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海南医学院学报 2023年第3期29卷 229-234页

作者：吴方锦秦将均王改青陈娟覃群张鸿刘明陈祖乔张宇航李步德海南医学院第一附属医院海南海口570000 三亚中心医院(海南省第三人民医院) 海南三亚572000

因冠状动脉斑块细小且随心脏不停跳动,MRI对冠状动脉粥样硬化斑块性质的评估一直是研究的难点之一。最新研究表明,冠周脂肪环境的变化与冠状动脉粥样硬化斑块性质密切相关。目前新的多模态磁共振成像技术能定量评估冠周脂肪环境变化,有... 详细信息

因冠状动脉斑块细小且随心脏不停跳动,MRI对冠状动脉粥样硬化斑块性质的评估一直是研究的难点之一。最新研究表明,冠周脂肪环境的变化与冠状动脉粥样硬化斑块性质密切相关。目前新的多模态磁共振成像技术能定量评估冠周脂肪环境变化,有望能有效评估冠状动脉斑块性质,因此研究冠周脂肪具有重要的临床意义。现从冠周脂肪的生物学意义、冠周脂肪评估的比较影像学及其影像学的临床应用等方面进展进行综述。

关键词：冠状动脉粥样硬化冠周脂肪磁共振成像定量评估

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冠状动脉CTA多参数AI特征对急性冠脉综合征的诊断价值

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放射学实践 2023年第7期38卷 873-878页

作者：宋瑶霍怀璧李晗刘晓菲刘婷中国医科大学附属第一医院沈阳110001

目的:基于冠状动脉CTA(CCTA)探讨通过人工智能技术获取罪犯斑块多参数特征对急性冠脉综合征(ACS)的诊断价值。方法:本研究共纳入65名ACS患者,根据侵入性冠脉造影(ICA)结果将斑块分为罪犯斑块组(n=65)和非罪犯斑块组(n=67),利用CCTA对冠... 详细信息

目的:基于冠状动脉CTA(CCTA)探讨通过人工智能技术获取罪犯斑块多参数特征对急性冠脉综合征(ACS)的诊断价值。方法:本研究共纳入65名ACS患者,根据侵入性冠脉造影(ICA)结果将斑块分为罪犯斑块组(n=65)和非罪犯斑块组(n=67),利用CCTA对冠脉血管进行分析,通过人工智能软件获得冠脉周围脂肪衰减指数(FAI)、基于CCTA血流储备分数(FFRct)及斑块定量参数,比较罪犯斑块与非罪犯斑块的差异性及罪犯斑块的影响因素。同时根据罪犯斑块组中的FFRct值进行分组,分为FFRct>0.8组(n=28),FFRct≤0.8组(n=37),比较其FFRct与斑块定量参数的相关性。结果:罪犯斑块与非罪犯斑块在FAI、FFRct、最狭窄处管腔面积(MLA)、重构指数(RI)及钙化斑块负荷存在差异性(P均0.8组的斑块长度、RI、纤维斑块体积、脂质斑块体积、钙化斑块体积以及总斑块体积差异具有统计学意义(P值分别为0.009、0.029、0.001、0.001、0.015、0.001)。罪犯斑块的血流动力学异常(即FFR≤0.8组中)与斑块长度(r=-0.370,P=0.024)、总斑块体积(r=-0.328,P=0.047)、纤维斑块体积(r=-0.374,P=0.023)之间存在负相关性。结论:冠脉CTA通过人工智能识别罪犯斑块多参数特征与FFRct、FAI联合后,联合指标对ACS患者的诊断价值要优于其他单一指标。

关键词：冠脉CTA 急性冠脉综合征冠周脂肪血流储备分数人工智能

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冠状动脉FAI的人工智能评价及其与冠心病风险关系的研究

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作者：张文钊四川大学

学位级别：硕士

目的:冠状动脉粥样硬化性心脏病(Coronary atherosclerotic disease,CAD),简称冠心病,指当冠状动脉发生粥样硬化相关的改变从而导致血管腔的狭窄、管腔的节段性或全部闭塞,或者因为冠状动脉功能发生异常,出现血管痉挛等情况,从而导致冠... 详细信息

