人工智能應(yīng)用于冠狀動脈CT血管成像對冠狀動脈狹窄的診斷效能及臨床意義

張卉，王道清，程留慧，黃方方

摘要目的：研究人工智能（AI）應(yīng)用于冠狀動脈電子計算機斷層掃描（CT）血管成像對冠狀動脈狹窄的診斷效能及臨床意義。方法：以2018年1月—2022年9月我院收治的168例行冠狀動脈CT血管成像檢查病人為研究對象，所有病人均進行冠狀動脈造影確診，分別采用后處理軟件Syngo.via（人工組）和聯(lián)影AI冠狀動脈智能輔助診斷系統(tǒng)軟件（AI組）對冠狀動脈CT血管成像進行圖像后處理，比較兩種方法評價冠狀動脈CT血管成像圖像質(zhì)量、冠狀動脈狹窄的檢出情況及診斷效能。結(jié)果：AI組和人工組圖像質(zhì)量評價優(yōu)、良、差病人分布及圖像缺陷原因占比差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。168例病人共發(fā)生冠狀動脈狹窄89例，其中人工檢出83例，AI檢出71例；無冠狀動脈狹窄79例，其中人工檢出60例，AI檢出70例。AI診斷冠狀動脈狹窄的敏感度低于人工組，但特異度高于人工組（P＜0.05），同時兩者曲線下面積（AUC）比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。結(jié)論：AI應(yīng)用于冠狀動脈CT血管成像的圖像后處理，其圖像質(zhì)量評價及對冠狀動脈狹窄的診斷效能與人工相當(dāng)，可用于臨床輔助影像醫(yī)師進行冠狀動脈狹窄的診斷。

關(guān)鍵詞冠狀動脈狹窄；人工智能；電子計算機斷層掃描；血管成像；診斷效能

doi：10.12102/j.issn.1672-1349.2024.08.005

冠心病是臨床常見心血管疾病，評估冠狀動脈狹窄情況是診斷冠心病的重要步驟，冠狀動脈造影（CAG）是臨床診斷冠狀動脈狹窄的金標(biāo)準(zhǔn)，但其費用昂貴，且屬于有創(chuàng)檢查［1-2］。近年來，隨著冠狀動脈電子計算機斷層掃描（CT）血管成像的廣泛應(yīng)用，其已經(jīng)成為臨床篩查冠狀動脈狹窄的首選無創(chuàng)檢查方法，但影像醫(yī)師對圖像后處理和結(jié)果判讀過程所用時間較長，影響工作效率的同時影響判讀結(jié)果，增加誤診、漏診的風(fēng)險［3］。近年來，人工智能（AI）技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用越來越廣泛，其借助計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)平臺等技術(shù)使得臨床診療服務(wù)更加的便捷和精確，在提高影像醫(yī)師工作效率、緩解醫(yī)師工作壓力和強度方面起著積極作用［4］，而目前關(guān)于AI在冠狀動脈CT血管成像中的應(yīng)用情況尚未完全明確，基于此，本研究將AI應(yīng)用于冠狀動脈CT血管成像，分析其對冠狀動脈狹窄的診斷效能及臨床意義。

1資料與方法

1.1一般資料

選取2018年1月—2022年9月河南中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院收治的168例行冠狀動脈CT血管成像檢查病人為研究對象，男89例，女79例；年齡27～85（57.41±3.72）歲；心率51～104（75.94±4.88）次/min。

1.2納入、排除、脫落與剔除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：參照相關(guān)文獻［5］進行冠狀動脈狹窄的診斷；無精神障礙、語言障礙、聽力障礙，能配合醫(yī)師指令完成相關(guān)檢查者；冠狀動脈CT血管成像圖像血管偽影少，不影響結(jié)果判斷者；與CAG檢查時間間隔短于2周者；AI軟件能自動計算完成者等。排除標(biāo)準(zhǔn)：冠狀動脈開口異常者；行心臟搭橋術(shù)或冠狀動脈支架置入術(shù)者等。脫落與剔除標(biāo)準(zhǔn)：相關(guān)數(shù)據(jù)丟失者。

