張稟評(píng) 梁洋洋 劉順利 徐鳳磊 鐘鑫 李志明

［摘要］ ?目的 ?探討機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)不同性質(zhì)斑塊致冠狀動(dòng)脈狹窄程度初步評(píng)估的價(jià)值。

方法選擇2020年1月—2022年10月于我院行冠狀動(dòng)脈CT血管造影（CCTA）并在隨后14 d內(nèi)行冠狀動(dòng)脈造影（CAG）的患者80例，隨機(jī)選取80例患者CCTA中103處冠狀動(dòng)脈狹窄位置，根據(jù)斑塊性質(zhì)分為鈣化斑塊組（38處）、非鈣化斑塊組（34處）和混合斑塊組（31處）。分別采用主觀評(píng)估（SA）法、后處理工作站測(cè)量（AW）法、人工智能（AI）法、人工與AI結(jié)合（Semi-AI）法評(píng)估各組斑塊所致冠狀動(dòng)脈狹窄程度。以CAG結(jié)果為診斷冠狀動(dòng)脈狹窄程度的金標(biāo)準(zhǔn)，比較上述四種方法與金標(biāo)準(zhǔn)的符合率、低估率及高估率。

結(jié)果四種方法中，AI法評(píng)估三種斑塊的符合率、低估率、高估率與SA法比較均無(wú)顯著差異（P＞0.008 3）。在非鈣化斑塊和混合斑塊的評(píng)估中，AI法的符合率顯著高于AW法和Semi-AI法（χ2=7.65～16.20，P＜0.008 3）；在鈣化斑塊的評(píng)估中，AI法的符合率與其他三種方法相比無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P＞0.05）；在鈣化斑塊及混合斑塊的評(píng)估中，Semi-AI法比其他三種方法的高估率顯著降低（χ2=8.77～23.62，P＜0.008 3）。

結(jié)論AI法在一定程度上可取代影像科醫(yī)師對(duì)不同性質(zhì)斑塊所致冠狀動(dòng)脈狹窄程度的主觀評(píng)估，對(duì)于冠脈狹窄的評(píng)估流程具有優(yōu)化作用，Semi-AI法則可改善對(duì)各種性質(zhì)斑塊所致冠脈狹窄的高估的情況。但目前上述方法僅能對(duì)冠狀動(dòng)脈狹窄程度進(jìn)行初步評(píng)估，均無(wú)法作為金標(biāo)準(zhǔn)取代CAG法。

［關(guān)鍵詞］ ?人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；計(jì)算機(jī)體層攝影血管造影術(shù)；冠狀動(dòng)脈狹窄；斑塊，動(dòng)脈粥樣硬化

［中圖分類號(hào)］ ?R319;R543.3

［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］ ?A

Value of machine learning in preliminary assessment of the degree of coronary artery stenosis caused by different types of plaques

ZHANG Bingping， LIANG Yangyang， LIU Shunli， XU Fenglei， ZHONG Xin， LI Zhiming

（Department of Radiology， The Affiliated Hospital of Qingdao University， Qingdao 266003， China）

;［ABSTRACT］?Objective?To explore the application value of machine learning in preliminary evaluation of the degree of co-

ronary artery stenosis caused by different types of plaques.

Methods?Eighty patients who underwent coronary CT angiography （CCTA） and coronary angiography （CAG） in the following 14 d from January 2020 to October 2022 were selected. During CCTA， 103 coronary artery stenosis sites were randomly selected and divided into calcified plaque group （38 sites）， non-calcified plaque group （34 sites）， and mixed plaque group （31 sites） according to plaque properties. Subjective evaluation （SA）， post-processing workstation measurement （AW）， artificial intelligence （AI）， and SA combined with AI （Semi-AI） were used to assess the degree of coronary artery stenosis caused by plaques in each group. CAG results were used as the gold standard for the degree of coronary artery stenosis. The coincidence， underestimation， and overestimation rates were calculated based on the gold standard and compared between the four methods.

Results??Among the four methods， there were no significant differences in the coincidence rate， underestimation rate， and overestimation rate between AI and SA （P>0.008 3）. In the evaluation of non-calcified plaque and mixed plaque， the coincidence rate of AI was significantly higher than those of AW and Semi-AI （χ2=7.65-16.20，P<0.008 3）. In the evaluation of calcified plaque， the coincidence rate of AI was not significantly different from those of the other three methods （P>0.05）. In the evaluation of calcified plaque and mixed plaque， the overestimation rate of Semi-AI was significantly lower than those of the other three methods （χ2=8.77-23.62，P<0.008 3）.

