人工智能比医生更快速、更客观地确定钙评分

今天发表在JACC:心血管成像表明人工智能工具可以比医生更快、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)图像中的钙评分，即使是从极低辐射的CT衰减扫描中获得的。

这些在心脏内发现的钙质分数提供了对动脉粥样硬化的精确测量，这是一种在动脉壁上发现的脂肪、胆固醇和其他物质的积聚，可导致严重的心脏疾病。

冠状动脉钙(CAC)的CT成像评估提供了一个准确的测量动脉粥样硬化负担。冠状动脉钙也可以在CT衰减校正扫描中看到，通常通过心脏PET成像获得。

这部小说深度学习模型，最初是为视频应用开发的，后来被用于快速量化冠状动脉钙．该模型使用9543个专家注释的CT扫描进行训练，并在4331个接受PET/CT成像的有主要不良心脏事件的外部队列患者中进行了测试。在2737例患者中进行了当天配对的心电图门控CAC扫描。

CT衰减图由PET/CT扫描获得，可通过人工智能技术处理，无需额外扫描和放疗即可快速、客观地测定冠状动脉钙评分。

使用这些人工智能该研究的资深作者Piotr Slomka博士说，深度学习技术需要更少的成像，更少的辐射和更低的成本。Piotr Slomka博士是cedar - sinai的Smidt心脏研究所的研究科学家，成像创新主任，人工智能医学学部心脏病学和医学教授。