目的 探究人工智能(AI)辅助头颈部CT血管成像(CTA)在诊断头颈动脉病变的临床价值。方法 选取2022年12月至2024年10月收治的行头颈部CTA、数字减影血管造影术(DSA)检查的86例头颈动脉病变患者进行研究，获取图像及数据经人工手动或AI自动化后处理，依据图片后处理重建方法及报告方法不同，分为人工组(两位影像科医生手动图像后处理重建、双盲阅片测量图像相关数据)、AI组(AI程序自动化处理后重建与生产图文报告)、人工结合AI组(人工组医生结合AI图文报告与原始图像测量AI组后处理图像相关数据)，分别采用AI辅助诊断与人工分析诊断。比较三种诊断方法工作效率，以DSA结果为金标准，比较三种诊断方法的敏感度和一致性，并对比三种诊断方法图像质量差异。结果 AI组后处理重建平均时间、诊断所用时间和有效辐射射线剂量均低于人工组与人工结合AI组(P<0.05)，人工结合AI组后处理重建平均时间和诊断所用时间低于人工组(P<0.05)；人工组对颈内动脉、椎动脉、基底动脉狭窄程度敏感度、特异度、准确率及一致性均较高(均>90.00%、>0.700)，对动脉瘤敏感度和一致性稍低(84.00%、88.16%)，特异度、准确率较高(>90.00%)；AI组对颈内动脉、椎动脉、基底动脉狭窄程度敏感度稍低(85.71%、86.11%、75.00%)，特异度、准确率较高与一致性(均>90.00%、>0.700)较高，对动脉瘤敏感度、特异度、准确率及一致性均较高(均>90.00%、>0.700)；人工结合AI组对颈内动脉、椎动脉、基底动脉狭窄程度及动脉瘤敏感度、特异度、准确率及一致性均较高(均>90.00%、>0.700)；人工组、AI组和人工结合AI组对颈内动脉、椎动脉及基底动脉的VR图像与CPR图像评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论 AI辅助头颈部CTA可提升诊断效率，降低辐射剂量，并辅助提升对动脉狭窄与动脉瘤的诊断敏感度和特异度，后处理图像质量可满足临床需求。