冠状动脉评分中的人工智能:理由,不同的方法和结果
Antonio G Gennari1,2, Alexia Rossi1,2, Carlo N De Cecco3,4
1Department of Nuclear Medicine, University Hospital Zurich, Rämistrasse 100, Zurich, 8091, Switzerland.
概括
冠状动脉评分 (CACS) 在心血管成像中仍然至关重要. 人工智能 (AI) 正在加强CACS分析,以改善动脉样硬化心血管疾病风险分层和治疗指导.
科学领域:
- 心血管成像 - 心血管成像
- 人工智能在医学中的应用
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 冠状动脉评分 (CACS) 是心血管成像风险分层的基石.
- 尽管技术进步,但CACS仍然是动脉样硬化心血管疾病初级预防的强大工具.
- 人工智能 (AI) 越来越多地被整合到CACS分析中.
研究的目的:
- 审查用于CACS分析的基于AI的技术.
- 提供关于冠状动脉图像中的当前AI应用的基本知识.
- 在CACS中分析AI的证据,优势和局限性.
主要方法:
- 在CACS.中审查基于AI的技术.
- 对端到端CACS算法的分析 (关闭和非关闭扫描).
- 讨论深度学习的图像重建,细分和组合应用.
主要成果:
- 人工智能显著增强了CACS分析.
- 端到端的CACS算法在封闭式和非封闭式扫描中表现有前途.
- 人工智能有助于细分和组合成像任务.
结论:
- 人工智能正在彻底改变冠状动脉图像.
- 人工智能驱动的CACS可以改善风险分层和治疗决策.
- 对AI在CACS中的作用进行进一步的研究是有必要的.


