅内动脉瘤形态学指标三维测量方法.pdf
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1、112Chin J Stroke,Jan 2024,Vol 19,No.1开放获取(Open Access)基于人工智能的未破裂颅内动脉瘤 形态学指标三维测量方法杨溢1,刘清源1,刘伟奇2,王硕1【摘要】未破裂颅内动脉瘤形态学分析被广泛用于动脉瘤破裂的风险评估和术前规划。三维视角较既往的二维视角更能精确体现动脉瘤的形态变化,但人工测量在三维视角下准确度较低且可重复性差,而人工智能在三维视角下的测量更有优势。但是,目前尚缺乏人工智能在三维视角下的动脉瘤形态测量方法。考虑到三维视角下的规范化测量对形态学参数的临床和科研运用具有重要意义,本文提出了一套三维视角下基于人工智能的未破裂颅内动脉瘤形态学指
2、标测量方法,以期推动动脉瘤研究的同质化和临床诊疗的规范化发展。【关键词】颅内动脉瘤;形态学指标;人工智能;三维【中图分类号】R74【DOI】10.3969/j.issn.1673-5765.2024.01.015A Three-Dimensional Measurement Method of Morphological Indicators of Unruptured Intracranial Aneurysm Based on Artificial IntelligenceYANG Yi1,LIU Qingyuan1,LIU Weiqi2,WANG Shuo1.1Department of
3、 Neurosurgery,Beijing Tiantan Hospital,Capital Medical University,Beijing 100070,China;2Sophmind Technology(Beijing)Co.,Ltd,Beijing 100083,ChinaCorresponding Author:WANG Shuo,E-mail:【Abstract】Morphological analysis of unruptured intracranial aneurysms is widely used in risk assessment and surgical d
4、esign.Compared with the manual measurement in the two-dimensional perspective,the three-dimensional perspective can reflect the morphology changes of aneurysms more accurately.But the manual measurement in the three-dimensional perspective has poor accuracy and repeatability.Therefore,the measuremen
5、t of artificial intelligence in the three-dimensional perspective has greater advantages than that of manual measurement.However,the method of aneurysm morphological measurement in the three-dimensional perspective based on artificial intelligence has not been proposed.The standardized measurement i
6、n the three-dimensional perspective is of great significance to the clinical and research application of morphological parameters.In this paper,a three-dimensional measurement method for unruptured intracranial aneurysms based on artificial intelligence is presented,in order to promote the homogeniz
