王平 龍曉宙 黃剛 周星 毛澤慶 臧太平

甘肅省人民醫(yī)院，甘肅 蘭州730000

隨著計算機(jī)斷層掃描（computerized tomography，CT）多排探測器技術(shù)及雙源CT技術(shù)的飛速發(fā)展，冠狀動脈CT血管造影（coronary CT angiography，CCTA）作為一種穩(wěn)定、可靠的診斷工具被臨床廣泛應(yīng)用于冠狀動脈疾病的診斷。冠狀動脈CTA在排除冠心?。╟oronary arterydisease，CAD）方面非常有效，具有很高的陰性預(yù)測值（negative predictive value，NPV）。然而CCTA需要影像技術(shù)人員及醫(yī)生對所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理并對冠脈每支血管逐一進(jìn)行評估，需要耗費大量時間。機(jī)器學(xué)習(xí)為計算機(jī)系統(tǒng)通過從大型數(shù)據(jù)集中提取模式來自主獲取知識的能力，近年來，基于計算機(jī)深度學(xué)習(xí)的人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)改變了對所有信息的觀念，在社會各領(lǐng)域具有無限的應(yīng)用潛力。AI技術(shù)正在從根本上改變醫(yī)學(xué)實踐方式，并在放射醫(yī)學(xué)、病理性及臨床心臟病學(xué)等多個領(lǐng)域取得了一定成果［1-3］。本研究應(yīng)用AI冠脈輔助診斷軟件對既往使用CCTA及冠狀動脈造影術(shù)（coronary arteriography，CAG）檢查的患者CT數(shù)據(jù)進(jìn)行軟件自動分析并與兩者進(jìn)行比較，探討AI冠脈輔助診斷軟件在評價冠脈疾病的診斷效能。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧分析2015年5月至2019年12月在我院行CCTA及CAG檢查的52例患者的冠脈影像資料，其中男性34例，女性18例，年齡31～86歲，平均（61.98±11.66）歲。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn)：①患者均同時接受CCTA及CAG檢出；②CCTA圖像滿足診斷要求（圖像質(zhì)量評分＞3分）。排除標(biāo)準(zhǔn)：①冠脈支架置入術(shù)后患者；②冠脈搭橋術(shù)后患者；③患者接受兩種檢出時間間隔小于2周。

1.3 檢查方法 冠狀動脈CT掃描均使用西門子第二代SOMATOM Definition雙源CT。掃描方式包括前瞻性及回顧性心電門控掃描。對比劑注射流速4.5mL/s，注射容量為1mL/kg，對比劑注射后以相同流率注射30mL生理鹽水。采用對比劑示蹤技術(shù)，將感興趣區(qū)置于升主動脈根部，注射造影劑后5～10s開始延遲觸發(fā)掃描，觸發(fā)閾值設(shè)定為100HU。CAG使用西門子Artis One平板DSA系統(tǒng)，術(shù)前準(zhǔn)備后行橈動脈或股動脈穿刺左、右冠狀動脈造影檢查，攝影部位選擇常規(guī)6部位，每個體位注射造影劑4～6mL。X線劑量模式選擇常規(guī)模式，圖像采集速率15fps。

1.4 冠狀動脈圖像處理 醫(yī)生處理及評價CCTA圖像使用Sigovia工作站完成。將最佳收縮期、舒張期數(shù)據(jù)傳入工作站后使用冠狀動脈分析軟件進(jìn)行圖像后處理，人工標(biāo)記冠脈各分支并行最大密度投影、曲面重建和容積再現(xiàn)成像，判斷冠脈有無變異，參照美國心臟病協(xié)會冠心病分段標(biāo)準(zhǔn)逐一判斷左前降支（LAD）、左回旋支（LCX）及右冠狀動脈（RCA）是否存在狹窄、狹窄部位、狹窄程度以及斑塊性質(zhì)。CCTA圖像由1名心血管亞專業(yè)影像主治醫(yī)師完成圖像處理后分析評價，由另1名心血管亞專業(yè)影像副主任醫(yī)師審核分析結(jié)果，意見有分歧時討論確定判讀結(jié)果。AI冠脈輔助診斷均在醫(yī)生完成評價后進(jìn)行。從Sigovia工作站調(diào)取最佳收縮期或舒張期圖像信息傳至工作站后采用數(shù)坤冠脈輔助診斷軟件完成評估。軟件分析第一步：自動識別、標(biāo)記冠狀動脈；第二步：對血管進(jìn)行自動評價后生成報告；第三步：生成不同重建方式的不同角度圖像以供打印排版。

