目的以冠狀動脈造影（CAG）為參考標準,分析不同鈣化負荷對視覺與深度學習（DL）算法診斷冠狀動脈CT血管成像（CCTA）管腔狹窄準確性的影響。資料與方法對110例同時行CAG與256排CCTA的住院患者進行回顧性分析。采用視覺法與DL算法診斷CCTA主干管腔狹窄情況,以管腔狹窄≥50%作為診斷界值。冠狀動脈各節(jié)段的鈣化負荷通過視覺評估分為無、輕度、中度及重度鈣化。采用受試者工作特征曲線比較各節(jié)段水平不同鈣化負荷下兩種方法的診斷效能。結果隨著鈣化負荷增加,從無鈣化節(jié)段至重度鈣化節(jié)段,兩種方法對冠狀動脈狹窄的診斷準確度顯著減低,視覺法由94.5%降至78.3%（P<0.001）,DL算法由93.3%降至58.7%（P<0.001）。在不同鈣化負荷下,DL算法診斷CCTA主干管腔狹窄的曲線下面積與視覺法比較,差異均無統(tǒng)計學意義（P均>0.05）。結論不同鈣化負荷下,DL算法對256排CCTA主干管腔狹窄的診斷效能與視覺評估相當。隨著鈣化負荷增加,兩種方法的診斷準確性均降低。 

【文章來源】：中國醫(yī)學影像學雜志. 2020,28(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 研究對象
    1.2 CCTA掃描
    1.3 管腔狹窄的視覺評估
    1.4 基于DL算法的管腔狹窄的智能評估
    1.5 鈣化斑塊測量
    1.6 CAG檢查及圖像分析
    1.7 統(tǒng)計學方法
2 結果
    2.1 冠狀動脈主干節(jié)段鈣化情況
    2.2 不同鈣化負荷對兩種方法診斷效能的影響
    2.3 兩種方法診斷效能比較
3 討論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3050852