贾永军，于 楠，于 勇，2，杨创勃，2，马光明

（1.陕西中医药大学附属医院医学影像科，陕西 咸阳 712000；2.陕西中医药大学医学技术学院，陕西 咸阳 712000）

脑出血是临床常见的致残率、致死率较高的急重症，而血肿体积作为判定手术指征的标准，也是患者预后不良的重要独立预测因素，因此，快速且准确地测量血肿体积有利于临床有效治疗并评估预后［1-4］。目前，脑内血肿体积测量尚缺少金标准，常用的测量方法如2/3Sh 公式法（2/3×最大面积×高）［5］、Coniglobus 公式法（π/6×长×宽×高）［6］、CT 阈值定量等，但均存在测量误差较大或费时、费力等不足。随着计算机辅助诊断系统影像成型产品不断涌现［7］，通过基于深度学习的计算机辅助诊断（deep learning-based computer aided diagnosis，DL-CAD）系统即人工智能能够有效检测颅内血肿［8］，其也逐渐应用于临床测量脑出血体积中。本研究以itk-snap 软件手工勾画作为血肿体积测量的金标准，对2/3Sh 法、Coniglobus 公式法及DL-CAD 测量血肿体积进行比较分析，探讨DL-CAD 对规则和不规则脑出血血肿体积测量的准确性与实用性。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集陕西中医药大学附属医院2019 年1—3 月经颅脑MSCT 明确诊断为急性高血压脑出血患者120 例，其中男74 例，女46 例；年龄43～82 岁，平均（65.59±10.81）岁。CT 检查时间均为发病24 h 内；均符合《自发性脑出血诊疗指南——美国心脏协会/美国卒中协会的健康职业者指南》中脑出血的诊断标准［9］；排除血肿破入脑室及蛛网膜下腔、肿瘤实质内出血、外伤性颅内血肿、硬膜外或硬膜下血肿。

1.2 分组 根据CT 图像上最大层面的血肿形态，参考Barras 等［10］对血肿规则性的五分类法判别血肿形状：Ⅰ和Ⅱ类为规则血肿（≤1 个岛状或半岛状凸起），Ⅲ～Ⅳ类为不规则血肿（＞1 个岛状或半岛状凸起）。……