目的:探讨基于冠状动脉CT血管成像(CCTA)的人工智能(AI)软件在检出冠状动脉病变及评估其CAD-RADS分级中的价值.方法:回顾性分析2018年11月-2020年12月本院临床疑诊为冠心病且行CCTA和冠状动脉血管造影(ICA)检查的175例患者的病例资料.由AI软件及3位不同年资影像诊断医师基于CCTA图像分别进行CAD-RADS分级,以ICA为金标准,计算AI软件和不同年资医师对阻塞性冠脉病变(冠脉狭窄程度≥50％)的诊断效能.采用Kappa检验分别评价AI软件与高、中、低年资医师基于CCTA对冠脉病变CAD-RADS分级评估的一致性.结果:(1)AI及高、中、低年资诊断医师评估冠脉狭窄≥50％ 的A U C值分别为0.764、0.858、0.747和0.731.其中,在钙化积分≥400组,相应的A U C值分别为0.608、0.750、0.625和0.625;在钙化积分<400组,相应的A U C值分别为0.801、0.884、0.776和0.756.A I软件及各年资医师A U C值的差异无统计学意义(P>0.05).(2)AI软件与高年资医师基于CCTA的CAD-RADS分级一致性良好(Kappa值为0.677,P<0.001),与中、低年资医师的分级一致性中等(Kappa值分别为0.466和0.428;P值均<0.001).结论:AI系统对冠脉狭窄≥50％ 具有良好的诊断效能,兼具时间效率.AI软件基于CCTA的CAD-RADS分级与诊断医师之间具有良好的一致性,可在临床影像诊断工作中推广使用.

人工智能;冠状动脉病变;CT血管成像;冠状动脉造影;冠状动脉疾病影像报告与数据系统

杨阳;刁楠;黄增发;孙瑞红;王翔

430014 武汉,华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院影像科;430021 武汉,华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科

放射学实践

[1]杨阳;刁楠;黄增发;孙瑞红;王翔-.CAD-RADS在冠心病诊断中的应用:人工智能与人工方法的对照研究)[J].放射学实践,2022(04):413-418

冠状动脉疾病影像报告与数据系统

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