人工智能引导的定量冠状动脉CT血管造影（AI-QCT）在慢性完全闭塞病变中的自动检测及闭塞段长度估算

《Journal of Cardiovascular Computed Tomography》：Artificial intelligence-guided quantitative coronary CT angiography (AI-QCT) automated detection and occlusion length estimation of chronic total occlusions

AI辅助冠状动脉CTA（AI-QCT）在慢性闭塞病变检测和长度评估中表现与经验丰富的影像科医生相当，并可能提升经皮介入治疗前的规划效率。

　　

佩德罗·E·P·卡瓦略（Pedro E.P. Carvalho）|桑迪普·贾利（Sandeep Jalli）|奥兹古尔·塞利姆·塞尔（Ozgur Selim Ser）|维克托·程（Victor Cheng）|若昂·L·卡瓦尔坎特（Jo?o L. Cavalcante）|约翰·莱瑟（John Lesser）|德尼兹·穆特卢（Deniz Mutlu）|迪米特里奥斯·斯特雷普科斯（Dimitrios Strepkos）|米凯拉·亚历山德鲁（Michaella Alexandrou）|埃莱尼·克拉杜（Eleni Kladou）|洛伦佐·阿扎利尼（Lorenzo Azzalini）|奥尔加·马斯特罗德莫斯（Olga Mastrodemos）|巴瓦纳·V·兰甘（Bavana V. Rangan）|尼古拉斯·伯克（Nicholas Burke）|埃马努伊尔·S·布里拉基斯（Emmanouil S. Brilakis）|亚德尔·桑多瓦尔（Yader Sandoval）

美国明尼苏达州明尼阿波利斯市阿博特西北医院（Abbott Northwestern Hospital）明尼阿波利斯心脏研究所（Minneapolis Heart Institute）

摘要

背景

人工智能（AI）辅助的冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）分析可能提高慢性冠状动脉完全闭塞（CTO）的检测率，并有助于CTO经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的术前规划。

方法

对50名连续入组PROGRESS-CTO注册项目的患者进行了观察性研究，这些患者在接受PCI前接受了CCTA和基于AI的定量计算机断层扫描（AI-QCT）。我们评估了AI-QCT在CTA上检测CTO的诊断准确性，以及AI-QCT与视觉评估的侵入性血管造影在CTO长度估计方面的比较结果。

结果

50例接受CTO PCI的患者均进行了术前CCTA和AI-QCT分析（82%为男性，平均年龄66.5±10.5岁）。右冠状动脉是最常治疗的血管（46%）。与高级心脏成像设备相比，AI-QCT自动检测CTO的准确率为82%，与侵入性血管造影的结果相当；在9例（18%）中，AI-QCT和影像科医生的检测结果存在分歧：AI-QCT在5例中发现了CTO病变，而影像科医生未发现；而在4例中，影像科医生发现了CTO病变，而AI-QCT未发现。AI-QCT测量的CTO长度与血管造影测量的结果具有中等相关性（r = 0.69；p < 0.001），平均差异为0.27±14.9毫米。前向路径是最常见的成功通过策略（48%），86%的病例实现了技术成功。

结论

在接受CCTA的患者中，AI-QCT有助于自动检测CTO病变并估计闭塞长度，从而优化CTO PCI的治疗计划。

引言

大约20%-30%的接受侵入性冠状动脉造影的患者存在慢性冠状动脉完全闭塞（CTO）。¹在经过严格筛选的患者中，成功的CTO经皮冠状动脉介入治疗（PCI）已被证明可以改善心绞痛症状、呼吸困难、生活质量、缺血负担和体力表现。²然而，由于多种障碍，患者选择和病例分诊仍然具有挑战性。许多患者在转诊给具备复杂冠状动脉疾病（CAD）管理经验的专家之前，通常需要接受多次诊断检查。尽管冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）技术有所进步，图像质量有所提高，但在临床实践中，CTO病变（包括闭塞长度等关键因素）的检测和报告仍然存在不一致性。³因此，患有阻塞性CAD的患者可能未被正确识别为CTO患者，导致他们被误分诊到缺乏相应专业知识的中心或操作者手中。这种不匹配可能导致手术成功率降低、并发症风险增加、可能在没有适当规划的情况下进行临时CTO PCI、共享决策受限以及重复手术的可能性增加。⁴尽管随机试验支持使用术前CCTA指导以提高CTO PCI的成功率和减少并发症，但由于缺乏专业知识和培训，其临床应用仍然有限。⁵

人工智能辅助的定量冠状动脉计算机断层扫描（AI-QCT）通过实现自动CTO检测和闭塞长度估计，提供了一种新的方法，有助于优化术前规划和病例分诊。⁶本研究有两个主要目标：首先评估AI-QCT检测CTO的诊断准确性；其次评估其估计闭塞长度的能力。

方法部分

我们研究了2022年至2024年间在明尼阿波利斯阿博特西北医院明尼阿波利斯心脏研究所接受自然血管CTO PCI治疗的50名连续患者的临床和血管造影特征及手术结果，这些患者同时接受了术前CCTA和AI-QCT分析，他们参与了“慢性完全闭塞干预研究全球注册项目”（PROGRESS-CTO；Clinicaltrials.gov，注册编号：NCT02061436）。研究数据由该机构收集和管理。

基线特征

基线特征总结见表1。2022年10月至2024年12月期间，共有50名患者（平均年龄67±10岁，18%为女性）在接受自然血管CTO PCI前接受了CCTA和AI-QCT分析。补充图1总结了纳入标准。CTO PCI的主要指征是稳定型心绞痛（70%），其次是不稳定型心绞痛（24%）。右冠状动脉（RCA）是最常见的靶血管（46%），其次是左前降支。

讨论

本研究的主要发现包括：a) AI-QCT实现了CTO的自动检测；b) AI-QCT在检测CTO病变方面的表现与影像科医生相当；c) AI-QCT有助于提高不同CTA技能读者的诊断一致性；d) AI-QCT有助于CTO PCI的术前规划，并可能增加CCTA指导的采用率。

在CT-CTO（CT扫描在慢性完全闭塞成功再通中的作用；3D CT引导PCI的随机比较

结论

基于AI的CCTA分析在检测CTO病变方面的表现与经验丰富的影像科医生相当，在预测CTO病变长度方面与侵入性血管造影的结果也有较好的一致性，这可能有助于推动CCTA在CTO PCI术前规划中的应用。

资助

Cleerly公司提供了研究启动资金以支持本研究的开展。该公司未参与研究设计、数据收集与分析、数据解读或本手稿的撰写。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益和个人关系：

亚德尔·桑多瓦尔（Yader Sandoval）：阿博特公司（顾问、顾问委员会成员、演讲者）、CathWorks（顾问、演讲者）、Cleerly（顾问、演讲者）、GE医疗（顾问、顾问委员会成员）、HeartFlow（顾问、演讲者）、美敦力（顾问、顾问委员会成员、演讲者）、飞利浦（顾问、顾问委员会成员、演讲者）、罗氏诊断（顾问、顾问委员会成员、演讲者）和Zoll（顾问委员会成员）；