1.3檢查方法

1）冠狀動脈CT血管成像：使用一代雙源CT行冠狀動脈CT血管成像檢查，先進行氣管分叉處下1.0～1.5 cm至心臟膈面頭足方向的心電門控掃描序列掃描，無硝酸甘油禁忌病人掃描前舌下含服0.5 mg硝酸甘油，后進行增強掃描，參數(shù)設(shè)定管電流為實時動態(tài)曝光劑量調(diào)劑自動曝光，管電壓120 kV，開啟實時動態(tài)曝光劑量調(diào)劑自動曝光，旋轉(zhuǎn)時間為每周0.28 s，層間距0.5 mm，重建圖像層厚0.75 mm，重建算法采用B 26 fmedi·umsmoothAsA，注射對比劑后運用對比劑追蹤觸發(fā)技術(shù)進行檢查。2）圖像后處理：掃描完成后選擇圖像數(shù)據(jù)傳輸至西門子工作站，利用后處理軟件Syngo.via（人工組）和聯(lián)影AI冠狀動脈智能輔助診斷系統(tǒng)軟件（AI組）進行圖像后處理。人工組主要由影像科技師完成后處理，AI組由AI冠狀動脈軟件自動進行。

1.4觀察指標(biāo)

1.4.1人工和AI對冠狀動脈CT血管成像圖像質(zhì)量評價

所有圖像均經(jīng)3位專業(yè)影像醫(yī)師進行圖像質(zhì)量評價，圖像質(zhì)量評定包括優(yōu)、良、差［6］；統(tǒng)計良和差圖像缺陷原因，包括血管遮擋、組織、靜脈干擾或雜質(zhì)污染、血管缺如或誤添加。

1.4.2人工和AI對冠狀動脈狹窄的檢出情況

根據(jù)圖像后處理結(jié)果統(tǒng)計人工組和AI組冠狀動脈狹窄的檢出情況。

1.4.3人工和AI對冠狀動脈狹窄的診斷效能

采用受試者工作特征曲線（ROC）分析人工和AI對冠狀動脈狹窄的診斷效能。

1.5統(tǒng)計學(xué)處理

數(shù)據(jù)分析使用SPSS 21.0統(tǒng)計軟件進行，定性資料采用例數(shù)、百分比（%）表示，比較采用χ2檢驗；繪制ROC曲線，獲取曲線下面積（AUC）分析人工和AI對冠狀動脈狹窄的診斷效能。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2結(jié)果

2.1人工和AI對冠狀動脈CT血管成像圖像質(zhì)量評價比較

AI組和人工組圖像質(zhì)量評價優(yōu)、良、差病人分布及圖像缺陷原因分布差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。詳見表1。

2.2人工和AI對冠狀動脈狹窄的檢出情況比較

168例病人共發(fā)生冠狀動脈狹窄89例，其中人工檢出83例，AI檢出71例；無冠狀動脈狹窄79例，其中人工檢出60例，AI檢出70例。詳見表2。

2.3人工和AI對冠狀動脈狹窄的診斷效能比較

AI診斷冠狀動脈狹窄的敏感度低于人工組，但特異度高于人工組（P＜0.05），同時兩者AUC值比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。詳見表3及圖1。

2.4典型病例影像資料

典型病例［1］，男，45歲，Sigovia工作站冠狀動脈軟件后處理圖見圖2。典型病例［2］AI自動識別和分割后處理圖見圖3。

3討論

冠狀動脈狹窄是冠心病的主要病因，近年來，隨著人們生活方式的改變，冠狀動脈狹窄發(fā)病率逐年升高，冠狀動脈CT血管成像對冠狀動脈狹窄進行準(zhǔn)確、快速的診斷，為臨床治療提供了參考和依據(jù)，但其圖像后處理工作量較大，使得影像醫(yī)師日常工作強度較大，工作效率較低，難以滿足現(xiàn)代醫(yī)院的需求［7-8］。AI作為計算機科學(xué)延伸的一門新興技術(shù)，在醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)時代，將其應(yīng)用于心血管影像中有利于減輕影像醫(yī)師的工作量，提高其工作效率及診斷準(zhǔn)確率［9-10］。

