AI在CCTA诊断冠状动脉狭窄中的准确性及应用价值

摘要：

目的:探讨人工智能(AI)在冠状动脉CT血管成像(CCTA)中诊断冠状动脉狭窄的准确性及应用价值.方法:收集2019年4月至10月1 10例同时行CCTA及有创冠状动脉造影(ICA)病人的影像资料,110例共1484段血管纳入评价范围.狭窄程度分为无狭窄、轻度狭窄(＜50％)、中度狭窄(50％ ～ 70％)、重度狭窄(＞70％).AI软件自动对CCTA图像进行重建及计算分析.以ICA结果为金标准,计算AI在CCTA中诊断冠状动脉狭窄的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值.对AI与ICA结果进行Kappa值一致性检验.结果:①AI检出冠状动脉狭窄的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为92.97％、97.91％、88.53％、96.36％,准确性为93.60％,AI与ICA检出冠状动脉狭窄一致性好(Kappa值0.86).②AI诊断冠状动脉狭窄程度准确性为66.13％,与ICA一致性一般(Kappa值0.58).诊断轻度狭窄准确性较高,诊断中重度狭窄特异度较高.结论:AI在CCTA中对冠状动脉狭窄节段的检出及诊断轻度狭窄具有较高准确性,诊断中重度狭窄特异度较高,可作为医师辅助诊断手段.

关键词：人工智能、冠状动脉CT血管成像、狭窄、诊断

所属期刊栏目：26

分类号：R445.2(诊断学)

资助基金：云南基础研究计划昆医联合专项基金项目2018FE001-208

在线出版日期：2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：120-124