换一批AI软件在冠状动脉CT血管成像图像后处理和诊断评价中的应用
Application of artificial intelligence software in post-processing and diagnostic evaluation of coronary artery CT angiography image
摘要目的 探究人工智能(AI)软件在冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像后处理和诊断评价中的应用价值.方法 回顾性收集2023年10月至2024年4月安徽医科大学附属六安医院收治的冠状动脉病变患者105例.在CCTA检查后进行重建处理,分别进行人工评判和AI评判.比较AI与人工图像后处理用时、图像质量,对冠状动脉病变、病变定位和冠状动脉斑块性质的诊断效能.结果 AI组图像后处理及解读时间为(1.87±0.16)min,显著度短于人工组[(8.85±1.42)min],差异有统计学意义(P＜0.05),两组间各冠状动脉分段图像质量评分比较,差异无统计学意义(P＞0.05).以DSA检查为金标准,AI组对于冠状动脉狭窄的诊断准确度、敏感度、阴性预测值分别为94.29％、96.91％、62.50％,均高于人工组(84.76％、89.69％、16.67％),差异均有统计学意义(P＜0.05).DSA 与 CCTA 的AI、人工诊断对冠状动脉狭窄分级的一致性较好(Kappa=0.719,P＜0.001;Kappa=0.694,P＜0.001),CCTA检查的AI组与人工组对冠状动脉狭窄分级诊断一致性好(Kappa=0.826,P＜0.001).AI组对冠状动脉病变定位的敏感度、特异度均高于人工组,差异均有统计学意义(P＜0.05).AI与人工对不同冠状动脉斑块识别一致性好(Kappa=0.926,P＜0.001).结论 AI在CCTA图像后处理和诊断评价中具有较高的诊断效率,可准确定位冠状动脉病变部位、评估狭窄程度、检测冠状动脉斑块性质,具有可行性和临床推广价值.
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关键词
冠状动脉CT血管成像人工智能图像后处理Coronary artery CT vascular imagingArtificial intelligenceImage post-processing
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-4695.2025.24.028
发布时间
2026-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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