Conclusion?AI can partly replace the subjective evaluation made by radiologists regarding coronary artery stenosis caused by different types of plaques， thus optimizing the evaluation process of coronary artery stenosis. The Semi-AI method can reduce the overestimation of coronary artery stenosis caused by various types of plaques. However， AI cannot be used as a gold standard， and can only be used to preliminarily evaluate the degree of coronary artery stenosis.

［KEY WORDS］?Artificial intelligence; Machine learning; Computed tomography angiography; Coronary stenosis; Plaque， atherosclerotic

冠狀動(dòng)脈（簡(jiǎn)稱冠脈）疾病已經(jīng)成為威脅我國(guó)民眾健康的重大疾病之一，《2019年中國(guó)心血管疾病的流行病學(xué)調(diào)查》和《中國(guó)心血管健康與疾病報(bào)告2022要點(diǎn)解讀》指出心血管疾病是國(guó)人的主要死亡病因［1-2］。冠脈CT血管造影（CCTA）是評(píng)估冠脈病變的重要影像學(xué)檢查方法，具有操作簡(jiǎn)單、創(chuàng)傷小等優(yōu)點(diǎn)［3］。目前研究顯示，CCTA對(duì)于非鈣化斑塊的評(píng)估無(wú)明顯高估與低估的情況，但鈣化斑塊所致血管狹窄程度往往有被高估的情況，而對(duì)混合斑塊評(píng)估的準(zhǔn)確率介于鈣化與非鈣化斑塊之間［4］。近年來(lái)，科技飛速發(fā)展使得人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的使用頻率也迅速增加［5-7］。KANG等［8］首次提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的冠脈狹窄自動(dòng)檢查方法，目前基于AI的CCTA技術(shù)還處于起步發(fā)展時(shí)期［9-10］，既往也有研究比較了主觀評(píng)估（SA）法與AI法評(píng)估斑塊所致冠脈狹窄的準(zhǔn)確性［11-12］，但上述研究未將斑塊性質(zhì)進(jìn)行細(xì)化，且現(xiàn)有研究對(duì)于AI評(píng)估冠脈狹窄的低估率、高估率報(bào)道較少。本研究通過(guò)將SA法、后處理工作站測(cè)量（AW）法、AI法、人工與AI結(jié)合（Semi-AI）法用于鈣化、非鈣化及混合斑塊所致冠脈狹窄程度的評(píng)估，比較四種方法與冠脈狹窄程度診斷金標(biāo)準(zhǔn)冠脈造影（CAG）結(jié)果的符合率、低估率及高估率，分析基于AI的機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)不同性質(zhì)斑塊所致冠脈狹窄程度初步評(píng)估的價(jià)值。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

選擇2020年1月—2022年10月于我院進(jìn)行CCTA并診斷有斑塊狹窄患者80例，其中男46例，女34例；年齡34～79歲，平均（62.99±9.19）歲?；颊呒{入標(biāo)準(zhǔn)：①CCTA檢查后14 d內(nèi)行CAG檢查者；②CCTA圖像質(zhì)量佳，無(wú)明顯呼吸和運(yùn)動(dòng)偽影者；③責(zé)任冠脈正常處管腔直徑＞1.5 mm ［13-14］者；④CCTA掃描時(shí)心率低于90次/min者。排除標(biāo)準(zhǔn)：①碘對(duì)比劑過(guò)敏者；②先天性冠脈解剖異?；蛞研醒\(yùn)重建者；③孕婦或哺乳期婦女。隨機(jī)選取80例患者CCTA示冠脈狹窄的位置103處，據(jù)斑塊性質(zhì)（CT值）［13］分為鈣化斑塊組（38處）、非鈣化斑塊組（34處）和混合斑塊組（31處）。

1.2 研究方法

1.2.1SA法 由2名影像科醫(yī)師分別獨(dú)立在影像歸檔和通信系統(tǒng)上觀察CCTA圖像中冠脈狹窄處，窗寬和窗位初始設(shè)置為800、300 Hu ［15］，采用曲面重組（CPR）、容積再現(xiàn)（VR）等方式測(cè)量病變處狹窄程度。當(dāng)兩位醫(yī)生結(jié)果不一致時(shí)通過(guò)協(xié)商討論取得最終值。

1.2.2AW法 由1名影像科醫(yī)師使用AW 4.6后處理工作站測(cè)量評(píng)估冠脈狹窄的程度，首先觀察CCTA圖像中CPR的血管路徑是否一致（若不一致進(jìn)行修正），在血管橫截面處依據(jù)CT值自動(dòng)勾畫(huà)出狹窄處殘存血管邊緣，記錄狹窄處殘存管腔平均直徑并計(jì)算病變處狹窄程度［16］。

