冠状动脉AI辅助评估CT影像斑块特征与血管狭窄程度的相关性分析

刘伟

doi:10.20267/j.issn.2096-3807.2026.11.022

影像研究与医学应用 ›› 2026, Vol. 10 ›› Issue (11) : 76 -78+82. DOI: 10.20267/j.issn.2096-3807.2026.11.022

冠状动脉AI辅助评估CT影像斑块特征与血管狭窄程度的相关性分析

刘伟

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

目的：探讨冠状动脉人工智能(AI)辅助CT影像斑块特征与血管狭窄程度的相关性，为冠心病的精准诊断与风险评估提供参考。方法：选取2024年1月—2025年1月玉林市红十字会医院接受冠状动脉CT血管成像的100例患者为研究对象，根据数字减影血管造影评估血管狭窄程度分为轻度狭窄组(n=35)、中度狭窄组(n=38)和重度狭窄组(n=27)。利用AI辅助CT影像分析系统提取斑块类型、斑块负荷、斑块强化程度及斑块偏心指数，比较3组的影像学特征差异，分析冠状动脉AI辅助评估CT影像斑块特征与血管狭窄程度的相关性。结果：100例患者共检出斑块156处(轻度42处、中度58处、重度56处)。轻度狭窄组钙化斑块占54.76%，中度狭窄组混合斑块占51.72%，重度狭窄组混合斑块占64.29%，3组斑块类型分布比较差异有统计学意义(P<0.05)。Spearman秩相关系数分析结果显示，斑块负荷、斑块强化程度、斑块偏心指数均与血管狭窄程度呈正相关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示，混合斑块、斑块负荷、斑块强化程度、斑块偏心指数是冠状动脉发生中重度狭窄的影像学独立影响因素(P<0.05)。结论：AI辅助CT影像可精准识别冠状动脉斑块特征，斑块类型、斑块负荷、斑块强化程度及斑块偏心指数与血管狭窄程度密切相关，对冠心病病情评估有重要临床价值。