Value of CCTA Plaque Characterization in Predicting Myocardial Ischemia
-
摘要:
目的：比较缺血组与非缺血组的CCTA斑块特征差异，探求对诊断心肌缺血有价值的斑块特征定性及定量指标，在临床工作中应用，尽早发现可能存在心肌缺血的受检者。方法：连续纳入2022年1月至2024年12月就诊于我院心内科并接受有创冠状动脉造影测量FFR和CCTA扫描的冠心病患者进行回顾性分析。以患者水平分组分析一般资料。以血管水平分组分析CCTA斑块特征信息。斑块分析由两名具有5年以上CCTA诊断经验的放射科医师在未知分组的情况下使用半自动斑块分析软件进行。结果：研究共纳入163例患者，缺血患者组与非缺血患者组的一般资料无统计学显著差异。本研究共纳入253支血管，缺血血管组纳入114支血管，非缺血血管组纳入139支血管。斑块特征定性指标中，缺血血管组的餐巾环征、点状钙化比例高于非缺血血管组，两组的正性重构、低密度斑块指标无统计学显著差异。斑块定量指标中，两组的PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI具有统计学显著差异，PV、EI无统计学显著差异。PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI诊断斑块所属血管供血区域的心肌缺血的AUC分别为0.672、0.712、0.843、0.830、0.821、0.655，联合检测的AUC为0.844，高于单一指标诊断。结论：CCTA斑块特征分析在预测心肌缺血中具有很大潜力，多种斑块特征定量指标联合诊断对预测心肌缺血具有更高的效能。
Abstract:Objective: To compare the differences in coronary computed tomography angiography (CCTA) plaque characteristics between ischemic and non-ischemic groups and to explore qualitative and quantitative plaque features that are valuable for diagnosing myocardial ischemia. This study aimed to apply these indicators in clinical practice to identify patients with potential myocardial ischemia as early as possible. Methods: A retrospective analysis was conducted on patients with coronary heart disease who underwent invasive coronary angiography for fractional flow reserve (FFR) measurement and CCTA scanning in the cardiology department of our hospital between January 2022 and December 2024. General information was analyzed at the patient level, whereas CCTA plaque characteristics were analyzed at the vessel level. Plaque analysis was performed by two radiologists with more than five years of experience in CCTA diagnosis using semi-automatic plaque analysis software blinded to the patient groups. Results: A total of 163 patients were included in the study, with no statistically significant differences in general information between the ischemic and non-ischemic groups. A total of 253 vessels were included, with 114 vessels in the ischemic and 139 in the nonischemic vessel groups. Among the qualitative plaque characteristics, the napkin-ring sign and punctate calcification were more prevalent in the ischemic than in the nonischemic vessel group. No statistically significant differences were observed in positive remodeling and low-density plaque indicators between the two groups. Among the quantitative plaque characteristics, statistically significant differences in plaque length (PL), plaque burden (PB), minimum lumen area (MLA), minimum diameter stenosis (MDS), maximum area stenosis (MAS), and remodeling index (RI) were observed between the two groups. There were no statistically significant differences in plaque volume (PV) or edge irregularity (EI). The areas under the curve (AUCs) for diagnosing myocardial ischemia in the vascular supply areas of the plaques using PL, PB, MLA, MDS, MAS, and RI were 0.672, 0.712, 0.843, 0.830, 0.821, and 0.655, respectively. The AUC for the combined detection was 0.844, which was higher than that for any single indicator. Conclusion: CCTA plaque characteristic analysis has great potential for predicting myocardial ischemia, and the combined use of multiple quantitative plaque indicators provides higher diagnostic efficacy.