1.5 觀察指標(biāo) 觀察AI在冠脈狹窄及斑塊的診斷準(zhǔn)確性。

1.6 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS22.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，計數(shù)資料差異比較采用χ2檢驗，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 冠狀動脈管腔狹窄的診斷 以CAG檢查結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，以狹窄血管計數(shù)，AI輔助診斷軟件對CT冠狀動脈三主支血管（LAD、LCX、RCA）管腔狹窄診斷的敏感度、特異度、陽性預(yù)測值及陰性預(yù)測值分別為敏感度89.09%、79.21、70.00%和93.02%（表1）；醫(yī)生對冠狀動脈管狹窄診斷的敏感度、特異度、陽性預(yù)測值及陰性預(yù)測值分別為89.09%、89.11%、81.67%和93.75%（表2）。AI輔助診斷與醫(yī)生診斷對冠脈狹窄診斷敏感度比較無統(tǒng)計學(xué)差異（P＞0.05）；診斷特異度AI輔助診斷低于醫(yī)生診斷，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）。

2.2 冠狀動脈管壁斑塊的診斷 以不同性質(zhì)斑塊累及血管計數(shù)，冠狀動脈管壁非鈣化斑塊醫(yī)生診斷與AI輔助診斷的檢出率分別為12.8%、17.3%（表3）；冠狀動脈管壁鈣化及混合斑塊醫(yī)生診斷與AI輔助診斷的檢出率分別為41.0%、42.9%（表3）。以CCTA醫(yī)生診斷為標(biāo)準(zhǔn)，冠狀動脈三主支血管管壁斑塊AI輔助診斷與醫(yī)生診斷檢出率比較，AI輔助診斷對冠狀動脈非鈣化斑塊及鈣化、混合斑塊的診斷與CCTA醫(yī)生診斷之間無明顯統(tǒng)計學(xué)差異（P＞0.05）（圖1）。

表1 AI輔助診斷冠脈狹窄準(zhǔn)確性

表2 CCTA醫(yī)生診斷冠脈狹窄準(zhǔn)確性

表3 CCTA醫(yī)生與AI對冠脈非鈣化斑塊檢出率比較

2.3 冠狀動脈變異的診斷CCTA醫(yī)生共診斷冠狀動脈起源異常2例，冠狀動脈三主支血管共檢出7支心肌橋形成，相應(yīng)冠狀動脈管腔未發(fā)現(xiàn)明顯狹窄。AI輔助軟件未能檢出或提供冠狀動脈變異診斷信息。

3 討論

圖1左前將支CCTA與CAG圖像

圖2右冠狀動脈CCTA與CAG圖像

冠狀動脈疾病的影像學(xué)檢查主要有CAG和CCTA，其中CAG是冠脈動狹窄診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但因CAG為有創(chuàng)檢查，其在臨床診斷的應(yīng)用受到限制。隨著多層螺旋CT的臨床應(yīng)用，CCTA在心血管領(lǐng)域的臨床應(yīng)用得到極大推廣。通過靜脈注射對比劑后行心臟多層螺旋CT掃描并行后處理分析，CCTA可以清晰顯示冠狀動脈3～4級分支血管細(xì)節(jié)，對血管變異疾病、血管壁疾病以及顯示病變與冠狀動脈之間關(guān)系有重要價值，對冠狀動脈狹窄的診斷準(zhǔn)確性高［4］。相對于冠脈造影等有創(chuàng)檢查，CCTA創(chuàng)傷小且檢查快速，有利于觀察心臟及冠狀動脈整體情況，在清晰顯示血管腔的同時也可以顯示血管壁的動脈粥樣硬化斑塊及心肌橋等病變。近年來，隨著醫(yī)學(xué)影像學(xué)數(shù)據(jù)的快速積累和計算機(jī)軟硬件的提升，人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域的研究和應(yīng)用呈現(xiàn)快速增長趨勢［3，5-7］。在冠脈診斷方面已有AI輔助診斷軟件投放臨床進(jìn)行測試，有相關(guān)的研究顯示，基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)人工智能技術(shù)在冠心病及冠脈斑塊的診斷方面有較高的應(yīng)用價值，特別是在冠脈鈣化的診斷中具有較高的準(zhǔn)確性［8，9］。