7、ation of aneurysm research and the standardization of clinical diagnosis and treatment.【Key Words】Intracranial aneurysm;Morphological indicator;Artificial intelligence;Three-dimension基金项目国家重点研发计划项目(2021YFC2501100)作者单位1北京 100070首都医科大学附属北京 天坛医院神经外科2同心智医科技(北京)股份有限公司通信作者王硕临床观点颅内动脉瘤是一种常见的脑血管疾病,研究发现在我国357
8、5岁人群中未破裂动脉瘤的发生率达7%1。未破裂动脉瘤破裂导致的出血性卒中有极高的致残率和死亡率2-3,但是目前未破裂动脉瘤的干预指征仍存在争议,显微手术和血管内治疗的术后并发症可能导致患者预后不佳4。评估动脉瘤的不稳定风险是判断未破裂动脉瘤是否需要干预的关键。既往研究报道,形态不规则及体积增大提示动脉瘤破裂风险升高5-9。因此,未破裂动脉瘤的手术指征包括动脉瘤生长及形态不规则,如体积增加20%、出现子瘤或分叶10。PHASES评分和ELAPSS评分分别用于评估未破裂颅内动脉瘤5年内的破裂及生长风险5,11,113中国卒中杂志 2024年1月 第19卷 第1期开放获取(Open Access)除
9、临床危险因素外,两项评分都纳入了形态学参数(如动脉瘤大小和动脉瘤是否规则),具有较高的准确度。目前对于颅内动脉瘤的形态学评估已经不再局限于动脉瘤最大径以及动脉瘤形态是否规则,Dhar等6提出了更客观的动脉瘤形态量化指标,如动脉瘤纵横比、尺寸比、体颈比和非球形指数等,这些指标与颅内动脉瘤破裂风险有显著的相关性。因此,颅内动脉瘤的形态学指标测量具有重要的临床意义。既往形态学指标测量由医师寻找一个合适的动脉瘤二维截面,并由人眼判断最长径或最短径。由于动脉瘤形态的判断依赖于医师的个人经验,形态学指标的人工测量者间偏差可达19.1%12,尤其是在缺乏训练和经验的低年资医师中这种偏差更为明显13。因此,临
10、床医师需要借助更客观且偏差小的人工智能测量方法来量化动脉瘤形态。研究发现约有9%的颅内动脉瘤在二维视角下测量参数无明显变化,但 在三维视角下变化明显,所以颅内动脉瘤的形态学指标测量应以三维影像为基础14-16。从二维视角点到点的测量转换至以三维影像为基础的动脉瘤形态学指标测量存在挑战,人眼难以判断三维空间内的距离长短,在距离测量上具有主观性,而这也是导致测量者间差异较大的原因之一。人工智能测量将测量方法以数学的方式呈现,在三维视角下较既往的人工测量有明显优势。近年来,人工智能已经开始被应用于颅内动脉瘤的识别和稳定性预测研究17-21。既往研究也证实三维人工智能测量较二维人工测量有更好的准确性和
11、稳定性12,22-23。动脉瘤纵横比、尺寸比、非球形指数等指标近年来在众多形态学参数中表现突出6,24-29,能更加完善地描述动脉瘤的三维形态特点,但这些参数除测量问题外还涉及复杂的运算。凭借人工智能方法所形成的统一的测量标准能使未来对颅内动脉瘤的评估具有同质性。随着测量视角由二维转为三维,很多既往的形态学指标测量方法已经不适用于这种三维视角下的人工智能测量,如瘤颈面的确定、瘤颈直径的测量、载瘤动脉直径的测量等,但目前仍没有统一的、三维视角下的颅内动脉瘤测量标准。本文提出了一种基于人工智能的颅内动脉瘤形态学指标的三维测量方法。1 基于人工智能的颅内动脉瘤形态学指标的三维测量方法动脉瘤的二维形态
12、学指标已被广泛用于动脉瘤破裂风险预测研究,如动脉瘤大小(长径)、动脉瘤高度、动脉瘤瘤体宽度和动脉瘤瘤颈宽度6,8,30-32。此外,由于载瘤动脉的形态学变化与动脉瘤囊内的血流动力学改变相关33-34,载瘤动脉的形态在破裂风险评估中也逐渐受到重视,如载瘤动脉直径及动脉瘤入射角(载瘤动脉中心线与动脉瘤长径的夹角)等6,27,35-36。1.1 颅内动脉瘤瘤颈面的确定 瘤颈面的确定是颅内动脉瘤分割的基础,同时也是形态学参数测量的基础,如动脉瘤长径的测量需要确定瘤颈面的质心6,可见瘤颈面直接影响颅内动脉瘤形态学参数测量的准确性。颅内动脉瘤瘤颈面定义为动脉瘤与载瘤动脉的分界面。根据线性回归分析方法,本研