-
Keywords:
- CCTA /
- plaques /
- FFR /
- myocardial ischemia
-
冠心病是我国常见的心血管疾病之首[1]，指冠状动脉发生粥样硬化病变，管壁增厚、变硬甚至形成斑块引起相应管腔狭窄或阻塞，致使流向心肌的血流量减少，限制心肌在静息或运动状态下获得氧气和营养物质，从而导致患者不良心血管事件发生。尽早发现心肌缺血并选择合适的治疗方案是减少不良心血管事件发生最经济、有效的策略。有创冠状动脉血流储备分数（Flow Reserve，FFR)是评估冠状动脉血流功能学和生理学的重要指标，是目前评判冠状动脉缺血的金标准，基于对有创FFR值的解读可以评价相应冠状动脉改变是否会诱发心肌缺血，从而确定药物治疗或是血运重建等治疗方案的选择[2]。但目前有创FFR检查因其价格昂贵、检查存在侵入性、操作时间长、使用负荷药物等原因在中国应用比例很低。
临床工作中，寻找一项预测或诊断效能与有创FFR相当并适合作为早期筛查和规律随访的检查方法十分重要。冠状动脉CT血管成像(coronary computed tomography angiography, CCTA) 是目前临床广泛应用的无创检查，检查价格相对低廉、预约及检查时间短、无需负荷药物，在心血管疾病的早期筛查、长期随访和预后评估中占据着重要地位。传统的冠状动脉评估主要依赖于管腔狭窄程度，随着成像技术的进步和人工智能技术的引入，CCTA图像可评估维度增多，解析效率和诊断准确度增加，为临床上心肌缺血的无创评估提供了新思路[3]。近年来，冠状动脉斑块成像逐渐成为影像学研究热点，很多学者开展了CCTA斑块分析与心肌缺血的相关性研究。CCTA斑块分析结合了先进的CT成像技术和图像处理算法，使得临床医生能够更快速、更准确地获取斑块的信息，实现对斑块的精确定量和定性评估，从而做出更为及时和准确的诊断，为心肌缺血的评估提供了更为全面的信息。但斑块可供评估指标繁多，不同指标与心肌缺血的关联强度、影响方向尚有争议。
为进一步探求对诊断心肌缺血有价值的斑块特征定性及定量指标，本研究以有创FFR为金标准，使用半自动斑块分析软件对心肌缺血与非心肌缺血患者的CCTA斑块进行智能分析，以期在临床图像诊断工作中规范化、流程化评估斑块相应指标，尽早提示可能发生或已经存在心肌缺血的受检者，降低受检者不良心血管事件发生的风险并改善预后。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
连续纳入2022年1月至2024年12月就诊于我院心内科并接受有创冠状动脉造影(invasive coronary angiography, ICA)测量FFR和CCTA扫描的冠心病患者进行回顾性分析。入组标准：在有创FFR测定前2个月内完成CCTA扫描；存在单支或多支血管狭窄；每支血管FFR测量上游仅有单一斑块。排除标准：既往行心脏起搏器置入、射频消融、冠状动脉旁路移植术、冠状动脉支架置入、球囊扩张、斑块旋磨等心脏手术和介入治疗的患者；FFR测量前未完成CCTA扫描或CCTA扫描完成时间早于FFR测量时间2个月以上；CCTA图像质量差导致无法进行图像分析；单支或多支血管闭塞；FFR测量血管上游节段存在2个及以上斑块。最终本研究共纳入163例患者、253支血管，纳排及分组流程图见图1。本研究经本院伦理委员会审核批准（立项号BFHHZS20240015）。
1.2 方法
1.2.1 CCTA检查方法
检查前控制患者心率为60~75次/min，对心率较快者予口服美托洛尔25 mg并加强屏气训练。患者保持仰卧位,采用Siemens Somatom Definition FLASH或GE Revolution CT 或Toshiba Aquilion ONE CT仪应用前瞻性或回顾性心电门控，于患者呼气末屏气扫描，屏气时间4~6 s，采用100~120 kV管电压、自动管电流、自动匹配螺距，扫描范围自气管分叉至心脏膈面下1 cm，层厚/层间距为0.625 mm/0.625 mm或0.5 mm/0.5 mm。采用高压注射器经肘正中静脉以流率 4~6 mL/s团注对比剂碘普胺(370 mgI/mL)1.0 mL/kg体质量，随后跟注30~50 mL生理盐水，采用追踪自动触发扫描技术，将检测点置于升主动脉根部，阈值为100 HU，延迟6 s开始扫描。
1.2.2 ICA与FFR测量
患者取平卧位，常规消毒铺巾，2%利多卡因局麻，穿刺右桡动脉，置入6 F动脉鞘管，肝素
