摘要： 目的 基于冠状动脉CT造影图像,探究冠状动脉周围脂肪衰减指数（CAPI）、影像组学在诊断及预测冠状动脉非钙化斑块形成中的应用价值。方法 回顾性收集2023年1月至2024年1月寿光市人民医院影像中心做冠状动脉CT血管造影（CCTA）的患者, 其中80名正常人、60名单纯左冠状动脉前降支非钙化斑块患者。深睿CCTA图像分析软件自动识别出冠状动脉周围脂肪区域的衰减指数值,分成三个组进行分析,分别为左前降支正常组（LN）、左前降支非钙化斑块组（LP）、左前降支临近正常组（LNN）,病变血管组与正常血管组比较采用单因素方差检验,病变血管同支两组比较采用配对t检验,以P<0.05为差异有统计学意义,制作ROC曲线并获取最佳临界值。影像组学分析时分为左前降支非钙化组及左冠状动脉正常组两组;使用Radcloud来管理影像数据并进行影像组学统计分析;机器学习采用KNN、SVM两个分类器构建基于影像组学特征的预测模型,验证数据集和训练数据集采用比例为3:7的随机方法分离。结果 （1）CAPI分析结果 LP组与LN组、LNN组CAPI都存在差异（P值均<0.001）,但LN组与LNN组CAPI差异无统计学意义（F=0.836,P=0.362）;ROC曲线分析结果示LP-LN、LP-LNN的AUC值分别为0.850、0.849,最佳临界值分别为-76.305、-75.625,即当冠状动脉周围脂肪衰减指数大于-76时,非钙化斑块形成可能性大。（2）影像组学分析结果使用方差阈值方法、选择K个最佳方法、LASSO算法选择13个最佳特征;ROC曲线分析结果示使用SVM分类器预测效果比KNN好, SVM分类器AUC为0.825。结论 基于冠状动脉CT造影图像,冠脉周围脂肪衰减指数及影像组学可以良好地诊断及预测非钙化斑块的形成。
