人工智能在冠状动脉CT血管成像图像后处理和冠状动脉狭窄诊断中的应用

何思万; 陈建春; 李向民; 刘冬明; 谌万娟

doi:10.20267/j.issn.2096-3807.2025.22.027

影像研究与医学应用 ›› 2025, Vol. 9 ›› Issue (22) : 87 -89. DOI: 10.20267/j.issn.2096-3807.2025.22.027

人工智能在冠状动脉CT血管成像图像后处理和冠状动脉狭窄诊断中的应用

何思万, 陈建春, 李向民, 刘冬明, 谌万娟

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摘要

目的:探讨人工智能(AI)在冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像后处理与冠状动脉狭窄评估中的应用效果。方法:选取2024年4月—2025年2月在东莞市清溪医院行CCTA检查的80例疑似冠状动脉狭窄患者为研究对象,同时予以人工图像后处理与AI图像后处理,比较两种后处理方法的诊断时间与所得图像的图像质量,以经皮冠状动脉造影(CAG)结果为金标准,分析两种方法对冠状动脉狭窄的诊断效能,及对不同程度冠脉狭窄的诊断结果。结果:AI图像后处理的诊断时间短于人工图像后处理(P<0.05);两种后处理图像中左前降支、左回旋支、右冠状动脉的噪声值与信噪比比较,差异均无统计学意义(P> 0.05)。CAG检查阳性45例,阴性35例;人工图像后处理检出阳性41例,阴性32例;AI图像后处理检出阳性40例,阴性30例。人工图像后处理诊断冠状动脉狭窄的灵敏度、特异度及准确率与AI图像后处理比较,差异无统计学意义(P>0.05)。人工与AI图像后处理对冠状动脉狭窄不同狭窄程度的检出准确率比较,差异无统计学意义(P> 0.05)。结论:将AI应用于CCTA图像后处理,不仅可以提升诊断效率,还可保证图像质量,与人工诊断的效能相近。