3000 U、硝酸甘油200 ug入鞘管，行冠状动脉造影，造影结束后对目标血管节段行FFR测量，送相应型号导管至测量血管开口，送压力导丝至病变远端，测得基础FFR值，以140~180 ug/min/kg静脉泵入ATP后再次测得FFR值记录，2位医师对测定结果同时判定，意见一致则记录FFR，意见不一致时请第3位更高年资医师明确后记录。根据静脉泵入ATP后测量的FFR对所有纳入患者分别在患者水平和血管水平进行分组。在患者水平，将存在至少一支血管FFR小于等于0.8的患者纳入缺血患者组，将所有血管FFR均大于0.8的患者纳入非缺血患者组。在血管水平，将FFR小于等于0.8的血管纳入缺血血管组，将FFR大于0.8的血管纳入非缺血血管组。1.2.3 CCTA图像斑块分析
所有纳入研究患者的CCTA图像均经脱敏处理，且脱敏后随机生成新的研究序号。2位具有5年以上CCTA诊断经验的放射科医师在未知分组的情况下，使用上海联影智能医疗科技有限公司的半自动斑块分析软件（uAI-CT Coronary Plaque, United Imaging, Shanghai, China）对所有脱敏CCTA图像显示的斑块特征进行智能分析，确定软件对斑块结构及特征的智能识别准确或经手动校正准确后再行智能分析，操作及结果输出示意图见图2。斑块特征定性指标为正性重构（病变处最大血管直径与近端正常血管段的管径比值 > 1.1）、低密度斑块（密度＜30 hu的斑块）、餐巾环征（与管腔明显接触的低密度斑块周边被高密度影所环绕）、点状钙化（在任何方向上直径 < 3 mm的小灶性钙化），斑块特征定量指标为斑块长度（plaque length，PL）、斑块体积（plaque volume ，PV）、斑块负荷（plaque burden，PB）、最小管腔横截面积（minimum luminal area，MLA）、最大直径狭窄率（maximum diameter stenosis，MDS）、最大面积狭窄率（maximum area stenosis，MAS）、正性重构指数 (remodeling index，RI)、偏心指数（eccentricity index，EI）。
![]()
图 2 半自动斑块分析软件操作及结果输出示意图Figure 2. Schematic of the operation and output of semi-automatic plaque analysis software1.3 观察指标
①比较缺血患者组与非缺血患者组一般资料的差异；②比较缺血血管组与非缺血血管组CCTA图像斑块特征各项指标的差异；③采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析斑块特征定量指标单一和联合使用对检测心肌缺血的诊断价值。
1.4 统计学方法
使用SPSS26.0、MedCalc20.010对收集和整理后的研究数据完成分析。计数资料用百分比（%）表示，采用卡方检验分析。计量资料用（
$\bar x\pm s $ ）表示，采用独立样本t检验分析。将单因素分析具有统计学意义的变量进行单因素logistic回归分析，预测心肌缺血的影响因素。采用ROC曲线分析CCTA图像单一和联合斑块定量指标对心肌缺血的诊断价值。采用DeLong检验比较单一和联合斑块指标ROC曲线的性能。P＜0.05表示差异有统计学意义。2. 结果
2.1 一般资料比较
本研究共纳入163例患者，缺血患者组纳入106例，非缺血患者组纳入57例，两组的一般资料无统计学显著差异(表1)。
表 1 一般资料比较Table 1. Comparison of clinical data一般资料 缺血患者组 非缺血患者组 $t/\chi^2 $ P值 n=106 n=57 性别（男/女,n） 77/29 39/18 0.322 0.571 年龄（岁） 63.3±9.5 62.7±10.0 0.354 0.724 BMI（kg/m2） 25.72±3.43 25.51±2.97 2.265 0.681 合并基础疾病[n（%）] 高血压 72（67.92%） 45（78.95%） 2.223 0.136 糖尿病 44（41.51%） 26（45.61%） 0.255 0.614 高血脂 81（76.42%） 42（73.68%） 0.149 0.699 既往史[n（%）] 冠心病家族史 32（30.19%） 12（21.05%） 1.570 0.210 吸烟史 51（48.11%） 31（54.39%） 0.583 0.445 饮酒史 49（46.23%） 25（43.86%） 0.084 0.772 2.2 斑块信息比较
本研究共纳入253支血管，缺血血管组纳入114支血管，非缺血血管组纳入139支血管。斑块特征定性指标中，缺血血管组的餐巾环征、点状钙化比例高于非缺血血管组，两组的正性重构、低密度斑块指标无统计学显著差异。斑块定量指标中，两组的PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI具有统计学显著差异，PV、EI无统计学显著差异(表2)。
