基于人工智能的CT-FFR无创性评价冠状动脉疾病的研究进展  

Progress of artificial intelligence-based CT-FFR for noninvasive evaluation of coronary artery disease

作　　者：邢秋思(综述) 李相生(审校) 

机构地区：[1]河北北方学院,河北张家口075000 [2]空军军医大学空军特色医学中心医学影像科,北京100142

出　　处：《实用放射学杂志》2024年第3期491-494,共4页Journal of Practical Radiology

摘　　要：冠状动脉疾病(coronary artery disease,CAD)发病率日益增高,直接危及人们生命健康.目前,冠状动脉CT血管成像(coronary computed tomography angiog-raphy,CCTA)和有创冠状动脉造影(invasive coronary angiography,ICA)是诊断CAD常用的影像检查方法,但是,二者只能提供解剖学信息,不能从功能学方面鉴别狭窄对心肌血供的影响.血流储备分数(fractional flow reserve,FFR)是评估冠状动脉血管生理功能的金标准[1],它是在ICA检查中通过压力导丝测量心肌最大充血状态时狭窄病变远端压力与主动脉根部压力,并计算压力比值,结果即为FFR.然而其为有创检查且价格昂贵,存在一定风险,临床使用率低.

关 键 词：主动脉根部 冠状动脉疾病 人工智能 冠状动脉血管 血流储备分数 影像检查方法 CAD FFR 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R814.42[自动化与计算机技术—控制科学与工程] R543.3[医药卫生—影像医学与核医学]