10.3760/cma.j.cn112149-20220727-00639
基于深度学习的冠状动脉钙化积分对2型糖尿病患者冠心病的预测价值
目的:探究基于深度学习（DL）的冠状动脉钙化积分（CACS）对2型糖尿病（T2DM）患者阻塞性冠心病和非钙化斑块/混合斑块的预测价值。方法:连续回顾性纳入2012年12月至2019年12月接受CACS扫描和冠状动脉CT血管成像（CCTA）的424例T2DM患者，并收集临床风险因素和斑块特征。斑块成分分为钙化、非钙化和混合斑块。阻塞性冠心病定义为最大直径狭窄率≥50%。采用基于DL的自动化方法计算CACS。采用单因素和多因素逻辑回归筛选有统计学意义的因素，并计算比值比（OR）。用受试者工作特征（ROC）曲线评价预测性能。结果:CACS增加与更高的CCTA阻塞性冠心病概率相关（与CACS=0对比，CACS为1~99、100~299、300~999调整后OR分别为2.22、6.18、16.98，
P值分别为0.009、<0.001、<0.001）。CACS预测阻塞性冠心病的曲线下面积（AUC）为0.764。对比CACS=0，CACS增加与非钙化斑块/混合斑块风险增加有关（CACS为1~99、100~299、300~999调整后OR分别为2.75、4.76、5.29，
P值分别为0.001、<0.001、<0.001）。CACS预测非钙化斑块/混合斑块的AUC为0.688。基于DL的CACS自动测量时间为1.17 min，低于手动测量时间1.73 min（
P<0.001）。
结论:基于DL的CACS具有预测T2DM患者阻塞性冠心病、非钙化斑块/混合斑块的价值，经济、高效，对临床诊疗具有重要价值。
糖尿病，2型、深度学习、钙化积分、冠心病、预测
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江苏省医学会伦琴影像科研专项SYH-3201150-00162021011;苏州市姑苏卫生人才计划项目GSWS2020003;苏州市“科教兴卫”青年科技项目KJXW2020007;Project of Special Funds for Roentgen Image Research of Jiangsu Medical AssociationSYH-3201150-00162021011;Gusu Health Talent Project of SuzhouGSWS2020003;Youth Science and Technology Project of "Promoting Health through Science and Education" in SuzhouKJXW2020007
2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
515-521
