导读 今天发表在《JACC：心血管成像》上的一项研究表明，人工智能工具可以比医生更快速、更客观地确定计算机断层扫描 (CT) 和正电子发射断层扫...
今天发表在《JACC：心血管成像》上的一项研究表明，人工智能工具可以比医生更快速、更客观地确定计算机断层扫描 (CT) 和正电子发射断层扫描 (PET) 图像中的钙分数，即使是从非常低的辐射CT衰减扫描。
这些在心脏中发现的钙分数提供了对动脉粥样硬化的准确测量——动脉壁中脂肪、胆固醇和其他物质的积聚，可能导致严重的心脏病。
通过 CT 成像评估冠状动脉钙 (CAC) 可以准确测量动脉粥样硬化的负担。冠状动脉钙在 CT 衰减校正扫描中也可见，总是通过心脏 PET 成像获得。
最初为视频应用开发的新型深度学习模型适用于快速量化冠状动脉钙。该模型使用 9,543 次专家注释的 CT 扫描进行训练，并在来自外部队列的 4,331 名患者中进行了测试，这些患者正在接受 PET/CT 成像，并伴有主要的心脏不良事件。2,737 名患者可进行当天配对的心电图门控 CAC 扫描。
CT 衰减图是通过 PET/CT 扫描获得的，并且可以通过人工智能技术进行处理，以快速客观地确定冠状动脉钙化评分，而无需额外的扫描和辐射。
使用这些人工智能和深度学习技术需要更少的成像、更少的辐射和更低的成本，该研究的高级作者 Piotr Slomka 博士说，他是 Cedars-Sinai 的 Smidt 心脏研究所的研究科学家，成像创新主任医学人工智能部心脏病学和医学教授。