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目的 应用冠状动脉计算机断层扫描血管成像(CCTA)斑块定量分析,比较急性冠脉综合征(ACS)和稳定性冠心病(SCAD)患者冠状动脉斑块成分与负荷特征。方法 回顾性纳入2021年1月至3月就诊于中国人民解放军总医院第一医学中心心血管内科的116例冠心病(CAD)患者的临床资料,根据患者临床诊断结果将其分为ACS组(81例)和SCAD组(35例)。2组患者均在14 d内先后接受CCTA和冠状动脉造影检查。采用CCTA斑块定量分析软件测量各类斑块成分体积及负荷、最小管腔直径和重构指数(RI)、偏心指数(EI)等影像学指标并比较分析。采用SPSS 20.0软件进行数据分析。根据数据类型,组间比较分别采用t检验、Wilcoxon检验及χ2检验。结果 ACS组患者较SCAD组患者具有更大的总斑块负荷(TPB)、非钙化成分负荷(NCPB)和脂质成分负荷(LPB),差异均有统计学意义[(60.5±11.2)%和(51.7±14.4)%,(58.9±12.0)%和(50.1±15.2)%,17.9%(11.6%,27.6%)和14.2%(7.5%,20.8%),均P<0.0... 相似文献
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目的 评价基于人工智能的动态CT心肌灌注(CTP)半自动分析软件Myocardiac Kit(MK)测量心肌血流参数的稳定性和准确性。 方法 前瞻性纳入接受负荷动态CTP联合冠状动脉CT血管成像(CCTA)的87例疑似冠心病病人,男67例,女20例,平均(60.98±0.78)岁。所有病人均在1周内接受有创冠状动脉造影(ICA)并测量血流储备分数(FFR)。由2名医师独立采用MK软件和CCTA工作站分析数据,计算心肌血流量(MBF)等动态CTP参数以及CCTA直径狭窄率,并记录软件分析数据所需时间。采用组内相关系数(ICC)评价观察者间在心肌节段和冠状动脉水平上参数测量的一致性。以在ICA检查中狭窄程度 ≥ 90%或FFR≤0.80作为心肌缺血的诊断标准,采用独立样本t检验比较缺血心肌和非缺血心肌MBF差异。绘制受试者操作特征(ROC)曲线,并计算曲线下面积。采用约登指数计算MBF判断心肌缺血的最佳临界值,分别计算CCTA上直径狭窄率 ≥ 50%、MBF以及两者联合诊断心肌缺血的敏感度、特异度及准确度。结果 研究共纳入261支冠状动脉和1 479个心肌节段。在心肌节段水平和血管水平上,2名医师对各参数测量较为一致(ICC≥0.60)。缺血心肌节段平均MBF低于对应非缺血节段的[(123.14±41.83) mL·100 mL-1·min-1和(147.47±43.98) mL·100 mL-1·min-1,P<0.05],而缺血冠状动脉供血心肌节段的平均MBF亦低于非缺血冠状动脉供血的心肌节段 [(124.34±42.86) mL·100 mL-1·min-1和148.68±44.49) mL·100 mL-1·min-1,P<0.05]。在血管水平,MBF最佳临界值为115.0 mL·100 mL-1·min-1,联合血管狭窄 ≥ 50%和MBF诊断心肌缺血的诊断效能最高,ROC曲线下面积为[0.91(95%CI:0.87~0.95)]。MK软件平均数据处理时间为(10.51±1.95) min。结论 基于人工智能的动态CTP半自动分析软件具有稳定性好、结果准确、操作简便等优点,具有较好的临床应用推广价值。 相似文献
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目的探讨基于聚类分析方法优化冠状动脉CT血管成像(CCTA)对非阻塞性冠心病患者的风险分层价值, 识别非阻塞性冠心病患者中的心血管不良事件高风险人群。方法前瞻性连续纳入2015年1月1日至2017年12月31日就诊于解放军总医院, 疑似冠心病接受CCTA检查并明确为非阻塞性冠心病的患者, 收集患者的临床信息和CCTA诊断信息, 随后进行随访, 获取不良心血管事件信息。首先, 基于聚类分析方法挖掘CCTA信息, 将患者划分不同的类。然后, 比较不同类间人群的不良心血管事件风险差异。最后, 依次运用节段受累评分(SIS)、Leiden评分、SIS评分联合临床特征、Leiden评分联合临床特征和聚类信息联合临床特征对人群进行风险分层, 并绘制一致性指数-时间曲线和计算净重分类改善(NRI)指标来比较5个不同模型的风险分层能力。结果共有3 402例非阻塞性冠心病患者被纳入研究, 其中104例患者在随访期内发生了不良心血管事件。基于CCTA信息的聚类分析将患者划分为不同的3类。各类间的临床变量、CCTA信息和生存结局的差异具有统计学意义(P<0.05)。一致性指数-时间曲线结果显示, CC... 相似文献
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目的:探究基于CT的影像组学在非瓣膜性心房颤动患者左心耳血栓检出中的价值。方法:回顾性纳入2015年5月至2020年5月在我院先后接受冠状动脉CT血管造影(CCTA)和经食道超声心动图(TEE)检查的非瓣膜性心房颤动患者364例,以TEE诊断左心耳血栓为金标准分为血栓组(n=33)和非血栓组(n=331)。分别测量左心耳感兴趣区(ROI)内最低CT密度值(LAAmin)与同一轴面的升主动脉根部ROI内最低CT密度值(AAmin),并计算二者比值(LAAmin/AAmin)。自动提取左心耳ROI影像组学特征并采用随机森林算法进行特征筛选,利用RMS包构建影像组学评分。基于CHA2DS2-VASc评分、CT参数和影像组学评分运用多元Logistic回归构建临床模型、影像学模型、影像组学模型和复合模型。绘制ROC曲线、校准曲线、决策曲线进行区分度、校准度和临床净获益等效能评价。结果:两组间左心耳开口直径、左心耳长径、LAAmin和LAAmin/AAmin的差异均有统计学意义(P均<0.05)。本研究提取1 232个影像组学特征,并运用随机森林算法筛选出23个特征。模型效能评价方面,复合... 相似文献
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