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14.
人工智能冠状动脉CT血管成像在冠心病诊断中的作用分析
张梅舜, 蔡浩轩, 彭意春
心血管病防治知识
2023, 13 (21):
9-12.
目的 围绕冠心病患者,采用人工智能(AI)冠状动脉CT血管成像(CCTA)实施诊断,评定其效能与价值。方法 对疑似冠心病患者进行选取(选取时间:2021年4月至2023年4月,选取地点:博罗县人民医院,选取例数:30例),开展常规CCTA扫描与冠状动脉血管造影(CAG);依据李克特量表评分标准对原始图像质量实施评分,分别实施人工组(放射科医生)与AI组(数坤科技的冠心病智能辅助诊断系统)图像后处理,对比二者的用时、诊断报告的用时、合格率及对冠状动脉斑块进行诊断的具体效能;将CAG当作金标准,开展一致性检验,评定二者诊断冠状动脉斑块的一致性。结果 于CCTA扫描后,冠状动脉AI组重建图像后所用时间约为3 min,合格率为93.33%(28/30);人工组图像后处理所需时间为20-30 min。较之人工组处理,在冠状动脉AI组后处理的图像当中,有着更为光滑的冠状动脉管壁,更全面的小分支显示,更清晰的血管对比,且可以对冠状动脉狭窄情况进行自动识别。在图像重建后,冠状动脉AI组的诊断报告便可完成(<1 min),而人工组的诊断报告通常需要15 min左右方能完成。冠状动脉AI组对冠状动脉斑块检出的灵敏度(94.12%)基本一致于人工组(95.77%);人工组、AI组诊断报告对斑块检出的特异度分别为100.00%、90.91%。结论 针对冠状动脉AI而言,其在诊断冠心病时,无论是在图像后处理速度上,还是在图像质量、报告诊断效率上,均具有优势,可为CCTA分析提供辅助。
参考文献 |
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