1.2.3AI法 使用冠脈CT影像輔助診斷軟件（深睿DW-CAADS）在CCTA圖像中自動(dòng)評(píng)估冠脈狹窄程度。

1.2.4Semi-AI法 由1名影像科醫(yī)師使用深睿DW-CAADS手動(dòng)選取CCTA圖像中冠脈狹窄處，利用公式［16］計(jì)算血管狹窄程度。

1.2.5符合率、低估率和高估率計(jì)算 根據(jù)《國(guó)際心血管CT協(xié)會(huì)CCTA解釋和報(bào)告指南》［15］將血管狹窄分為正常、輕微狹窄、輕度狹窄、中度狹窄、重度狹窄和閉塞六種程度。分別采用上述四種方法評(píng)估各組斑塊所致的冠脈管腔狹窄程度，若CCTA評(píng)估結(jié)果與CAG診斷結(jié)果同屬一種狹窄程度則計(jì)為符合，若CCTA評(píng)估的狹窄程度低于CAG計(jì)為低估，反之計(jì)為高估。計(jì)算并比較四種方法與CAG診斷結(jié)果的符合率、低估率和高估率，公式為：符合率=同種性質(zhì)斑塊符合CAG診斷狹窄程度例數(shù)/同種性質(zhì)斑塊總數(shù)×100%，低估率=同種性質(zhì)斑塊較CAG診斷狹窄程度低估例數(shù)/同種性質(zhì)斑塊總數(shù)×100%，高估率=同種性質(zhì)斑塊較CAG診斷狹窄程度高估例數(shù)/同種性質(zhì)斑塊總數(shù)×100%。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 27.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)數(shù)資料以例（率）表示，多組間比較采用χ2檢驗(yàn)，兩兩比較采用Bonferroni檢驗(yàn)。χ2檢驗(yàn)以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，Bonferroni校正以P＜0.008 3為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) ?果

2.1 四種方法評(píng)估鈣化斑塊的低估率、符合率及高估率比較

χ2檢驗(yàn)及Bonferroni檢驗(yàn)結(jié)果顯示，四種方法評(píng)估鈣化斑塊的低估率、高估率差異均具有顯著性（χ2=13.55、25.38，P＜0.05），但符合率比較無(wú)顯著差異（P＞0.05）；Semi-AI法的低估率顯著高于其他三種方法，高估率則顯著低于其他三種方法（χ2=8.77～23.62，P<0.008 3）；AI法與SA法的低估率、高估率均無(wú)明顯差異（P>0.008 3）。見(jiàn)表1。

2.2 四種方法評(píng)估非鈣化斑塊的低估率、符合率及高估率比較

χ2檢驗(yàn)及Bonferroni檢驗(yàn)結(jié)果顯示，四種方法評(píng)估非鈣化斑塊的符合率、低估率差異均有顯著性（χ2=14.25、23.78，P＜0.05），但高估率比較無(wú)顯著差異（P＞0.05）；與AI法相比，SA法的符合率、低估率均無(wú)顯著差異（P＞0.008 3），AW及Semi-AI法的低估率顯著增高、符合率顯著降低（χ2=7.65～17.75，P＜0.008 3）。見(jiàn)表2。

2.3 四種方法評(píng)估混合斑塊的低估率、符合率及高估率比較

χ2檢驗(yàn)及Bonferroni檢驗(yàn)結(jié)果顯示，四種方法評(píng)估混合斑塊的符合率、低估率及高估率差異均有顯著性（χ2=9.5～45.18，P＜0.05）；與AI法相比，SA法的符合率、低估率、高估率均無(wú)顯著差異（P＞0.008 3），AW以及Semi-AI法低估率顯著增高、符合率顯著降低，并且Semi-AI法的高估率顯著降低（χ2=8.95～28.93，P＜0.008 3）。見(jiàn)表3。

3 討 ?論

本研究應(yīng)用傳統(tǒng)的SA法和AW法和基于AI的兩種全新方法（AI法和Semi-AI法），分別對(duì)三種不同性質(zhì)斑塊所致冠脈狹窄程度進(jìn)行符合率、低估率和高估率分析。就四種方法而言，傳統(tǒng)SA法需要醫(yī)師首先初步觀察患者冠脈大致走行，再對(duì)可疑病變部位進(jìn)行最大密度投影、多層面重組及CPR、VR等處理，并進(jìn)一步主觀評(píng)估其狹窄程度［17］，其過(guò)程費(fèi)時(shí)費(fèi)力且影響了干預(yù)決策的時(shí)效性，且SA法存在著主觀性及專業(yè)性對(duì)結(jié)果影響較大等弊端。LIU等［18］統(tǒng)計(jì)得出影像診斷醫(yī)師對(duì)于CCTA圖像判讀及報(bào)告書(shū)寫(xiě)的時(shí)間為13～18 min，劉春雨等［12］研究發(fā)現(xiàn)，診斷醫(yī)師判讀CCTA圖像的時(shí)間約為8.5 min，AI輔助判讀CCTA的時(shí)間約為1.9 min，相較人工時(shí)間縮短約77%。本研究結(jié)果顯示，AI法評(píng)估三種不同性質(zhì)斑塊所致冠脈狹窄的符合率、低估率以及高估率與SA法無(wú)顯著差異。張曉浩等［19］和KANG等［8］研究也顯示，SA法與AI法在判讀狹窄程度≥50%的冠脈狹窄時(shí)，兩種方法與金標(biāo)準(zhǔn)CAG相比符合率無(wú)顯著差異。

