解放军医学杂志

作者：刘子暖,杨俊杰,陈韵岱

单位：1解放军总医院第一医学中心心血管内科，北京 100853 2南开大学医学院，天津 300071

关键词：人工智能,机器学习,体层摄影术，X线计算机,冠状动脉疾病

基金：National Key Research and Development Program of China(2016YFC1300304)；国家重点研发计划(2016YFC1300304)；Beijing NOVA Program(Z181100006218055)；北京市科技新星计划(Z181100006218055)；Medical Big Data Program of PLAGH(2019MBD035)；解放军总医院医疗大数据与人工智能研发项目(2019MBD035)

心脏计算机断层扫描血管造影术(CCTA)已成为评估冠状动脉疾病的重要非侵入性手段，随着其在临床的广泛应用及图像分析特征的增加，CCTA图像评估对技术及时间的要求不断提高。机器学习(ML)是人工智能的分支领域，它完全由数据驱动，通过计算机算法对大型数据集中变量的潜在关系进行识别及分析，实现对外部数据的预测。在心脏CT领域，不同ML算法的应用可提高CCTA的成像效率及质量，有助于病变评估及风险分层，同时也为心脏功能学成像提供了新的应用。该文主要对ML在心脏CT图像分析、风险模型、CT心肌灌注及CT血流储备分数中的应用研究进展进行综述。

来源：2021年第3期

《解放军医学》期刊编辑部

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