人工智能辅助精准快速诊断“心病”
AI医学影像软件应用于CCTA可以实现图像质量改善及自动测算。传统手段通过提高辐射剂量、应用迭代重建函数等方法在一定程度上降低噪声,而AI应用于CCTA图像重建时,可以通过DL(深度学习)模型降低噪音、改善图像质量,避免高辐射量的潜在危害。在进行CCTA检查前,通常需要通过平扫CT获取冠脉钙化积分(CACS)。AI模型可以直接通过CCTA实现对CACS的自动计算,优化CCTA流程、减少辐射。同时,CCTA对钙化斑块进行检测和评估时,通过AI辅助,可明显缩短所用时长。在冠脉狭窄测算方面,临床评估主要采用目测直径法,根据病变狭窄处直径较其近心端和远心端正常管径减少的百分率,按照冠脉病变影像报告与数据系统(CAD-RADS)分级标准进行分级。其中,血流储备分数(FFR)是评估冠脉血流的指标,需要经皮介入造影获得。而AI技术可通过AI算法进行三维重建,结合流体力学仿真计算得到相应数值。
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