在應(yīng)用AI進行冠狀動脈CT血管成像圖像后處理過程中發(fā)現(xiàn)，AI冠狀動脈智能輔助診斷系統(tǒng)軟件在進行圖像重建的過程中會刪除部分冠狀動脈CT血管成像圖像重建步驟而縮短圖像后處理用時，但其在圖像著色和渲染方面的視覺感觀強于人工重建［11］。本研究中AI組和人工組圖像質(zhì)量評價優(yōu)、良、差病人分布及圖像缺陷原因分布差異均無統(tǒng)計學(xué)意義，但AI組圖像質(zhì)量優(yōu)秀率高于人工組，原因在于，容積再現(xiàn)圖像中冠狀動脈貼合緊密，且容易受靜脈血管的干擾，在人工重建過程中很難去除［12-13］，而AI在圖像局部細(xì)節(jié)的色彩渲染十分優(yōu)秀，可有效識別并去除靜脈血管，但在AI處理過程中也同樣存在組織、靜脈干擾或雜質(zhì)污染及血管缺如或誤添加等因素對圖像質(zhì)量產(chǎn)生影響，這些因素的產(chǎn)生一方面可能與病人心率過快、心律不齊、體重過大等因素有關(guān)［14］，另一方面可能與曝光劑量、重建算法等掃描參數(shù)有關(guān)［15］，結(jié)合AI冠狀動脈智能輔助診斷系統(tǒng)軟件功能分析，當(dāng)軟件和儀器在學(xué)習(xí)的初級階段獲取諸如以上原因造成的非優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)沒得到足夠的訓(xùn)練時，使得圖像后處理質(zhì)量降低［16-17］。

在現(xiàn)今大數(shù)據(jù)時代，AI應(yīng)用于影像學(xué)疾病的診斷已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的潮流趨勢，對于心血管疾病病人，其對冠狀動脈狹窄的診斷效能與其是否能在冠心病輔助診斷中廣泛應(yīng)用密切相關(guān)。本研究結(jié)果顯示，AI診斷冠狀動脈狹窄的敏感度、特異度及AUC值分別為79.78%、88.61%、0.842，其中敏感度低于人工，但特異度高于人工，而兩者AUC值比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義，說明AI對冠狀動脈狹窄的診斷效能良好，可輔助影像醫(yī)師進行冠狀動脈狹窄的診斷。但在臨床實際應(yīng)用過程中，發(fā)現(xiàn)AI在輔助診斷冠狀動脈狹窄的過程中也存在較多不足之處：1）對于受心率或呼吸運動影響使得圖像有明顯錯層及冠狀動脈起源異常、搭橋術(shù)后病人等變量結(jié)果較多，但缺乏大樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練時，AI的程序算法會受到較大的限制，病人血管走行表現(xiàn)較多，導(dǎo)致AI解讀困難，因此，這類病人在進行冠狀動脈CT血管成像時應(yīng)避免使用AI進行圖像后處理，以免影響結(jié)果的判讀及浪費醫(yī)療資源［18-19］。2）AI在血管命名準(zhǔn)確率方面也存在著一定的誤差，如對于冠狀動脈左旋支中遠(yuǎn)段、鈍緣支等血管標(biāo)示命名可能出現(xiàn)錯誤［20］。3）冠狀動脈鈣化情況、狹窄程度等也會對AI判斷結(jié)果產(chǎn)生影響［21］。因此，AI在冠狀動脈狹窄診斷中應(yīng)用的有效性和安全性還需要臨床優(yōu)質(zhì)大樣本數(shù)據(jù)的支撐和質(zhì)量控制的介入。

AI應(yīng)用于冠狀動脈CT血管成像的圖像后處理，其圖像質(zhì)量評價及對冠狀動脈狹窄的診斷效能與人工相當(dāng)，可用于臨床輔助影像醫(yī)師進行冠狀動脈狹窄的診斷。本研究為小樣本、單中心研究，僅對病人是否出現(xiàn)冠狀動脈狹窄進行統(tǒng)計，而未具體到血管及相關(guān)節(jié)段，且未對血管鈣化情況進行區(qū)分，可能使得研究結(jié)果存在偏倚，因此，有待后續(xù)研究進一步擴大樣本量，聯(lián)合其他醫(yī)院的學(xué)者進行多中心研究，分析AI應(yīng)用于冠狀動脈CT血管成像對冠狀動脈狹窄的診斷效能。

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（收稿日期：2023-01-06）

（本文編輯王雅潔）