近年來，國內(nèi)外的研究顯示CCTA診斷冠脈狹窄具有很高的準(zhǔn)確性［10-12］，但是目前我國大多數(shù)醫(yī)院使用的CT掃描設(shè)備無法在一個心動周期完成全心臟掃描，為了獲得優(yōu)良的CCTA圖像，對患者的心率、呼吸都有一定的要求。本研究所納入的患者均為心率小于75次/分，排除心率不齊及無法屏氣的患者。本研究結(jié)果顯示，AI輔助診斷軟件診斷冠脈狹窄的敏感性和醫(yī)生診斷的敏感度相同，但特異度較醫(yī)生診斷略低，其原因可能是AI輔助診斷軟件把部分血管偽影誤判為冠脈管腔狹窄（圖2）。

早期、準(zhǔn)確評估冠狀動脈斑塊性質(zhì)，特別是識別不穩(wěn)定斑塊對臨床治療及管理有著重要意義。一方面，冠狀動脈非鈣化性斑塊早期易發(fā)生破裂，是ACS發(fā)生的獨立危險因素［13］；另一方面，有研究［14］認(rèn)為，粥樣硬化斑塊的類型與冠脈管腔的狹窄程度有一定關(guān)系，鈣化斑塊特別是鈣化范圍廣者一般引起管腔輕度狹窄，而非鈣化斑塊可引起明顯狹窄。本研究對AI輔助診斷及CCTA醫(yī)生診斷冠脈管壁斑塊進(jìn)行對比，結(jié)果顯示兩者在對不同性質(zhì)斑塊的檢出無明顯差異，說明通過大量病例學(xué)習(xí)，AI軟件可通過斑塊密度及形態(tài)差別而準(zhǔn)確區(qū)別不同性質(zhì)的斑塊。

冠狀動脈變異發(fā)生率較低，大多數(shù)冠狀動脈變異不會影響生理功能。心肌橋（Myocardiol bridges，MB）也被認(rèn)為是冠脈變異的一種。節(jié)段走行于淺層心肌纖維下的壁冠狀動脈（mural coronary artery，MCA）其表面被覆的心肌稱為MB。以往有研究［15，16］認(rèn)為，MB-MCA可導(dǎo)致心肌退變、急性心肌缺血甚至與猝死相關(guān)，引起人們對其臨床意義的關(guān)注。GAG無法顯示冠脈管壁外的結(jié)構(gòu)，只有在收縮期和舒張期冠脈發(fā)生明顯管腔變化時才間接提示MB-MCA存在。CCTA除能判斷冠脈形態(tài)結(jié)構(gòu)的異常外，可準(zhǔn)確判斷冠狀動脈與心肌的空間關(guān)系。與GAG相比較，研究顯示［17］，CCTA診斷MBMCA有著更高的特異性及陽性預(yù)測值。本研究病例中冠狀動脈三主支血管共檢出7支存在MB-MCA，但AI輔助診斷軟件并未能診斷或提示其存在。在冠狀動脈變異診斷方面，AI輔助診斷仍需大量病例學(xué)習(xí)以期可準(zhǔn)確區(qū)別血管與周圍解剖結(jié)構(gòu)。

本研究的不足在于受限于樣本量，對AI自動分析軟件判斷冠脈小分支血管病變的能力未能進(jìn)行分析，對冠脈支架置入術(shù)后及冠脈搭橋術(shù)后患者也未能納入研究，對此需進(jìn)一步大樣本量的驗證。

總之，冠狀動脈CT成像AI輔助診斷對冠狀動脈狹窄有較高的診斷準(zhǔn)確性；對冠狀動脈壁斑塊，特別是鈣化或混合斑塊診斷具有一定的價值。但目前AI軟件對冠狀動脈發(fā)育變異的診斷能力有限，計算機(jī)需要更多病例學(xué)習(xí)及軟件優(yōu)化。