表 2 斑块特征定性及定量指标比较Table 2. Comparison of qualitative and quantitative indicators of plaque characteristics指标 缺血血管组 非缺血血管组 $t/\chi^2 $ P值 n=139 n=114 正性重构[n（%）] 100（71.94%） 72（63.16%） 2.221 0.136 低密度斑块[n（%）] 122（87.77%） 93（81.58%） 1.881 0.170 餐巾环征[n（%）] 25（17.99）% 10（8.77%） 4.460 0.035 点状钙化[n（%）] 57（41.01%） 29（25.44%） 21.592 0.000 PL（mm） 32.09±16.78 22.76±16.46 4.44 0.000 PV（mm3） 622.54±221.78 606.38±219.62 −3.041 0.078 PB（%） 23.00±14.27 12.92±10.96 6.188 0.000 MLA（mm2） 1.14±0.87 2.74±1.66 9.805 0.000 MDS（%） 73.63±17.71 52.07±13.79 10.626 0.000 MAS（%） 84.78±12.66 67.51±14.50 10.102 0.000 RI 1.38±0.28 1.25±0.26 3.525 0.001 EI 0.79±0.27 0.75±0.29 −1.083 0.284 将单因素分析具有统计学意义的变量餐巾环征、点状钙化、PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI分别进行单因素logistic回归分析，分析各斑块指标对心肌缺血的关联强度与影响方向。餐巾环征、点状钙化、PL、PB、MDS、MAS、RI的优势比＞1，上述指标的增加导致心肌缺血的发生几率增加，MLA的优势比＜1，该指标的增加导致心肌缺血的发生几率减少，均具有统计学意义(表3和图3)。
表 3 斑块特征定性及定量指标对心肌缺血的影响Table 3. Impact of qualitative and quantitative indicators of plaque characteristics on myocardial ischemia指标 回归系数 标准误 优势比 95%可信区间 P值 餐巾环征 1.407 0.314 4.086 2.207~7.563 0.000 点状钙化 0.712 0.276 2.037 1.187~3.497 0.010 PL（mm） 0.034 0.008 1.035 1.018~1.051 0.000 PB（%） 0.061 0.011 1.063 1.040~1.087 0.000 MLA（mm2） −1.447 0.204 0.235 0.158~0.351 0.000 MDS（%） 0.093 0.013 1.097 1.070~1.126 0.000 MAS（%） 0.095 0.013 1.100 1.072~1.128 0.000 RI 1.782 0.535 5.939 2.080~16.958 0.001 ![]()
2.3 斑块定量指标诊断心肌缺血的效能
PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI进行ROC曲线分析的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）分别为0.672、0.712、0.843、0.830、0.821、0.655，联合上述斑块定量指标进行ROC曲线分析的AUC为0.844，在绝对值上高于PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI进行ROC曲线分析的AUC。见表4和图4。
表 4 斑块定量指标诊断心肌缺血的效能Table 4. Efficacy of plaque quantification indicators in diagnosing myocardial ischemia指标 AUC 标准误 渐进Sig 特异度（%） 灵敏度（%） 95%可信区间 PL（mm） 0.672 0.035 0.000 0.640 0.698 0.604~0.739 PB（%） 0.712 0.032 0.000 0.728 0.612 0.648~0.775 MLA（mm2） 0.843 0.024 0.000 0.863 0.676 0.796~0.889 MDS（%） 0.830 0.025 0.000 0.904 0.619 0.781~0.878 MAS（%） 0.821 0.026 0.000 0.763 0.734 0.771~0.872 RI 0.655 0.035 0.000 0.579 0.662 0.587~0.723 联合预测 0.844 0.023 0.000 0.860 0.691 0.798~0.890 ![]()