13、究建立了一种确定瘤颈面的计算模型(图1):识别动脉瘤和载瘤血管;获取两者的交界区外侧面,定义为S1;通过线性回归分析方法拟合一个交界面,使S1上所有的点垂直到这个平面的距离总和最小,这个平面定义为交界面S2;由于交界面S2没有边界,所以将S1上所有的点垂直投射到S2上,形成瘤颈面S3。1.2 颅内动脉瘤瘤颈直径的测量 以瘤颈面质心为中心,将瘤颈面平均分为360份,同时获得180条直径,加权平均后的直径为颅内动脉瘤瘤颈直径(图2A1,图2A2)。瘤颈面积与瘤体体积的比值越小,血液在动脉瘤内停留的时间越长37。动脉瘤内血流滞留时间延长会破坏动脉瘤内壁结构的完整性,从而导致动脉瘤破裂38。114Ch
14、in J Stroke,Jan 2024,Vol 19,No.1开放获取(Open Access)1.3 颅内动脉瘤大小的测量 颅内动脉瘤大小定义为瘤颈质心至动脉瘤瘤顶的最远距离(图2B1,图2B2)。动脉瘤增大是颅内动脉瘤破裂的重要危险因素,测量动脉瘤大小是最常用的动脉瘤形态学评估方法10。动脉瘤大小7 mm,破裂风险明显增加2。1.4 颅内动脉瘤宽径、颅内动脉瘤高度和颅内动脉瘤横径的测量 与瘤颈面平行的瘤体截面最长径被定义为颅内动脉瘤宽径6(图2C1,图2C2)。动脉瘤高度是动脉瘤瘤顶到瘤颈面的最大垂直距离6(图2D1,图2D2)。与动脉瘤长径垂直的动脉瘤内最大距离被定义为动脉瘤横径6(图
15、2E1,图2E2)。由以上指标衍生出的复合指标也被发现与动脉瘤破裂相关,如高宽比、横径/瘤颈直径比、长径/横径比等6,25-28。纵横比较早由Ujiie等39定义,为动脉瘤高度与瘤颈平均直径的比值。既往研究表明,纵横比升高与动脉瘤破裂关系密切27-28,40。1.5 载瘤动脉直径、动脉瘤入射角度的测量 基于三维视角下的人工智能测量方法是在动脉瘤瘤颈质心向近心端和远心端各延展5 mm(如果涉及分叉,则多根血管都需要延展5 mm)的动脉瘤区域内每隔1 mm进行一次管腔横截面测量,计算所有横截面直径的加权平均值,即载瘤动脉直径(图3A1,图3A2)。载瘤动脉直径的变化可能会促进动脉瘤生长或破裂。动脉
16、瘤近端狭窄会增加动脉瘤内剪切力梯度,使动脉瘤壁承受较高的血流应力41-43。Dhar等6定义动脉瘤长径与载瘤动脉直径的比值为尺寸比,在动脉瘤形态学评估中引入了载瘤动脉参数。尺寸比在众多形态学参数中表现突出,在动脉瘤破裂风险评估中具有高敏感性和高特异性6,8,44。Dhar等6将载瘤动脉中心线与动脉瘤长径在动脉瘤近端的夹角定义为动脉瘤入射角度。研究显示动脉瘤入射角度与动脉瘤生长和子瘤生长存在相关性6,27。动脉瘤入射角度只适用于侧壁动脉瘤,入射角度112 可认为动脉瘤破裂概率高6,27。本研究采用与既往文献相同的测量方式(图3B1,图3B2)。1.6 颅内动脉瘤体积、颅内动脉瘤表面积的 测量 在
17、本测量方法中,颅内动脉瘤体积和表A1:瘤颈面判断示意图。S1(蓝色)为动脉瘤与载瘤动脉交界区外侧面,拟合一个交界面S2(黄色),使S1上所有的点垂直到这个交界面的距离总和最小,再将S1 上所有的点垂直投射到S2上,形成瘤颈面S3(红色)。B1:瘤颈面分割侧面示意图。C1:瘤颈面分割血流方向示意图。A2C2:瘤颈面分割立体示意图。图1 确定颅内动脉瘤瘤颈面的计算模型Figure 1 Computational model for determining the intracranial plane of the aneurysm neckA1A1A2A2B1B1B2B2C1C1C2C2115中国
18、卒中杂志 2024年1月 第19卷 第1期开放获取(Open Access)5 mm5 mmd0d1d2d3dnd.A1E1:动脉瘤瘤颈直径以及动脉瘤长径、宽径、高度、横径测量方法的立体模型;A2E2:动脉瘤瘤颈直径以及动脉瘤长径、宽径、高度、横径测量方法的截面图。图2 动脉瘤形态学指标测量方法的立体模型及截面图Figure 2 Stereoscopic model and cross-sectional view of the measurement method for aneurysm morphological indicatorsA1、B1:载瘤动脉直径、动脉瘤入射角测量方法立体模型
19、;A2、B2:载瘤动脉直径、动脉瘤入射角测量方法截面图。d载瘤动脉直径;动脉瘤入射角。图3 载瘤动脉测量方法立体模型及截面图Figure 3 Stereoscopic model and cross-sectional view of the measurement method for the parent artery面积是指在三维视角下精准计算的动脉瘤瘤腔的体积和瘤体曲面的面积。动脉瘤体积与表面积是常见的三维形态学指标,其衍生出的形态学指标具有重要意义。基于动脉瘤体积和拟合外形,Raghavan等45提出了波动指数、椭圆指数及非球形指数,用于表示动脉瘤表面的规则程度,这些指标是动脉瘤形态
