科研速递成医附院放射科团队在“InternationalJournalofCardiology”发表基于人工智能的冠脉CTA评价心外膜脂肪与冠状动脉疾病潜在关系的研究成果。
近日，成医附院放射科胡富碧博士团队在InternationalJournalofCardiology上在线发表题为“Relationshipofepicardialfatvolumewithcoronaryplaquecharacteristics,coronaryarterycalcificationscore,coronarystenosis,andCT-FFRforlesion-specificischemiainpatientswithknownorsuspectedcoronaryarterydisease”的研究论文，探讨了心外膜脂肪与冠状动脉疾病的潜在关系及其与多个危险因素相关的研究。该文共同第一作者为谢臻和朱静，通讯作者为胡富碧博士。该团队近年来聚焦心血管疾病以及代谢性疾病相关重要靶器官损害影像学评价，致力于人工智能与影像新技术的临床转化与应用。据悉，成医附院放射科率先在成都北部地区开展了包括基于人工智能的冠脉CTA和CT-FFR评价，以及一站式心脏磁共振扫描（包括形态结构、心功能、灌注和心肌活性评估）等新技术，尤其是近2年来开展CMR近例，在心血管疾病综合影像学评估以及疑难复杂心脏疾病诊断方面的积累了一定的经验，促进了该地区心血管影像诊断与检查技术的水平。该研究探讨已知或疑似冠状动脉疾病患者心外膜脂肪体积与冠脉斑块特征，冠脉钙化积分，冠脉狭窄和病灶特异性缺血的相关性。回顾性纳入了88例对照组和例冠状动脉疾病患者CTA和临床资料；分析了斑块特征正性重构②低密度③餐巾环征④点状钙化；通过计算机获取心外膜脂肪体积；并采用人工智能深度学习的方法测量了冠脉钙化积、冠脉狭窄严重程度以及CT-FFR；单变量和多变量回归用于评价心外膜脂肪体积与冠状动脉疾病发生与否，斑块特征，钙化积分，冠脉狭窄程度和CT-FFR的关系。结果发现对照组心外膜脂肪体积为.97cm3(85.47–.09)，患者为.28cm3(.19–.44)。逻辑回归分析显示即使调整其它混杂因子之后，心外膜脂肪体积与冠状动脉疾病之间仍然存在相关性；线性回归分析显示心外膜脂肪体积与高位斑块和病灶特异性缺血相关，但与非钙化斑块，混合斑块，钙化斑块，钙化积分和狭窄程度之间不具有相关性。本研究发现心外膜脂肪体积与冠状动脉疾病相关，提示心外膜脂肪可能是预测冠状动脉疾病潜在的标志物。心外膜脂肪体积也与高危斑块和缺血有关，表明心外膜脂肪可能参与心肌缺血并有可能确定患者的风险状况。
预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