图 4 斑块定量指标诊断心肌缺血的ROC曲线Figure 4. ROC curve for diagnosing myocardial ischemia using plaque quantification indicators.联合预测诊断心肌缺血的效能高于PL、PB、RI单独预测心肌缺血的效能，具有统计学意义（表5）。
表 5 斑块定量指标单一和联合预测的性能比较Table 5. Comparison of predictive performance between single and combined plaque quantification indicators指标 AUC 面积之间差异 标准误 Z统计 95%CI可信区间 P值 PL（mm） 0.672 0.172 0.034 5.085 0.106~0.239 0.000 PB（%） 0.712 0.132 0.030 4.471 0.074~0.190 0.000 MLA（mm2） 0.843 0.001 0.009 0.120 −0.016~0.019 0.904 MDS（%） 0.830 0.014 0.012 1.229 −0.008~0.037 0.220 MAS（%） 0.821 0.022 0.015 1.503 −0.007~0.052 0.133 RI 0.655 0.188 0.037 5.152 0.117~0.260 0.000 联合预测 0.844 3. 讨论
心肌缺血与不良心血管事件之间存在密切的联系，冠心病是最常见引起心肌缺血的原因[4]。CCTA和ICA是目前临床上最常用于冠心病患者的影像检查，既往主要的观察指标是冠状动脉狭窄程度。随着成像技术的发展，CCTA图像分辨率提高，可以提供更清晰的斑块信息，在分析责任斑块上有一定潜力[5-7]。目前针对CCTA斑块特征与有创性FFR检查关联预测心肌缺血的相关研究还很有限，本研究旨在探求对诊断心肌缺血有价值的斑块定性及定量指标，用于预测冠心病患者心肌缺血。
本研究共纳入共163例患者的253支血管，缺血血管组纳入114支血管，非缺血血管组纳入139支血管。临床研究发现[8-10]，CCTA可识别与高危斑块相关的形态学特征为正性重构、低密度斑块、餐巾环征、点状钙化（斑块内钙化直径＜3 mm）。本研究将上述四个斑块特征全部纳入研究指标，定性分类后分析发现缺血血管组的餐巾环征、点状钙化比例高于非缺血血管组，两组的正性重构、低密度斑块指标无统计学显著差异。餐巾环征的高密度可能为新生血管或出血，为斑块破裂的高危征象，本研究进一步证明了该征象在评价心肌缺血中的价值。
斑块定量指标中，两组的PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI具有统计学显著差异，该结果符合部分既往研究结果[11-16]。缺血血管组的PL、PB、MDS、MAS、RI大于非缺血血管组，与冠心病致心肌缺血的病理生理机制一致，反应了不同斑块形态致管腔狭窄后产生不同的血流动力学改变，使得冠状动脉血流受阻程度不同，从而诱发心肌缺血的发生率不同。MLA在指导治疗方案选择时可作为界限值[17]，本研究中，缺血血管组的MLA小于非缺血血管组，并且平均值低于界限值，这进一步说明斑块特征定量分析在心肌缺血的评估中存在很大潜力。两组的PV、EI无统计学显著差异，既往研究显示高危斑块通常PV较大[18]，影响心肌缺血的评价，本研究中两组的PV平均值虽然都很大但并无统计学显著差异。
PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI预测斑块所属血管供血区域的心肌缺血的AUC分别为0.672、0.712、0.843、0.830、0.821、0.655，联合前述斑块指标共同预测的AUC为0.844，绝对值高于PL、PB、MLA、MDS、MAS、RI，其中联合预测诊断心肌缺血的效能高于PL、PB、RI单独预测心肌缺血的效能，具有统计学显著差异（P＜0.05）。这说明斑块定量指标中MLA、MDS、MAS和多种斑块特征定量指标联合诊断对于评价心肌缺血均有良好的效能。与既往研究一致的是[19-20]，多项斑块特征定量指标联合诊断效能最高[10]。
