综述：AI驱动的容积性动脉瘤分析在脑动脉瘤管理中的作用

（编辑推荐）这篇综述系统阐述了AI驱动的容积测量技术如何革新脑动脉瘤风险评估体系。通过对比传统线性测量（如CTA）的局限性，提出基于人工智能（AI）的3D容积分析能更精准捕捉不规则动脉瘤的真实体积，显著提升破裂风险分层能力（尤其对生长性动脉瘤的敏感性达100%8 ），并为动脉瘤边界定义提供了创新性解决方案。

　　

Key points

• 传统动脉瘤风险模型依赖人工线性测量，而容积评估能更准确反映不规则3D结构的真实尺寸
• AI测量工具将彻底改变动脉瘤破裂风险模型
• 动脉瘤边界定义长期存在争议，本文提出了创新性界定标准

What Is an Aneurysm?
尽管2025年已具备高分辨率影像技术，动脉瘤边界定义仍存争议。过去50年影像工作流的进步掩盖了测量体系的根本缺陷——缺乏客观金标准。当通过计算机断层扫描血管造影（CTA）测量时，这种非标准测量反而成为临床记录的"伪金标准"。

The case against manual linear measurement
脑动脉瘤传统测量方法的核心问题在于：当CTA测量结果成为唯一记录时，其误差会被系统性继承。例如，临床常见的"最大径测量法"会因投影角度差异导致高达20%的测量变异，而容积测量可规避这种人为偏差。

Volumetric measurements: on the cusp of a revolution
AI容积测量在保守治疗随访中展现出突破性优势：所有最终破裂的动脉瘤均被AI检测到生长迹象，而传统方法漏诊率达40%⁸
。这颠覆了既往"动脉瘤可在无增大情况下破裂"的认知⁷
，提示多数所谓"静止期破裂"可能源于传统测量的灵敏度不足。

Summary
AI驱动的容积分析正在引发神经血管影像革命：

1. 通过标准化3D测量取代主观线性维度
2. 实现跨时间点的精确对比
3. 为风险模型提供可重复的客观数据
   文中提出的动脉瘤边界新定义，将促进测量标准化的国际共识形成。

Clinics care points

• 容积测量显著优于传统线性法，尤其适用于不规则小型动脉瘤
• AI工具将重构破裂风险预测体系
• 边界定义的标准化是精准测量的前提

Disclosure
主要作者披露与Microvention、Medtronic等医疗器械公司的科研合作及咨询关系，提示本研究可能涉及商业AI测量系统的临床验证。值得注意的是，文中引用的敏感性数据⁸
来自采用AI容积分析的前瞻性队列研究。