基于光学相干断层扫描血管成像技术智能预测先天性心脏病围术期转归的临床研究
李聪1
孔令聪2
胡联亭3
袁海云4
任赟5
赵翰鹏6
王艳1
陈炫卉3
刘华章3
况宇7
梁会营3
余洪华7
杨小红1
1.华南理工大学医学院 广州510006;广东省人民医院,广东省医学科学院,广东省眼病防治研究所眼科 广州5100802.华南理工大学医学院 广州510006;广东省人民医院,广东省医学科学院医学大数据中心 广州5100803.广东省人民医院,广东省医学科学院医学大数据中心 广州5100804.广东省人民医院,广东省医学科学院,广东省心血管病研究所心外科,广东省华南结构性心脏病重点实验室 广州5100805.广东省人民医院,广东省医学科学院,广东省眼病防治研究所眼科 广州510080;汕头大学医学院 广东汕头5150416.广东省人民医院,广东省医学科学院,广东省眼病防治研究所眼科 广州510080;南方医科大学 广州5100007.广东省人民医院,广东省医学科学院,广东省眼病防治研究所眼科 广州510080
摘要：目的 探索基于光学相干断层扫描血管成像(OCTA)智能预测先天性心脏病(CHD)围术期转归的可行性,为CHD围术期评估提供无创便捷的辅助工具.方法 前瞻性收集2017年5月至2021年5月于我院行CHD矫正术患者的临床资料和OCTA图像.根据是否发生术后过度失血或围术期复合不良结局标注OCTA图像.标注图像经数据增强后,训练深度学习预测模型,使用测试集判断模型的性能.结果 202例CHD患者中,发生术后过度失血的患者有45例(22.3％),发生围术期复合不良结局的有58例(28.7％).在测试集中,术后过度失血预测模型的受试者工作特性曲线下面积(AUC)为0.82,灵敏度和特异度分别为0.90和0.75,准确率为0.78;围术期复合不良结局预测模型的AUC为0.81,灵敏度和特异度分别为0.83和0.80,准确率为0.81.结论 术前OCTA图像联合人工智能可高效预测CHD围术期转归.
关键词：先天性心脏病光学相干断层扫描血管成像围术期转归人工智能
分类号：R541.1(心脏、血管（循环系）疾病)
资助基金：广州市科技民生科技项目(202002020049)心血管病专项研究项目(2020XXG007)
论文发表日期：2022-05-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1136-1140 )
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