摘要
目的:探讨计算机断层扫描(CT)血管造影对于冠状动脉疾病诊断的临床价值.方法:选取2019年1月—2024年1月华池县人民医院收治的疑似冠心病患者80例作为研究对象.所有患者均接受冠状动脉CT血管造影检查,运用深度学习重建(DLIR)算法、自适应统计迭代重建(ASIR)算法对CT血管造影图像进行重建处理,对比不同算法的噪声、图像质量评分.以有创冠状动脉造影检查结果作为冠心病诊断的金标准,对比在冠心病诊断中应用不同算法进行CT血管造影检查的诊断结果,并对比不同算法对于冠状动脉不同狭窄程度的检出率.结果:DLIR算法的噪声低于ASIR算法,但图像质量评分高于ASIR算法(P＜0.001).对冠心病进行诊断时,DLIR算法的诊断灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值均高于ASIR算法(P＜0.05).DLIR算法检查中度冠状动脉狭窄的检出率高于ASIR算法(P＜0.05);对于重度冠状动脉狭窄,两种算法的检出率比较差异无统计学意义(P＞0.05).结论:CT血管造影对于冠心病具有良好的诊断价值,尤其是应用DLIR算法对CT血管造影图像进行重建处理,可起到降低噪声、提高图像质量的作用,提高对冠状动脉病变诊断的准确性.
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