| 李逸雯，秦瑞丽，张波，贾崇富，杨志强，王照谦.基于机器学习CT血流储备分数评估冠状动脉狭窄特异性缺血以及对CCTA的增量价值[J].放射学实践,2026,41(04):415-419 |
| 基于机器学习CT血流储备分数评估冠状动脉狭窄特异性缺血以及对CCTA的增量价值 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.04.010 |
| 中文关键词: 冠状动脉狭窄 体层摄影术，X线计算机 心肌缺血 血流储备分数 |
| 基金项目:辽宁省应用基础研究计划项目（2023JH2/1012300081） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于冠状动脉CTA（CCTA）和机器学习方法测量的血流储备分数（CT-FFR）对冠状动脉狭窄特异性缺血诊断的准确性以及对CCTA的增量价值。方法：回顾性连续纳入2019年4月-2024年1月因胸痛在本院接受CCTA、侵入性冠状动脉造影（ICA）和血流储备分数（FFR）测量的83例患者。使用第三代双源CT进行CCTA扫描。对于接受了侵入性FFR测量的冠状动脉狭窄病变，使用基于机器学习CT-FFR软件测量CT-FFR值。以侵入性FFR≤0.80作为血管狭窄特异性缺血的诊断标准，采用ROC曲线评估CCTA、CT-FFR和CCTA+CT-FFR的诊断效能。结果：83例患者ICA共检出97支血管狭窄病变，其中57支血管狭窄病变的FFR≤0.80（其中21支血管狭窄病变的FFR为0.75~0.80），40支血管狭窄病变的FFR>0.80。在血管水平，CT-FFR（AUC=0.870）和CCTA+CT-FFR（AUC=0.896）对血管狭窄特异性缺血的诊断效能显著高于CCTA（AUC=0.641），差异均有统计学意义（P<0.001）。CT-FFR检出血管狭窄特异性缺血的特异度明显高于CCTA（77.5% vs. 30.0%），61.3%的CCTA假阳性病变被CT-FFR正确归类为阴性。结论：基于机器学习CT-FFR能显著提高对冠状动脉狭窄特异性缺血诊断的特异度，对CCTA具有显著增量价值。 |
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