準(zhǔn)確性及應(yīng)用價值

李浚利 韓 丹 段 慧 黃益龍 閔 蕊 蔡雅倩 張正華

冠狀動脈CT血管成像（coronary computed tomography angiography，CCTA）為臨床診斷冠心病的首選無創(chuàng)檢查手段[1-2]。目前對CCTA圖像的評估是利用冠狀動脈后處理工作站基于視覺對病變進(jìn)行檢測[3]。隨著社會老年化及經(jīng)濟水平提高，CCTA在冠心病篩查中得到了普及，圖像數(shù)量增加導(dǎo)致醫(yī)師工作量增大，易導(dǎo)致醫(yī)師視覺疲勞，加之臨床經(jīng)驗不足等，常導(dǎo)致醫(yī)師遺漏狹窄節(jié)段及錯評狹窄程度[4-5]，而不同狹窄節(jié)段及狹窄程度會導(dǎo)致臨床治療方案不同。近年，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能( artificial intelligence，AI )已開發(fā)及應(yīng)用于多種疾病的篩查及診斷，并取得了一定成果[6-8]。AI在CCTA成像中的應(yīng)用也開始在臨床試用，主要用于自動識別及診斷冠狀動脈病變節(jié)段、狹窄程度，但對冠狀動脈病變診斷的準(zhǔn)確性報道較少并尚無定論。因此，本研究通過以有創(chuàng)冠狀動脈造影（invasive coronary angiography，ICA）對冠狀動脈病變的診斷作為金標(biāo)準(zhǔn)，探討AI在CCTA診斷冠狀動脈狹窄中的準(zhǔn)確性及臨床應(yīng)用。

方 法

1.臨床資料

回顧性收集我院2019年4月至2019年10月行CCTA及ICA的病人110例，男性占73.64%，平均62.2±11.8歲。CCTA病人納入標(biāo)準(zhǔn)：①CCTA圖像血管偽影少，不影響診斷。②與ICA檢查時間間隔＜2周。③AI軟件能自動計算完成的病例。排除標(biāo)準(zhǔn)：①冠狀動脈支架置入術(shù)后或搭橋術(shù)后。②冠狀動脈開口異常。

2. CCTA及ICA檢查方法

2.1 CCTA方法：西門子雙源CT(Somatom Definition flash，Siemens Healthcare， Forchheim，Germany)采用前瞻性心電門控序列掃描模式，頭足方向，掃描范圍為氣管隆突下1cm到心尖下1cm。球管轉(zhuǎn)速0.28s/周，層厚0.75mm，探測器寬度128×0.6mm；掃描參數(shù)：100kV/244mAs，開啟實時動態(tài)曝光劑量調(diào)劑自動曝光（Care dose 4D on），層厚0.75mm，層距0.50mm，重建算法B26f ASA。美國Med Rad雙筒高壓注射器（Stellant D，Medrad， INC. America）注射對比劑碘海醇（濃度 為 350mgI/ml）， 注 射 流 率 4.5 ～ 5.5 ml/s，對比劑用量50～70 ml，以相同注射流率跟注鹽水40 ～ 50 ml。

2.2 ICA方法：采用飛利浦?jǐn)?shù)字減影血管造影機，對比劑為碘海醇（濃度為350mgI/ml）。經(jīng)皮穿刺股動脈或橈動脈置入血管鞘，選擇冠狀動脈導(dǎo)管分別插入左、右冠狀動脈并固定導(dǎo)管頭，通過不同投照角度明確冠狀動脈狹窄節(jié)段及程度。

3.圖像分析

按照SCCT冠狀動脈樹18段分段法[9]，110例病人管腔直徑≥1.5mm共1561段。位于管腔外斑塊未引起明顯狹窄節(jié)段及閉塞以遠(yuǎn)不顯影節(jié)段不納入評價范圍，共77段，最終共1484段納入評價。按既往狹窄程度分為無狹窄、輕度狹窄（＜50%）、中度狹窄（50%～70%）、重度狹窄（＞70%）。數(shù)坤AI冠脈智能輔助診斷系統(tǒng)軟件（Coronary Doc V150.150.0669）接收CCTA圖像后，自動對圖像進(jìn)行重組及計算分析。兩名工作5年以上心內(nèi)科導(dǎo)管醫(yī)師對ICA圖像進(jìn)行評價，意見有分歧時經(jīng)協(xié)商取得一致，最終結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn)。

4.統(tǒng)計學(xué)方法

使用SPSS23.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行分析。以ICA結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，計算AI在CCTA中檢出冠狀動脈狹窄節(jié)段及診斷不同狹窄程度的敏感度、特異度、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值及準(zhǔn)確性，并對AI與ICA的診斷結(jié)果進(jìn)行Kappa值一致性分析。K≤0.40，表明診斷一致性較差；0.40＜K≤0.60，表明診斷中度一致；0.60＜K≤0.80，表明診斷有較高度一致性；K＞0.80，表明診斷一致性好。

結(jié) 果

AI檢出冠狀動脈狹窄節(jié)段總的敏感度、特異度、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值分別為92.97%、97.91%、88.53%、96.36%，準(zhǔn)確度 93.60%。與 ICA 比較診斷一致性好，Kappa值為0.86（表1）。

狹窄節(jié)段中AI診斷輕度狹窄、中度狹窄、重度狹窄的敏感度分別為 84.51%、72.89%、58.74%，特異度分別為81.93%、83.92%、93.98%，陽性預(yù)測值分別為 76.10%、57.67%、77.06%，陰性預(yù)測值分別為 88.60%、91.14%、86.86%。AI診斷冠狀動脈血管狹窄程度總準(zhǔn)確性為66.13%，與ICA診斷一致性一般（Kappa值為0.58）（表2，圖1～3）。

