摘要目的:探讨非门控大螺距肺CT联合人工智能技术对冠脉钙化积分测量的可行性.方法:回顾性分析 24例同时接受非门控大螺距肺CT和冠状动脉钙化积分CT扫描的患者图像.两个扫描组参数设置:①非门控大螺距肺CT平扫:CarekV和CareDose 4D,ref.kV 110,ref.mAs 80,螺距 3,滤过核BR40.②心电门控冠状动脉钙化积分CT:CarekV,CareDose 4D,ref.kV 120,ref.mAs 50,螺距0.15,采集R-R间期35%以及75%,滤过核QR36.两组图像窗宽/窗位 345/50,层厚/间隔 3mm/1.5mm.两个扫描组图像根据 3种测量方法(Syngo.via工作站测量、AI测量、AI+手动校正测量)各分为 3个亚组,进行钙化积分(AS)测量和风险分级,并记录工作站测量以及AI+手动校正测量所用时间.记录两种检查容积CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP),并计算有效剂量(ED).使用SPSS Statistics 27.0软件进行统计分析.结果:①大螺距肺CT管电压分别为100、110和 120kV,冠状动脉钙化积分CT均为 120 kV.②大螺距肺CT和冠状动脉钙化积分CT的ED分别为(2.1±0.4)mSv和(2.1±0.7)mSv.③大螺距肺CT的 3种测量方法所得AS有统计学差异,但AS一致性较高(ICC:0.988).④大螺距肺CT联合AI(ICC:0.990)、大螺距肺CT工作站(ICC:0.988)、门控钙化积分联合AI(ICC:0.980)分别与冠脉钙化积分工作站测得AS,均无统计学差异且一致性较高.⑤AI所得风险分级一致性很强,加权Kappa系数均在 0.818～1.000之间.⑥两个扫描组的工作站与AI+手动校正测量所用时间均有统计学差异.结论:非门控大螺距肺CT联合AI可获得可靠的冠脉钙化积分和风险分级结果且耗时短,具有较好的临床应用价值.