本研究四種方法評(píng)估鈣化斑塊所致冠脈狹窄程度的符合率無(wú)顯著差異，但Semi-AI法的低估率最高，體現(xiàn)了AI法評(píng)估的優(yōu)勢(shì)，在評(píng)估單純鈣化斑塊所致冠脈狹窄時(shí)選擇AI法更加高效準(zhǔn)確。斑塊鈣化在CCTA圖像中會(huì)表現(xiàn)出兩種偽影，一種是暈狀偽影，其遮蓋正常冠狀動(dòng)脈管腔，另一種是射線硬化偽影，表現(xiàn)為在鈣化后方形成低密度條帶［20］，這兩種偽影均易引起對(duì)冠脈狹窄程度的高估，進(jìn)而影響診斷準(zhǔn)確性。本研究中Semi-AI法的高估率顯著低于其他三種方法，其機(jī)制可能與Semi-AI法通過(guò)圖像處理規(guī)避了偽影的影響有一定關(guān)系。

對(duì)于非鈣化斑塊所致冠脈狹窄程度的評(píng)估，本研究四種方法的高估率無(wú)顯著差異，其中AI法與SA法的低估率及符合率均為最優(yōu)，但Semi-AI法的低估率升高最顯著。臨床上冠脈重度狹窄患者分支遠(yuǎn)端造影劑很少，傳統(tǒng)三維重建軟件經(jīng)常需醫(yī)師手動(dòng)重建，其結(jié)果可能很粗糙但為真實(shí)結(jié)果；與AI法經(jīng)過(guò)大樣本深度學(xué)習(xí)形成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，Semi-AI法采用圖像分割技術(shù)自動(dòng)美化圖像，以獲得更好的血管分支及末端細(xì)節(jié)顯示，在美化圖片過(guò)程中，Semi-AI法為獲得更好的細(xì)節(jié)展示可能增寬了原本狹窄的冠脈管腔，造成了斑塊狹窄程度的低估。

對(duì)于混合斑塊所致冠脈狹窄程度的評(píng)估，AI法與SA法的符合率、低估率同樣均為最優(yōu)，但在高估率評(píng)價(jià)中，Semi-AI法顯著低于其他三種方法。混合斑塊導(dǎo)致的血管狹窄程度易被高估［20］，Semi-AI法在降低混合斑塊中的鈣化成分所致狹窄的高估率方面，相較于其他三種方法具有顯著優(yōu)勢(shì)。

綜上所述，AI法可更好地輔助影像科醫(yī)師對(duì)不同性質(zhì)斑塊所致冠狀動(dòng)脈狹窄程度進(jìn)行評(píng)估，對(duì)于冠脈狹窄的評(píng)估流程具有優(yōu)化作用，Semi-AI法則可改善對(duì)各種性質(zhì)斑塊所致冠脈狹窄程度高估的情況。但上述方法僅能對(duì)冠脈狹窄程度進(jìn)行初步評(píng)估，均無(wú)法作為金標(biāo)準(zhǔn)取代CAG法。本研究的局限性在于選取樣本時(shí)未將冠脈不同分支的狹窄進(jìn)行細(xì)化，也沒(méi)有比較各種方法對(duì)不同分支狹窄程度的評(píng)估，后續(xù)應(yīng)增大樣本量，對(duì)上述變量進(jìn)行比較。

倫理批準(zhǔn)和知情同意： 本研究涉及的所有試驗(yàn)均已通過(guò)青島大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)的審核批準(zhǔn)（文件號(hào)QYFYWZLL27620）。所有試驗(yàn)過(guò)程均遵照《人體醫(yī)學(xué)研究的倫理準(zhǔn)則》的條例進(jìn)行。受試對(duì)象或其親屬已經(jīng)簽署知情同意書(shū)。

作者聲明： 張稟評(píng)、梁洋洋、徐鳳磊、鐘鑫、李志明參與了研究設(shè)計(jì)；張稟評(píng)、劉順利、李志明參與了論文的寫(xiě)作和修改。所有作者均閱讀并同意發(fā)表該論文，且均聲明不存在利益沖突。

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（本文編輯 范睿心 厲建強(qiáng)）