表1 AI對冠狀動脈狹窄檢出與ICA檢出對比（段）

圖1 男性，60歲。A.ICA圖像，顯示RCA中段重度狹窄（黑箭頭所示）；B.CCTA圖像，圖A自動檢出狹窄并診斷RCA中段為重度狹窄（黑箭頭所示）。圖2 女性，65歲。A.ICA圖像，顯示R-PDA中度狹窄（黑箭頭所示）；B.CCTA圖像，AI自動檢出并診斷R-PDA為中度狹窄（黑箭頭所示）。圖3 男性，64歲。A.ICA圖像，顯示LAD近段、遠(yuǎn)段重度狹窄（黑箭頭所示）；B.CCTA圖像，AI自動檢出并診斷pLAD中度狹窄、dLAD重度狹窄（黑箭頭所示）。

表2 AI對冠狀動脈狹窄程度診斷與ICA診斷對比（段）

討 論

冠心病最主要的病因為冠狀動脈粥樣硬化[10]。隨著生活水平日益提高，人們動脈粥樣硬化率逐年增長。CCTA能準(zhǔn)確快速診斷冠狀動脈血管是否存在狹窄及狹窄程度，這可為臨床醫(yī)師提供下一步治療方案的依據(jù)。深度學(xué)習(xí)算法的不斷提高，使AI已運用于輔助醫(yī)學(xué)診斷及精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中的多個方面[6-8]，在醫(yī)學(xué)影像診斷中可一定程度減輕醫(yī)生工作量，同時提高放射科醫(yī)生生產(chǎn)力，有利于促進(jìn)放射學(xué)的工作流程，改善對發(fā)現(xiàn)結(jié)果的檢測和解釋，減少出錯機會[11]。

冠狀動脈AI通過對醫(yī)師診斷流程和方法的深度學(xué)習(xí)，最終基于冠狀動脈信息，對冠狀動脈進(jìn)行狹窄節(jié)段檢出及評價狹窄程度。臨床上冠狀動脈不同狹窄程度有不同治療方案，狹窄程度低于50%可通過調(diào)整飲食習(xí)慣或藥物進(jìn)行治療，狹窄程度位于50%～70%臨界病變的病人需進(jìn)一步行血流儲備分?jǐn)?shù)檢查，為評價血管狹窄的功能性指標(biāo)，臨床根據(jù)功能性指標(biāo)決定該部分病人進(jìn)行支架置入治療或藥物治療，而狹窄程度高于70%的病人則進(jìn)行支架置入治療[12-13]，因此本研究將狹窄程度分為以上幾個等級。

既往研究表明[14]AI對冠狀動脈病變定位診斷的敏感度、特異度、陽性預(yù)測值及陰性預(yù)測值分別為73.91%、82.69%、65.38%、87.76%，低于本研究結(jié)果的原因可能為AI對更多病例進(jìn)行了深度學(xué)習(xí)，對病變定位的算法進(jìn)行了改善，以及圖像質(zhì)量的不同。本研究中AI檢出狹窄節(jié)段總假陽性數(shù)為60段，其中45段位于血管分叉處，9段冠狀動脈存在輕微偽影及錯層，6段管腔突然變細(xì)AI錯將周圍組織識別成非鈣斑并導(dǎo)致管腔狹窄。共有35段狹窄節(jié)段未被AI檢出，其中21段因冠狀動脈閉塞AI只識別顯影近端導(dǎo)致，未識別10段心肌橋或貼壁血管引起的管腔狹窄，4段條形非鈣斑未被AI識別。本研究得出AI檢出冠狀動脈狹窄節(jié)段具有較高準(zhǔn)確性，但對冠狀動脈分叉處或突然變細(xì)、心肌橋或貼壁血管、閉塞節(jié)段診斷方面有待提高，特別是對閉塞節(jié)段的診斷。

AI在診斷狹窄程度與ICA診斷一致性一般。Arnoldi等[15]、Kang等[3]得出AI對冠狀動脈狹窄自動檢出的敏感度、特異度分別為74%、83%，93%、95%。與本研究結(jié)果不一致的原因多為Kang研究中的AI是基于分析方法與機器學(xué)習(xí)方法的組合，應(yīng)用支持向量機算法，此組合可能優(yōu)于本研究應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，而Arnoldi研究只包含了狹窄程度大于50%的節(jié)段。本研究AI診斷輕度狹窄具有較高敏感度、特異度，診斷中度狹窄及重度狹窄敏感度較低，但特異度高，原因為本研究重度狹窄包含了閉塞節(jié)段，閉塞以遠(yuǎn)血管不顯影時，AI只識別閉塞近端，并將其識為正常血管。此版本AI區(qū)分中度狹窄與重度狹窄能力較差，但可較好的輔助醫(yī)師篩查不存在中重度狹窄的節(jié)段。

本研究存在一些不足之處，首先本研究為單中心研究，采取的樣本量存在一定偏差；其次，未對不同斑塊性質(zhì)對AI準(zhǔn)確性的影響進(jìn)行分析，這些均有待進(jìn)一步研究。

綜上所述，AI對冠狀動脈狹窄節(jié)段的檢出準(zhǔn)確性較高，在診斷冠狀動脈狹窄程度上與ICA一致性一般，可減少醫(yī)師漏診狹窄節(jié)段，為醫(yī)師提供狹窄程度量化參數(shù)。隨著AI的不斷深度學(xué)習(xí)，將有望增加AI診斷冠狀動脈狹窄程度的魯棒性。