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作者：耿鹤群;石金铮;孟丑拴;张晓辰;张效平;
单位：河北北方学院附属第一医院医学影像部;河北北方学院附属第一医院心血管内二科;
摘要：目的 探究基于人工智能(artificial intelligence,AI)后处理技术的冠状动脉CT血管造影（coronary CT angiography,CCTA）在冠状动脉病变诊断中的应用价值。方法 选择2023年2月至2025年2月河北北方学院附属第一医院心内科诊疗的疑似老年冠心病患者200例。所有研究对象入院均接受CCTA检查，在CCTA检查后3个月内进行冠状动脉造影术（coronary angiography,CAG），以CAG结果为金标准。将所有CCTA图像导入工作站进行人工后处理和AI软件后处理分析左主干支、左前降支、左回旋支、右冠状动脉主要血管及病变情况。根据后处理方式不同将AI软件后处理结果作为AI组，人工后处理结果作为人工组。比较两组后处理用时和图像质量主客观评分；采用Kappa检验比较两组对上述各支动脉病变诊断的一致性、敏感性、特异性、准确性；绘制ROC曲线分析两组对冠状动脉病变的诊断效能。结果 AI组图像质量与人工组比较，差异无统计学意义（P>0.05）。AI组图像后处理用时明显低于人工组，差异有统计学意义[（2.67±0.26）min vs(13.31±0.60)min,P<0.01]。CAG、AI组、人工组对各支动脉病变诊断结果差异比较，差异无统计学意义（P>0.05）。AI组诊断左主干、左前降支、左回旋支、右冠状动脉病变与CAG检查一致性Kappa值分别为0.827、0.900、0.657、0.661，人工组诊断左主干、左前降支、左回旋支、右冠状动脉病变与CAG检查一致性Kappa值分别为0.641、0.669、0.904、0.863。AI组诊断冠状动脉病变的ROC曲线下面积为0.848(95%CI:0.807～0.889)，人工组曲线下面积为0.842(95%CI:0.797～0.890)，两组ROC曲线下面积比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论 基于AI后处理技术的CCTA在冠状动脉病变诊断中具有处理用时更短的优势，其对冠状动脉病变的诊断效能较高，可作为临床冠状动脉病变诊断的辅助工具。
关键词：人工智能;;计算机体层摄影血管造影术;;冠状动脉狭窄;;诊断
基金资助：2022年张家口市科技计划自筹经费项目（2221196D）