20、的量化指标32,46。2 人工智能三维形态学指标测量方法与既往人工测量方法的对比颅内动脉瘤瘤颈面在既往研究中被定义为动脉瘤瘤体从载瘤血管突出的位置6,与动脉瘤分割密切相关。人工分割的过程中人眼难以精确区分载瘤动脉与动脉瘤的分界面,因此瘤颈面的标记方法缺乏可重复性,降低了形态学评估的应用价值8,28-29,32,47。人工智能通过既定的公式可以精准确定动脉瘤的分界面,因此瘤颈面的定义转变为动脉瘤与载瘤动脉的分界面48。虽然曲面瘤颈面可能较平面分割的瘤颈面适用于更多的场景,如复杂动脉瘤及载瘤动脉形变49,但目前的形态学参数均基于平面分割的瘤颈面进行测量,所以本标准仍以平面分割颅内动脉瘤与载瘤动脉。
21、近年来有研究运用数学方法将瘤颈面的确定公式化,如维诺图(Voronoi diagram)、高斯曲线、形变物理模型等48-51。虽然可得到曲面瘤颈面,但是维诺图不适用于分叉动脉瘤48,52。动脉瘤表面高斯曲率分割以及绕颈最短路径分割都需要有相对明显的瘤颈49,51,但并非所有动脉瘤瘤颈部都有明显曲率变化,如宽径动脉瘤或小动脉瘤。此外,目前无论哪种方法都需要经过人工视检。通过大数据训练,人工智能模型具有识别动脉瘤及载瘤动脉的能力,通过算法拟合出瘤颈面。这样的模型不会受限于动脉瘤大小以及是否为侧壁动脉瘤或分叉动脉瘤。因此本研究所提出的人工智能瘤颈面分割方法具有更高的临床应用价值。既往研究中瘤颈直径为
22、平均半径的2倍6,然而在实际测量中瘤颈面多是不规则的。因此,本研究直接测量瘤颈直径并取180个角度的平A1A1A2A2B1B1B2B2C1C1C2C2D1D1E1E1A1A1B1B1A2A2B2B2E2E2横径长径高度90D2D2宽径长径瘤颈直径116Chin J Stroke,Jan 2024,Vol 19,No.1开放获取(Open Access)均值,能更客观地反映瘤颈的大小。运用相同的思路,本研究也对载瘤动脉直径的测量方式进行了改进。目前载瘤动脉直径的定义仅适用于规则均一的管腔,且对于初始截面直径的定义不明确6,25,29,32。本研究采用每隔1 mm收集载瘤动脉截面直径的方式,较以往
23、测量方式更加客观、真实,且可操作性强。颅内动脉瘤大小是形态学分析中最常用的测量参数,但测量标准的不同导致了各项研究动脉瘤分型以及破裂阈值的差异53。日本未破裂颅内动脉瘤队列研究(unruptured cerebral aneurysm study,UCAS)将动脉瘤大小定义为动脉瘤体内两点间的最长距离2,国际未破裂颅内动脉瘤研究(international study of unruptured intracranial aneurysm,ISUIA)选择动脉瘤前后位、头颈位、侧位中的最大径作为动脉瘤大小30。现在的形态学研究大多采用动脉瘤体内到瘤颈质心的最远距离作为动脉瘤大小,研究发现动脉瘤
24、大小与破裂风险呈正相关6,8,12,22,32,54-56。这种测量方法确定了测量径线两端的其中一端,可以使人工智能获得更高的测量效率。3 人工智能辅助形态学指标测量的不足虽然人工智能辅助形态学指标测量模型有较好的准确性和组内一致性,但测量模型的训练样本量较小,有过拟合风险12,22。目前人工智能模型集中于形态学分析的其中一个环节,如动脉瘤分割、瘤颈识别或参数测量,而临床工作中更需要集成化的工具来客观评估颅内动脉瘤的形态12,51,57。多中心的临床应用实验是颅内动脉瘤人工智能模型进入临床工作的必要步骤,现有测量模型的准确性和稳定性尚未经过临床验证。颅内动脉瘤的形态学参数已是制定颅内动脉瘤治疗
25、方案的必要依据,但目前的颅内动脉瘤研究仍在使用不同的形态学指标测量标准53,基于人工智能的颅内动脉瘤形态学分析方法仍无法进入临床应用。4 人工智能辅助形态学指标测量的展望综上所述,形态学分析是动脉瘤破裂风险的重要评估方法。人工智能形态学指标测量方法能帮助临床医师迅速判断动脉瘤破裂风险,降低患者不良预后风险,但目前测量标准尚未统一,导致各中心及医师之间测量结果偏差大,因此制定统一的颅内动脉瘤测量评估标准具有重要意义。未来的人工智能辅助测量系统应当建立在大样本数据的基础上,并经过多中心临床验证,以获得更准确且稳定的测量系统。准确的颅内动脉瘤形态学参数可用于颅内动脉瘤的破裂风险评估和手术规划(如弹簧
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