资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]昆明医科大学第一附属医院医学影像科
医技科室
医学影像中心
昆明医科大学附属第一医院
出处：
ISSN：
关键词：
人工智能
冠状动脉CT血管成像
狭窄
诊断
摘要：
目的:探讨人工智能(AI)在冠状动脉CT血管成像(CCTA)中诊断冠状动脉狭窄的准确性及应用价值.方法:收集2019年4月至10月1 10例同时行CCTA及有创冠状动脉造影(ICA)病人的影像资料,110例共1484段血管纳入评价范围.狭窄程度分为无狭窄、轻度狭窄(＜50％)、中度狭窄(50％ ～ 70％)、重度狭窄(＞70％).AI软件自动对CCTA图像进行重建及计算分析.以ICA结果为金标准,计算AI在CCTA中诊断冠状动脉狭窄的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值.对AI与ICA结果进行Kappa值一致性检验.结果:①AI检出冠状动脉狭窄的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为92.97％、97.91％、88.53％、96.36％,准确性为93.60％,AI与ICA检出冠状动脉狭窄一致性好(Kappa值0.86).②AI诊断冠状动脉狭窄程度准确性为66.13％,与ICA一致性一般(Kappa值0.58).诊断轻度狭窄准确性较高,诊断中重度狭窄特异度较高.结论:AI在CCTA中对冠状动脉狭窄节段的检出及诊断轻度狭窄具有较高准确性,诊断中重度狭窄特异度较高,可作为医师辅助诊断手段.
基金：
云南基础研究计划昆医联合专项基金项目(2018FE001-208)
第一作者：
第一作者机构：
[1]昆明医科大学第一附属医院医学影像科
通讯作者：
通讯机构：
[1]昆明医科大学第一附属医院医学影像科
推荐引用方式(GB/T 7714)：
李浚利,韩丹,段慧,等.AI在CCTA诊断冠状动脉狭窄中的准确性及应用价值[J].中国医学计算机成像杂志.2020,26(02):120-124.
