目的 探讨CT脑灌注成像(CTP)智能(AI)分析系统与Philips CT后处理工作站在预测急性脑梗死 (ACI)预后中的一致性。方法 选取我院2021年6月至2023年6月ACI患者100例，根据90 d预后情况分为预后良好组(77例)与预后不良组(23例)。入院时均行 CTP检查，比较AI分析系统与Philips CT后处理工作站测量的患侧最大层面与对应健侧血流参数[脑血流量(CBF)、脑血容量(CBV)、平均通过时间(MTT)、相 对脑血流量(rCBF)、相对脑血容量(rCBV)、相对平均通过时间(rMTT)、缺血区最大层面CBF、CBV面 积]预测ACI患者预后的一致性。结果 AI分析系统、 Philips CT后处理工作站测量的预后不良组患侧最大层面CBF、CBV、rCBF、rCBV低于预后良好组， 患侧最大层面MTT、rMTT、缺血区最大层面CBF、 CBV面积高于预后良好组(P<0.05)；AI分析系统、 Philips CT后处理工作站测量的两组患侧最大层面与对应健侧CBF、CBV、MTT、rCBF、rCBV、rMTT、 缺血区最大层面CBF、CBV面积差异无统计学意义 (P>0.05)；患侧最大层面CBF、CBV、MTT、rCBF、 rCBV、rMTT、缺血区最大层面CBF、CBV面积均是ACI预后的影响因素(P<0.05)；AI分析系统测量的患侧最大层面CBF、CBV、MTT、rCBF、rCBV、 rMTT、缺血区最大层面CBF、CBV面积预测ACI预后AUC分别为0.742、0.776、0.842、0.809、0.782、 0.755、0.742、0.787；Philips CT后处理工作站测量的患侧最大层面CBF、CBV、MTT、rCBF、 rCBV、rMTT、缺血区最大层面CBF、CBV面积预 测ACI预后的AUC分别为0.742、0.722、0.816、 0.803、0.772、0.761、0.750、0.781；两种方式测量出的CTP参数预测ACI预后的AUC差异均无统计学意义(P>0.05)，一致性Kappa值均＞0.7。结论 CTP  AI分析系统与Philips CT后处理工作站测量的血流参数在预测ACI预后中一致性良好，可将AI分析系统作为优选的图像后处理方式。