目的:探讨基于人工智能多模态CT评估前循环大血管闭塞性急性缺血性脑卒中(AIS-LVO)血管内治疗(EVT)预后的影响因素,并构建预后预测模型,旨为改善患者临床预后提供理论依据。方法:回顾性收集2021年2月至2023年1月南昌大学第二附属医院接受EVT的前循环AIS-LVO患者。收集患者的一般临床资料。治疗前所有患者均行颅脑CT平扫(NCCT)、颅脑CT血管成像(CTA)、脑CT灌注成像(CTP)检查。根据术后3个月改良Rankin量表(m RS)评分将患者分为预后良好组和预后不良组。采用单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选前循环AIS-LVO患者EVT后预后的独立预测因素,并构建基于临GSK126体内床因素、影像因素、临床联合影像因素的预后预测模型,应用ROC曲线评估各模型的预测效能。结果:共纳入114例患者,预后良好组66例,预后不良组48例。预后良好组与预后不良组患者两组间年龄(61.39±12.05 VS 66.71±11.83),入院时NIHSS评分[7.00(4.00-9.00)]VS 14.25(11.25-17.00)],穿刺至再通时间(PTR)(43.48±24.07 VS56.85±34.85),ASPECTS评分[8.00(7.00-8.00)VS 4.00(3.00-7.00)],梗死核心体积(12.32CHIR-99021细胞培养±10.24 VS 45.16±30.28),梗死核心区CBF值(16.96±5.47 VS 14.63±4.87),血栓负荷评分(CBS)[8.00(7.00-8.25)VSgenetic enhancer elements 6.50(4.00-8.00)],侧支血管Miteff评分,差异有统计学意义(P均<0.05)。两组ASPECTS评分中各区域比较显示C、L、I、M1、M2、M4、M6区差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,回归临床模型显示年龄(OR=1.061,95%CI:1.013-1.112,P=0.013),入院时NIHSS评分(OR=1.482,95%CI:1.289-1.705,P<0.001)是预测卒中预后的独立预测因素,该模型预测卒中预后的AUC为0.899(95%CI:0.842-0.956),敏感度72.9%,特异度90.9%,准确度81.6%,阳性预测值80.0%,阴性预测值82.6%。回归影像模型显示梗死核心体积(OR=1.060,95%CI:1.009-1.115,P=0.0...