人工智能在冠状动脉CTA图像后处理及狭窄评估中的应用价值

摘要：

目的 探讨人工智能(artificial intelligence,AI)在冠状动脉CTA图像后处理和狭窄评估中的应用价值.方法 选取108例患者的冠状动脉CTA图像数据,分别进行人工和AI后处理,比较2种方法容积再现(volume rendering,VR)图像质量优秀率、冠状动脉三大分支曲面重建(CPR)血管显示评分以及冠状动脉狭窄程度诊断一致性.结果 1)AI和人工法VR图像质量优秀率分别为90.7％(98/108)和79.6％(86/108),差异无统计学意义(x2=15.93,P＞0.05);2)AI和人工法CPR图像质量评分分别为右冠状动脉(3.77±0.49 vs 3.70±0.53,t=1.97,P＞0.05)、前降支(3.76±0.53 vs 3.69±0.54,t=1.97,P＞0.05)、回旋支(3.69±0.54 vs 3.79±0.41,t=1.78,P＞0.05)差异均无统计学意义;3)AI和人工法在评估冠状动脉无狭窄、轻微狭窄、重度狭窄和血管闭塞方面差异无统计学意义(P＞0.05),在评估轻度狭窄和中度狭窄方面差异有统计学意义(P＜0.05).结论 冠状动脉CTA中,AI及人工法重建的VR及CPR图像质量相仿;AI在诊断冠状动脉无狭窄、轻微狭窄、重度狭窄和血管闭塞方面准确性较高,在诊断轻度狭窄、中度狭窄方面准确性低于人工法.

关键词：人工智能、体层摄影术、X线计算机、图像后处理、冠状动脉狭窄程度

所属期刊栏目：32

分类号：R541;R814.42(心脏、血管（循环系）疾病)

在线出版日期：2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：588-590,720