人工智能显示出比医生更快速和客观地确定钙评分

一项研究今天发表在心血管成像表明人工智能工具可以比医生更快速、客观地确定计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)图像中的钙评分，即使是从极低辐射的CT衰减扫描中获得的。

这些在心脏内发现的钙评分提供了对动脉粥样硬化的准确测量，动脉粥样硬化是指在动脉壁上发现的脂肪、胆固醇和其他物质的积聚，可导致严重的心脏疾病。

通过CT成像评估冠状动脉钙(CAC)提供了一个准确的衡量动脉粥样硬化负担。冠状动脉钙在CT衰减校正扫描中也可见，通常由心脏PET成像获得。

这部小说深度学习模型最初是为视频应用开发的，后来被用于快速量化冠状动脉钙．该模型使用9543例专家注释的CT扫描进行训练，并在4331例接受PET/CT成像的主要心脏不良事件的外部队列患者中进行了测试。2737例患者进行了同日配对心电图门控CAC扫描。

CT衰减图由PET/CT扫描获得，可通过人工智能技术处理，无需额外扫描和放疗即可快速客观地确定冠状动脉钙评分。

使用这些人工智能深度学习技术需要更少的成像，更少的辐射和更低的成本，该研究的资深作者Piotr Slomka博士说，他是西达斯-西奈斯施密特心脏研究所的研究科学家，成像创新主任和医学人工智能部门的心脏病学和医学教授。