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研究背景:冠状动脉粥样硬化性心脏病的高发病率、高致死率严重威胁着人类健康,核磁共振、冠脉 CTA(Coronary computed tomographic angiography,CCTA)等检查方法大大提高了冠心病的诊断准确率。但冠状动脉造影(Coronary artery angiography,CAG)仍是诊断冠心病的金标准。然而,由于其有创、操作复杂且费用高等原因,在冠心病早期诊断上的应用受到制约。精准判断冠脉狭窄程度与后续干预措施密切相关。冠脉CTA不但快速准确提供心脏冠脉解剖结构,还可以提供斑块特征信息,具有较好敏感性和特异性,被广泛认为诊断冠心病“看门人”,成为临床上最常用筛查手段。但是,冠状动脉是立体的三维结构,从二维的平面进行分析判断易导致评价存在误差。此外,由于冠脉CTA对钙化斑块的观察存在容积效应,存在病变被高估情况,从而启动冠脉造影程序,给患者带来不必要的有创操作及经济负担。因此,对病变的精准判断有利于干预策略的制定和改善患者预后,基于冠脉CT的三维定量分析(Three-dimensional quantitative coronary analysis,3DctQCA)具有重要的临床价值。研究目的:与西安电子科技大学生命科技技术学院合作研发基于冠脉CT的三维定量分析软件技术,阐述3DctQCA算法研究及软件实现方法,并验证其对提高冠脉CTA的诊断效能。研究方法:1.入选44例患者冠脉CTA数据用于算法研究,基于二值解卷积的方法去除钙化斑块的晕状伪影,运用深度学习的方法进行CT血管造影图像的分割后,提取分割后血管的中心线,最后交互选择病变血管段的近端远端,完成3DctQCA软件的实现及定量计算。2.入选2016年10月1日-2017年1月31日在我院行冠状CTA检查,并于1周行冠脉造影术的患者经过入选排除标准,共计103例。对于入选患者钙化积分≤10的靶病变进行冠脉定量造影(Quantitative coronary analysis,QCA)分析患者的靶血管病变情况,再运用研发3 DctQCA技术进行定量分析。对于钙化积分>10的钙化斑块在二维图像先进行晕状伪影矫正,矫正后进行3DctQCA软件分析结果后再与QCA结果进行比较。研究结果:1.完成算法研究,自主研发了基于冠脉CT的三维定量分析软件,提高了血管分割及计算的准确性。2.对于非钙化及轻微钙化斑块,3DctQCA诊断冠心病时ROC曲线诊断临界值为≥45.68%,敏感性86.89%,特异性92.86%,阳性预测值96.4%,阴性预测值76.5%,ROC曲线下面积为0.944(95%CI 0.874-0.981 P<0.001)。与QCA软件对于相同靶病变诊断狭窄程度相关性良好R=0.785 P<0.001。3.对于钙化积分>10钙化斑块而言,3DctQCA诊断冠心病时ROC曲线诊断临界值为≥50.19%,敏感性90.00%,特异性77.78%,阳性预测值 69.21%,阴性预测值 93.37%,ROC 曲线下面积为 0.894(95%CI0.720-0.978 P<0.001)。与QCA软件对于相同靶病变诊断狭窄程度软件基本相关性R=0.667 P<0.001。4.对于所有靶病变,3DctQCA软件与QCA对于相同靶病变诊断结果基本一致,Kappa值=0.635 P<0.001。5.Bland-Altman法分析二者对于相同靶病变判定一致性良好,P<0.001。研究结论:1.基于冠脉CT自主研发的三维定量分析技术,以QCA软件为金标准,可以提高CTA对于冠脉狭窄病变的诊断效能。2.基于二值解卷积的方法去除钙化斑块晕状伪影,从而可以提高CTA对于钙化病变准确评估,具有可以降低CAG患者比率的临床应用前景。