基于AI的胸部CT平扫对冠脉钙化积分的准确性评价

目的:探讨基于人工智能（AI）的非门控胸部低剂量CT（LDCT）平扫与心电门控CT血管造影（ECG gated-CTA）对冠状动脉钙化积分（CACS）危险度分层的一致性。方法:回顾性分析行冠状动脉CTA扫描的100例患者,所有患者均行冠脉ECG gated-CTA扫描和常规非门控胸部LDCT平扫。在Siemens后处理工作站采用Agatston钙化积分软件记录ECG gated-CTA钙化积分,采用数坤人工智能分析软件记录非门控胸部CT平扫的钙化积分。采用原标准界值,对非门控胸部LDCT平扫与ECG gated-CTA评估的CACS值危险度分层进行Kappa检验;采用受试者工作特征曲线（ROC）检验非门控胸部LDCT平扫的诊断效能并获取最佳诊断新界值,采用新界值的非门控胸部LDCT与ECG gated-CTA评估的CACS值危险度分层进行进一步Kappa检验;比较两种方法的钙化积分的Pearson相关性,P<0.001为有统计学显著差异。结果:对非门控胸部LDCT平扫的CACS值按原界值进行危险度分层,与ECG gated-CTA的CACS值危险度分层进行一致性检验,Kappa值为0.804,P<0.001。非门控胸部LDCT平扫测得的CACS值与ECG gated-CTA测得的CACS值比较,低危-中危组的ROC曲线下面积（AUC）为0.910,P<0.001,最佳诊断界值为112.35;中危-高危组AUC为0.988,P<0.001,最佳诊断界值为398.31。对非门控胸部LDCT平扫测得的CACS值按最佳新诊断界值进行危险度分层,与ECG-gated CTA平扫测得的CACS值的按原有界值危险度分层进行一致性检验,Kappa值为0.850,P<0.001。两种方法所测Pearson相关系数为0.985,P<0.001,存在显著相关性。结论:基于人工智能技术的非门控胸部CT平扫与ECG-gated CTA对冠状动脉钙化积分的评估具有较高的一致性;本研究制定了非门控条件下CACS值危险度分层新标准,进一步提高了非门控胸部LDCT评估CACS值的准确性,有助于冠心病风险的早期筛查。      

基于人工智能技术的非门控胸部CT平扫对冠状动脉钙化积分的准确性评价

目的:采用人工智能方法,探讨非门控胸部低剂量CT平扫对冠状动脉钙化积分（CACS）评价的准确性。方法:回顾性分析行冠状动脉CTA扫描的100例患者,所有患者均行心电门控钙化积分CT（ECGgated-CT）扫描和常规非门控胸部CT平扫检查,在Siemens后处理工作站采用Agatston钙化积分软件记录心电门控CT钙化积分,采用数坤科技胸部CT人工智能钙化积分软件记录非门控胸部CT平扫的钙化积分。两种扫描方法分别获得Agatston评分,其中包括冠状动脉总评分（TOTAL）,左主干（LM）评分,前降支（LAD）评分,回旋支（CX）评分,右冠状动脉（RCA）评分,采用配对t检验比较两组钙化积分的统计学差异,采用Pearson相关系数分析两组钙化积分的相关性,采用组内相关性系数（ICC）对两组钙化积分的危险度分层进行一致性检验,P<0.05为有统计学显著差异。结果:采用配对t检验比较发现两组方法测量TOTAL,LM、CX、RCA的Agatston积分无统计学显著差异（P<0.05）,LAD的钙化积分两组间有统计学显著差异（P<0.05）,Pearson分析发现两组间TOTAL,LM、CX、RCA、LAD的Agatston积分均有显著相关性。ICC分析发现两组所获的Agatston钙化积分在危险度分层方面具有较好的一致性,组内相关系数为0.938,P<0.001。结论:基于人工智能技术的非门控胸部CT平扫对冠状动脉钙化积分的评价具有较高的准确性,在危险度分层方面与传统门控检查一致性很好,可用于冠心病风险的筛查评估。