CCTA斑块特征分析的发展拓宽了CCTA临床应用的领域。本研究证实了部分CCTA斑块特征与心肌缺血具有相关性，与非缺血血管组相比，缺血血管组餐巾环征比例、点状钙化比例更高，PL、PB、MDS、MAS均更大，MLA更小。上述斑块特征联合诊断对预测心肌缺血具有更高的效能。本研究存在一定局限性，首先有创FFR检查在国内应用并不广泛，本研究受试者纳入数量因此受到限制；其次本研究仅针对有创FFR检查上游血管单一斑块进行分析，临床工作中单支血管多发斑块并不少见，这些局限将影响本研究结果的广泛代表性和外部有效性。未来研究将考虑延长回顾性研究时限以增加样本量，完善斑块数量影响相关分析，从而增强研究结果的普遍性和可靠性。
-
![]()
图 2 半自动斑块分析软件操作及结果输出示意图
Figure 2. Schematic of the operation and output of semi-automatic plaque analysis software
![]()
![]()
图 4 斑块定量指标诊断心肌缺血的ROC曲线
Figure 4. ROC curve for diagnosing myocardial ischemia using plaque quantification indicators.
表 1 一般资料比较
Table 1 Comparison of clinical data
一般资料 缺血患者组 非缺血患者组 $t/\chi^2 $ P值 n=106 n=57 性别（男/女,n） 77/29 39/18 0.322 0.571 年龄（岁） 63.3±9.5 62.7±10.0 0.354 0.724 BMI（kg/m2） 25.72±3.43 25.51±2.97 2.265 0.681 合并基础疾病[n（%）] 高血压 72（67.92%） 45（78.95%） 2.223 0.136 糖尿病 44（41.51%） 26（45.61%） 0.255 0.614 高血脂 81（76.42%） 42（73.68%） 0.149 0.699 既往史[n（%）] 冠心病家族史 32（30.19%） 12（21.05%） 1.570 0.210 吸烟史 51（48.11%） 31（54.39%） 0.583 0.445 饮酒史 49（46.23%） 25（43.86%） 0.084 0.772 
下载: 导出CSV
表 2 斑块特征定性及定量指标比较
Table 2 Comparison of qualitative and quantitative indicators of plaque characteristics
指标 缺血血管组 非缺血血管组 $t/\chi^2 $ P值 n=139 n=114 正性重构[n（%）] 100（71.94%） 72（63.16%） 2.221 0.136 低密度斑块[n（%）] 122（87.77%） 93（81.58%） 1.881 0.170 餐巾环征[n（%）] 25（17.99）% 10（8.77%） 4.460 0.035 点状钙化[n（%）] 57（41.01%） 29（25.44%） 21.592 0.000 PL（mm） 32.09±16.78 22.76±16.46 4.44 0.000 PV（mm3） 622.54±221.78 606.38±219.62 −3.041 0.078 PB（%） 23.00±14.27 12.92±10.96 6.188 0.000 MLA（mm2） 1.14±0.87 2.74±1.66 9.805 0.000 MDS（%） 73.63±17.71 52.07±13.79 10.626 0.000 MAS（%） 84.78±12.66 67.51±14.50 10.102 0.000 RI 1.38±0.28 1.25±0.26 3.525 0.001 EI 0.79±0.27 0.75±0.29 −1.083 0.284
下载: 导出CSV
表 3 斑块特征定性及定量指标对心肌缺血的影响
Table 3 Impact of qualitative and quantitative indicators of plaque characteristics on myocardial ischemia
指标 回归系数 标准误 优势比 95%可信区间 P值 餐巾环征 1.407 0.314 4.086 2.207~7.563 0.000 点状钙化 0.712 0.276 2.037 1.187~3.497 0.010 PL（mm） 0.034 0.008 1.035 1.018~1.051 0.000 PB（%） 0.061 0.011 1.063 1.040~1.087 0.000 MLA（mm2） −1.447 0.204 0.235 0.158~0.351 0.000 MDS（%） 0.093 0.013 1.097 1.070~1.126 0.000 MAS（%） 0.095 0.013 1.100 1.072~1.128 0.000 RI 1.782 0.535 5.939 2.080~16.958 0.001
