冠状动脉CT血管成像中人工智能诊断冠心病的准确性

摘要：

目的 观察冠状动脉CT血管成像(CCTA)中人工智能(AI)诊断冠心病(CHD)的准确性.方法 回顾性分析105例临床拟诊CHD患者间隔2周内CCTA及有创冠状动脉造影(ICA)资料.以ICA结果为金标准,分别以患者、冠状动脉及其节段为单位,计算AI判断冠状动脉狭窄程度≥50％的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率,并对AI与ICA结果进行一致性检验.结果 ①以患者为单位,AI诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为97.92％(94/96)、66.67％(6/9)、96.91％(94/97)、75.00％(6/8)和95.24％(100/105);②以冠状动脉为单位,AI诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为91.05％(173/190)、98.26％(226/230)、97.74％(173/177)、93.00％(226/243)和95.00％(399/420),与ICA一致性好;③以血管节段为单位,AI诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为83.90％(224/267)、97.67％(1215/1244)、88.54％(224/253)、96.58％(1215/1258)和95.23％(1439/1511).各层面AI与ICA的一致性分别为较好、好和较好(Kappa=0.68、0.90和0.83,P均＜0.001).结论 CCTA图像质量较好且AI能正确识别冠状动脉血管树时,其诊断CHD准确率较高,可作为辅助诊断工具.

关键词：冠状动脉疾病、人工智能、冠状动脉造影、体层摄影术、X线计算机

所属期刊栏目：37

分类号：R514.4;R814.42(传染病)

资助基金：云南省基础研究计划昆医联合专项基金2018FE001-208

在线出版日期：2021-03-16（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：59-62