基于AI的CT-FFR在胸痛胸闷疑似冠心病患者诊断中的应用价值

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中文摘要：目的:探究基于人工智能(AI)的 CT 血管造影血流储备分数(CT-FFR)在胸痛疑似冠心病患者诊断中的应用价值。方法:选取 2019 年 1 月至 2024 年 1 月我院 60 例疑似冠心病患者，以 ICA检测结果为金标准，分析基于AI的CT-FFR对胸痛胸闷疑似冠心病患者的诊断价值。结果:基于AI的CT-FFR诊断疑似冠心病患的准确度为 88。33%、灵敏度为 93。33%、特异度为 73。33%，AUC为 0。849(95%CI:0。714～0。985)，具有较高的诊断价值。结论:基于AI的CT-FFR技术对胸痛胸闷疑似冠心病患者具有较高的诊断价值。

外文标题：The value of AI-based CT-FFR in the diagnosis of patients with chest pain and chest tightness suspected coronary artery disease

外文摘要：Objective:To explore the value of artificial intelligence(AI)-based CT angiographic flow reserve fraction(CT-FFR)in the differential diagnosis of patients with chest pain and suspected coronary artery disease.Methods:Sixty patients with suspected coronary artery disease in our hospital were selected from January 2019 to January 2024 to analyze the diagnostic value of AI-based CT-FFR on patients with chest pain and chest tightness suspected coronary artery disease,using ICA test results as the gold standard.Results:The accuracy of AI-based CT-FFR for diagnosing suspected coronary artery disease patients was 88.33%,sensitivity was 93.33%,specificity was 73.33%,and AUC was 0.849(95%CI:0.714-0.985).Conclusion:AI-based CT-FFR technology has high diagnostic value for patients with chest pain and chest tightness suspected coronary artery disease.

外文关键词：

Coronary artery diseaseChest painAICCTACT-FFR

作者：

朱先清、刘云峰、王宝春、王怡、胡茂能、马天宇、梁有峰

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作者单位：

安徽医科大学合肥第三临床学院(合肥市第三人民医院)影像中心,安徽合肥 230022

安徽医科大学合肥第三临床学院(合肥市第三人民医院)心内科,安徽合肥 230022

安徽医科大学第一附属医院心内科,安徽合肥 230032

关键词：

冠心病胸痛人工智能冠状动脉CT血管造影血流储备分数

基金：

2021年度高校科学研究项目

项目编号：

KJ2021A0247

出版年：

2024

现代科学仪器

中国分析测试协会

现代科学仪器

CSTPCD

影响因子：0.329

ISSN：1003-8892

年,卷(期)：2024.41(4)