下载: 导出CSV
表 4 斑块定量指标诊断心肌缺血的效能
Table 4 Efficacy of plaque quantification indicators in diagnosing myocardial ischemia
指标 AUC 标准误 渐进Sig 特异度（%） 灵敏度（%） 95%可信区间 PL（mm） 0.672 0.035 0.000 0.640 0.698 0.604~0.739 PB（%） 0.712 0.032 0.000 0.728 0.612 0.648~0.775 MLA（mm2） 0.843 0.024 0.000 0.863 0.676 0.796~0.889 MDS（%） 0.830 0.025 0.000 0.904 0.619 0.781~0.878 MAS（%） 0.821 0.026 0.000 0.763 0.734 0.771~0.872 RI 0.655 0.035 0.000 0.579 0.662 0.587~0.723 联合预测 0.844 0.023 0.000 0.860 0.691 0.798~0.890
下载: 导出CSV
表 5 斑块定量指标单一和联合预测的性能比较
Table 5 Comparison of predictive performance between single and combined plaque quantification indicators
指标 AUC 面积之间差异 标准误 Z统计 95%CI可信区间 P值 PL（mm） 0.672 0.172 0.034 5.085 0.106~0.239 0.000 PB（%） 0.712 0.132 0.030 4.471 0.074~0.190 0.000 MLA（mm2） 0.843 0.001 0.009 0.120 −0.016~0.019 0.904 MDS（%） 0.830 0.014 0.012 1.229 −0.008~0.037 0.220 MAS（%） 0.821 0.022 0.015 1.503 −0.007~0.052 0.133 RI 0.655 0.188 0.037 5.152 0.117~0.260 0.000 联合预测 0.844
下载: 导出CSV
-
[1] 国家心血管病中心, 中国心血管健康与疾病报告编写组, 胡盛寿. 中国心血管健康与疾病报告2023概要[J]. 中国循环杂志, 2024, 39(07): 625-660. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3614.2024.07.001. NATIONAL CENTER FOR CARDIOVASCULAR DISEASES, THE WRITING COMMITTEE OF THE REPORT ON CARDIOVASCULAR HEALTH AND DISEASES IN CHINA, HU S S. Report on cardiovascular health and diseases in China 2023: an updated summary[J]. Chinese Circulation Journal, 2024, 39(07): 625-660. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3614.2024.07.001.
[2] 专家组中国冠状动脉血流储备分数测定技术临床路径专家共识. 中国冠状动脉血流储备分数测定技术临床路径专家共识[J]. 中国介入心脏病学杂志, 2019, 27(3): 121-133. DOI: 10.3969/j.issn.1004-8812.2019.03.001. [3] 闫昕, 赵建华. 基于CCTA的冠状动脉周围脂肪组织影像组学研究进展[J]. CT理论与应用研究, 2024, 33(4): 531-538. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.179. YAN X, ZHAO JH. Research progress of pericoronary adipose tissue radiomics based on coronary computed tomography angiography[J]. CT Theory and Applications, 2024, 33(4): 531-538. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.179.
