CCTA-AI联合FFR-CT诊断冠状动脉狭窄病变的价值
孙一1
刘博1
孙秀彬2
李桂杰1
崔丁也1
马振申1
1.山东第一医科大学第一附属医院放射科 山东 济南 2500142.山东大学齐鲁医学院公共卫生学院生物统计学系 山东 济南 250012
摘要：目的 以冠状动脉造影(CAG)为金标准,探讨人工智能(AI)冠状动脉CT血管成像(CCTA-AI)联合基于冠状动脉CT的血流储备分数(FFR-CT)诊断冠状动脉狭窄病变的价值.方法 选取先后行冠状动脉CT血管成像(CCTA)及冠状动脉造影(CAG)检查的90例患者的资料,两项检查时间间隔≤2周.利用AI算法获得CCTA病变直径的狭窄程度,并采用科亚医疗深脉软件计算FFR-CT数值.以CAG为金标准,血管狭窄≥70％为重度狭窄,绘制CCTA-AI、FFR-CT以及联合两种AI软件的受试者操作特征曲线,获得曲线下面积(AUC),并计算CCTA-AI联合FFR-CT的敏感度、特异度.结果 将同时获得CCTA-AI及FFR-CT结果的90例患者的266支血管纳入分析.CCTA-AI、FFR-CT及两者联合诊断血管狭窄的AUC分别为0.817、0.850、0.883.CCTA-AI联合FFR-CT的诊断敏感度、特异度分别为82.09％和81.08％.结论 CCTA-AI联合FFR-CT对冠状动脉狭窄的诊断效能得到提高.
关键词：冠状动脉粥样硬化性心脏病人工智能冠状动脉血管成像冠状动脉造影血流储备分数体层摄影术X线计算机
分类号：R541.4(心脏、血管（循环系）疾病)R814.42(放射医学)
论文发表日期：2022-12-28
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( 2081-2085 )
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