CAD-RADS在冠心病诊断中的应用:人工智能与人工方法的对照研究

• 作者: 杨阳 刁楠 黄增发 孙瑞红 王翔
• 来源期刊: 放射学实践
• 学科: 医学
• 关键词: 人工智能 冠状动脉病变 CT血管成像 冠状动脉造影 冠状动脉疾病影像报告与数据系统
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 影像组学与人工智能专题|Original Articles
• 页码范围: 413-418
• 页数: 6页
• 分类号: R814.42|R543.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2022.04.001

摘要

目的:探讨基于冠状动脉CT血管成像(CCTA)的人工智能(AI)软件在检出冠状动脉病变及评估其CAD-RADS分级中的价值.方法:回顾性分析2018年11月-2020年12月本院临床疑诊为冠心病且行CCTA和冠状动脉血管造影(ICA)检查的175例患者的病例资料.由AI软件及3位不同年资影像诊断医师基于CCTA图像分别进行CAD-RADS分级,以ICA为金标准,计算AI软件和不同年资医师对阻塞性冠脉病变(冠脉狭窄程度≥50％)的诊断效能.采用Kappa检验分别评价AI软件与高、中、低年资医师基于CCTA对冠脉病变CAD-RADS分级评估的一致性.结果:(1)AI及高、中、低年资诊断医师评估冠脉狭窄≥50％ 的A U C值分别为0.764、0.858、0.747和0.731.其中,在钙化积分≥400组,相应的A U C值分别为0.608、0.750、0.625和0.625;在钙化积分<400组,相应的A U C值分别为0.801、0.884、0.776和0.756.A I软件及各年资医师A U C值的差异无统计学意义(P>0.05).(2)AI软件与高年资医师基于CCTA的CAD-RADS分级一致性良好(Kappa值为0.677,P<0.001),与中、低年资医师的分级一致性中等(Kappa值分别为0.466和0.428;P值均<0.001).结论:AI系统对冠脉狭窄≥50％ 具有良好的诊断效能,兼具时间效率.AI软件基于CCTA的CAD-RADS分级与诊断医师之间具有良好的一致性,可在临床影像诊断工作中推广使用.