基于深度学习的定量CT心肌输液成像和冠状动脉疾病风险分层
Yarong Yu1, Dijia Wu2, Jiajun Yuan1
1Department of Radiology, Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, #85 Wujin Rd, Shanghai, China 200080.
一个新的深度学习模型使用CT成像准确量化心肌血流 (MBF),改善心肌缺血的诊断,并预测主要心血管不良事件 (MACE). 这种工具增强了心血管风险分层.
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
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 使用CT心肌输液成像 (MPI) 准确评估心肌缺血负担和心血管风险分层仍然具有挑战性.
- 目前的方法缺乏精确量化心肌血流量 (MBF) 和缺血性心肌体积 (IMV).
研究的目的:
- 开发和验证深度学习 (DL) 模型,用于自动量化CT MPI的MBF和IMV百分比.
- 探索DL衍生的IMV百分比的主要不良心血管事件 (MACE) 的预后价值.
主要方法:
- 一项多中心研究,涉及三个队列 (n=1108),CT MPI和冠状动脉CT血管造影 (CCTA).
- 使用回顾性和前性患者数据开发和验证DL模型.
- 对侵入性FFR和CCTA的诊断性能评估;使用Cox回归评估的预后值.
主要成果:
- DL模型 (MBFDL) 与手动的MBF测量 (ICC=0.928) 显示出极好的一致性.
- 与CT衍生FFR和CCTA狭窄相比,MBFDL显示出血液动力学显著病变的诊断性能优越 (AUC为0.97对0.87和0.79).
- DL衍生的IMV百分比独立预测MACE (HR=1.12,P=0.003) 和改善风险分层 (C指数0.86).
结论:
- 一个DL模型使CT MBF的自动和准确量化能够用于诊断心肌缺血.
- DL衍生的IMV百分比是MACE的独立预测指标.
- DL模型提供了比传统方法更好的心血管风险分层.
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