基于深度学习的主动脉根部计算机断层扫描血管造影图像快速分割的质量评估与临床价值
黄晓斌1
吴正参1
黄莹2
陈谦1
柴浩3
叶鹏4
谢光辉1
徐辉1
马琛明5
杨剑6
张海波7
陈国中1
1.南京市第一医院医学影像科,江苏南京 2100122.南京市佑安医院超声科,江苏南京 2111223.南京市第一医院心胸外科,江苏南京 2100124.南京市第一医院心脏内科,江苏南京 2100125.拓微摹心数据科技(江苏南京)有限公司,江苏南京 2100356.空军军医大学西京医院心血管外科,陕西西安 7100327.首都医科大学附属北京安贞医院心外科,北京 100029
摘要：目的 通过与计算机断层扫描血管造影(CTA)图像分析相比较,探讨基于深度学习方法实现快速、准确的主动脉根自动分割与评估的可靠性和临床价值.方法 收集2021年8月至2022年10月在南京市第一医院接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的68例患者的主动脉根部CTA图像,分别使用3mensio工作站和Cvpilot人工智能系统工作站进行分析.对分析结果进行回顾性统计分析与专家主观评价.结果 在专家主观评价的68例中,63例(92.6％)患者达到Ⅲ级,4例(5.9％)达到Ⅱ级,1例(1.5％)达到Ⅰ级.Cvpilot人工智能系统工作站的测量结果与3mensio工作站的测量结果无显著的统计学差异(P＞0.05).相较于低年资医生,Cvpilot人工智能系统工作站的测量结果更加接近于专家的评估结果.此外,Cvpilot人工智能系统工作站显著减少了测量的总耗时与鼠标总移动距离(P＜0.01).结论 对于接受TAVR的患者而言,Cvpilot人工智能系统工作站具有与常规计算机断层扫描测量结果良好的相关性(r=0.883).该平台可靠的评估质量使其在未来具有广阔的临床应用前景.
关键词：主动脉瓣经导管主动脉瓣置换术自动分割深度学习计算机断层扫描
分类号：R654.2(外科学各论)R816.2(放射医学)
资助基金：国家自然科学基金(82001811)国家重点研发计划(2020YFC2008105)南京市生命健康科技专项(202205047)
论文发表日期：2025-02-27
在线出版日期：2026-08-26（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 187-191 )
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