目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量.方法:将1285例颅脑3D T1WI图像按5～15岁、16～25岁、26～50岁、51～70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进行试验.初始每组选择3例图像进行人工预标注神经垂体和腺垂体,输入计算机进行学习,获取初始模型.应用模型对一批数据进行分割,获得分割后的神经垂体、腺垂体与垂体总体积数据,将分割结果进行人工校准,获得校准后相对应的体积数据作为金标准.用前一组校准后的分割图像进行计算机迭代式学习优化模型,再用优化后模型对新一组图像分割与校准,重复上述过程,最终将校准前后差异没有统计学意义的数据认定深度学习建模成功.数据采用配对t检验、Dice和Spearman相关性分析进行统计.结果:从第2批次开始,除5～15岁年龄段外,其它年龄段神经垂体体积在校准前后的差异没有统计学意义,腺垂体与垂体总体积的差异有统计学意义(P＜0.05).第4批次,各年龄段神经垂体、腺垂体与垂体总体积在校准前后的差异均无统计学意义(P=0.137～0.928),Dice值大于0.941,Spearman相关系数大于0.969.结论:通过迭代式训练进行深度学习建模可构建垂体分割模型,实现垂体体积AI自动测量.