【摘 要】
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背景冠状动脉临界病变容易被患者忽视,进而发展成严重的MACE（Major Adverse Cardiovascular Event）事件[1]（包括心源性死亡、非致死性心肌梗死、再次血管重建术）,酿成惨痛的后果,如何准确评价患者心肌血流灌注动力学改变以及如何选择治疗方案、改善预后已备受关注。伴随着CT机器的更新和高科技新技术的变革,众多心脏冠脉成像创新技术被研究、挖掘,被用在冠状动脉解剖与血流动力
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背景冠状动脉临界病变容易被患者忽视,进而发展成严重的MACE（Major Adverse Cardiovascular Event）事件[1]（包括心源性死亡、非致死性心肌梗死、再次血管重建术）,酿成惨痛的后果,如何准确评价患者心肌血流灌注动力学改变以及如何选择治疗方案、改善预后已备受关注。伴随着CT机器的更新和高科技新技术的变革,众多心脏冠脉成像创新技术被研究、挖掘,被用在冠状动脉解剖与血流动力学意义的评估上,利用人工智能（Artificial intelligence,AI）后处理的CT-血流储备分数（CT-fractional flow reserve,CT-FFR）、管腔密度衰减梯度（Transluminal attenuation gradient,TAG）被逐渐应用,从而评价冠状动脉狭窄及引起心肌缺血的诊断性分析。目的以CCTA为原始数据,利用AI后处理技术获得CT-FFR、TAG,用于冠状动脉临界病变特异性缺血的对比性诊断,对临床诊疗给与指导意见。方法选择2018年12月--2020年1月期间所收治的胸痛患者,纳入已行冠状动脉CT血管造影（Coronary artery CT angiography,CCTA）,并检测出冠状动脉狭窄病变的患者,且均做了数字减影血管造影（Digital Subtraction Angiography,DSA）,以冠脉狭窄程度约为50%-70%[2]的69例患者为研究对象的重点,在整个住院治疗期内冠脉血流储备分数（Fractional flow reserve,FFR）测量都已完成,并通过AI后处理辅助诊断系统,获得各支血管的CT-FFR和TAG值,并绘制CT-FFR、TAG及CCTA的ROC曲线,得到AUC,比较各种方法诊断冠状动脉狭窄的准确度,采用Spearman相关分析绘制相关散点图,并检验各种方法诊断的一致性。结果在71支血管中,28条血管病灶（39.4%）有创性FFR（≤0.80）。TAG≤-0.34HU/mm测量缺血血管的敏感度、特异度、Youden指数、阳性预测值和阴性预测值各自为35.7%、81.4%、0.16、55.6%和66.0%。CT-FFR分别为80.8%、91.3%、0.72、84.0%、89.3%。接受者操作特征曲线分析显示,CT-FFR（0.906）的AUC显著大于TAG（0.575）的AUC,CCTA与CT-FFR、CCTA与TAG、CT-FFR与TAG之间均存在统计学差异,CT-FFR联合TAG的ROC曲线下面积为0.949。当冠状动脉斑块中存在非钙化斑块或混合斑块时,CT-FFR的AUC（0.868）与TAG（0.783,P=0.011）没有显著区别。当冠状动脉血管斑块中存在钙化斑块时,TAG（0.923）大于CT-FFR（0.699）的AUC。Spearman相关性分析表明,71条冠状动脉的TAG与冠状动脉狭窄处面积大小之间的相关性为r=0.483,P＜0.001。冠状动脉内无缺血的血管TAG与冠状动脉狭窄处面积大小之间的相关性为r=0.369,P=0.015。冠状动脉缺血患者血管TAG与冠状动脉狭窄面积的相关性为r=0.640,差异存在统计学意义（P＜0.001）。结论以FFR为金标准,与AI分析的TAG相比,AI来源的CT-FFR为病变特异性缺血的诊断提供了更好的诊断性能;在有钙化斑块的血管中,AI分析的TAG较CT-FFR具有一定优势;在有非钙化或混合斑块的血管中,AI分析的TAG与CT-FFR没有显著差别;AI分析的TAG与冠状动脉狭窄处的面积的大小存在正相关性。
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