目的:冠状动脉粥样硬化性心脏病(Coronary atherosclerotic disease,CAD),简称冠心病,指当冠状动脉发生粥样硬化相关的改变从而导致血管腔的狭窄、管腔的节段性或全部闭塞,或者因为冠状动脉功能发生异常,出现血管痉挛等情况,从而导致冠状动脉供血不足,造成心肌缺血缺氧、坏死的心脏病,对人类身体健康有着非常严重的危害,并且长期位居我国居民疾病死亡构成的首位。冠状动脉周围脂肪是一种已被证实参与到冠状动脉粥样硬化过程的棕色脂肪组织,紧邻心肌并且直接与冠状动脉接触,冠状动脉粥样硬化与冠周脂肪是一个相互作用的关系。当冠周脂肪处于病理状态下能通过自分泌及旁分泌途径产生大量作用于冠状动脉的内皮细胞,这些内皮细胞会破坏血管管壁,进而加速管壁粥样硬化的发生、发展。同时冠状动脉粥样硬化的改变亦会抑制邻近血管周围局部脂肪的生成,造成周围脂肪成分的改变。血管周脂肪衰减指数(Fat Attenuation Index,FAI)是近年来提出的一种新颖量化值,其定义为距离各血管直径相等的外血管壁的径向距离内所有含脂肪组织(-190～-30 Hounsfield单位[HU])的加权平均衰减量。通过对冠脉FAI值的分析,对于冠心病的临床诊断及危险分层都具有一定的临床意义。人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一种新兴计算机分支学科,近年来AI在影像医学中的利用逐渐增多,AI深度学习是AI的分支应用之一,通过AI深度学习可以发现影像图像的潜在特点及更多的数据、内容,以弥补传统影像学检查的不足。当前国外学者通过利用AI深度学习技术实现了对胸部脂肪组织(Thoracic Adipose Tissue,TAT)及心外膜脂肪组织(Epicardial Adipose Tissue,EAT)全自动化分割进而对其量化,其研究结果显示,这种基于AI深度学习所得出的结果与专家手动勾画结果接近,且耗时更短、可重复性更强。该方法证实了利用AI深度学习对冠周脂肪快速量化的可行性,并有望在未来的临床治疗中纳入冠周脂肪这一危险因素,以改善冠心病患者的风险分层。本研究拟采用AI深度学习功能评价冠心病患者冠脉FAI值,并探讨冠脉FAI与冠脉风险间的关系,从而进一步评估冠脉FAI对于诊断早期冠心病及冠脉不良事件的临床应用价值。材料和方法:根据纳入和排除标准,本研究共计纳入了338名以“胸痛”及“冠心病”等原因在2012年于四川大学华西医院行CCTA的患者,并随访至2019年12月。根据患者是否有发生冠脉不良事件(包括“患者死亡”、“冠心病再入院”、“心肌梗死”、“血运重建”等),以及患者在CCTA图像上任意一支血管的管腔是否为中度及以上狭窄,将患者分为中度以下狭窄无不良事件组,中度以下狭窄不良事件组,中度狭窄及以上无不良事件组,中度狭窄及以上不良事件组共计四组。通过AI深度学习软件对所有患者的CCTA图像进行三维重建分析,以测得每名患者的LAD、LCX及RCA三支冠脉主要血管周围FAI值。采用方差分析用于比较四组患者三支血管周围FAI值并采用Bonferroni法进行多组之间的两两比较,以分析冠周FAI与早期CAD及冠脉不良事件间的相关性。结果:1.冠脉FAI与冠脉不良事件的关系所有338例受试患者根据其是否在随访期间发生冠脉不良事件及该患者在CCTA图像中任意一支血管的管腔是否存在中度及以上狭窄,将患者分为:(1)中度以下狭窄无不良事件患者88例,男性48例、女性40例,吸烟患者32例、不吸烟患者56例,平均年龄61.25±9.36岁;(2)中度以下狭窄不良事件患者85例,男性47例、女性38例,吸烟患者31例、不吸烟患者54例,平均年龄65.01±12.43岁;(3)中度狭窄及以上无不良事件患者85例,男性55例、女性30例,吸烟患者35例、不吸烟患者50例,平均年龄68.78±11.60岁;(4)中度狭窄及以上不良事件患者80例,男性56例、女性24例,吸烟患者39例、不吸烟患者41例,平均年龄71.14±8.98岁。经χ检验,性别、是否吸烟在四组患者间的构成差异均无统计学意义(χ=5.92,P=0.116;χ=3.47,P=0.324)。经方差分析,四组患者间年龄差异具有统计学意义(F=13.89.P0.05)。四组患者间冠脉FAI采用方差分析比较后,显示四组间差异均具有统计学意义(P0.05)

关键词：冠心病冠周脂肪 FAI 人工智能深度学习

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