CCTA-AI联合FFR-CT诊断冠状动脉狭窄病变的价值

摘要

目的以冠状动脉造影(CAG)为金标准,探讨人工智能(AI)冠状动脉CT血管成像(CCTA-AI)联合基于冠状动脉CT的血流储备分数(FFR-CT)诊断冠状动脉狭窄病变的价值。方法选取先后行冠状动脉CT血管成像(CCTA)及冠状动脉造影(CAG)检查的90例患者的资料,两项检查时间间隔≤2周。利用AI算法获得CCTA病变直径的狭窄程度,并采用科亚医疗深脉软件计算FFR-CT数值。以CAG为金标准,血管狭窄≥70%为重度狭窄,绘制CCTA-AI、FFR-CT以及联合两种AI软件的受试者操作特征曲线,获得曲线下面积(AUC),并计算CCTA-AI联合FFR-CT的敏感度、特异度。结果将同时获得CCTA-AI及FFR-CT结果的90例患者的266支血管纳入分析。CCTA-AI、FFR-CT及两者联合诊断血管狭窄的AUC分别为0.817、0.850、0.883。CCTA-AI联合FFR-CT的诊断敏感度、特异度分别为82.09%和81.08%。结论CCTA-AI联合FFR-CT对冠状动脉狭窄的诊断效能得到提高。