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

作者：王宪凯; 贾学燕; 程祥科; 王敏^*

来源：医学影像学杂志, 2022, 32(04): 588-720.

• 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

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。

• 单位
  山东省济宁市第一人民医院