[4] 胸痛中心专家委员会, 中华医学会心电生理和起搏分会, 中国医师协会心律学专业委员会, 等. 冠状动脉粥样硬化性心脏病猝死防治专家共识(2024)[J]. 中华心血管病杂志(网络版), 2024, 07(1): 1-18. DOI: 10.3760/cma.j.cn116031.2024.1000177. [5] 高扬, 吕滨. 冠状动脉CT血管成像最新临床应用推荐及诊断规范[J]. 中华放射学杂志, 2022, 56(10): 1160-1164. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20220630-00555. GAO Y, LV B. The latest clinical application recommendation and diagnostic criteria of coronary CT angiography[J]. Chinese Journal of Radiology, 2022, 56(10): 1160-1164. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20220630-00555.
[6] LEE J M, CHOI G, KOO B, et al. Identification of high-risk plaques destined to cause acute coronary syndrome using coronary computed tomographic angiography and computational fluid dynamics[J]. JACC: Cardiovascular Imaging, 2019, 12(6): 1032-1043. DOI: 10.1016/j.jcmg.2018.01.023.Epub2018Mar14.
[7] 李正腾, 王敏, 潘冬梅, 等. CCTA斑块特征在冠状动脉管腔狭窄程度进展预测及预后的价值研究[J]. CT理论与应用研究, 2025, 34(1): 23-30. DOI: 10.15953/j.ctta.2024.172. LI Z T, WANG M, PAN D M, et al. Predictive Value of CCTA Plaque Characteristics for the Progression and Prognosis of Coronary Artery Stenosis[J]. CT Theory and Applications, 2025, 34(1): 23-30. DOI: 10.15953/j.ctta.2024.172.
[8] 高雪莲, 王瑞, 张宏凯, 等. 冠状动脉CT血管造影影像组学用于冠心病研究进展[J]. 中国医学影像技术, 2024, 40(3): 451-454. DOI: 10.13929/j.issn.1003-3289.2024.03.027. GAO X L, WANG R, ZHANG H K et al. Research progresses of radiomics based on coronary CT angiography in coronary artery disease[J]. Chinese Journal of Medical Imaging Technology, 2024, 40(3): 451-454. DOI: 10.13929/j.issn.1003-3289.2024.03.027.
[9] DESEIVE S, KUPKE M, STRAUB R, et al. Quantified coronary total plaque volume from computed tomography angiography provides superior 10-year risk stratification[J]. European Heart Journal cardiovascular Imaging, 2021, 22(3): 314-321. DOI: 10.1093/ehjci/jeaa228.
[10] JIAN Z, YAO G, GUO H, et al. The impact of baseline calcified plaque volume on coronary rapid plaque progression by serial coronary computed tomography angiography in patients with type 2 diabetes[J]. Annals of Medicine, 2023, 55(1): 2196438. DOI: 10.1080/07853890.2023.2196438.
[11] 盛玉杰, 王询, 王泽静. CT冠状动脉定量在评估冠心病患者心肌缺血诊断中的应用价值[J]. 中国CT和MRI杂志, 2024, 22(5): 103-105. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5131.2024.05.033. SHENG Y J, WANG X, WANG Z J. Application value of coronary CT angiography quantification in the diagnosis of myocardial ischemia in patients with coronary heart disease[J]. Chinese Journal of CT and MRI, 2024, 22(5): 103-105. DOI: 10.3969/j.issn.1672-5131.2024.05.033.
[12] 孙俊, 夏花, 江时忠. 冠状动脉CT血管成像定量评估冠心病心肌缺血的效能[J]. 浙江医学, 2022, 44(6): 637-640, 645. DOI: 10.12056/j.issn.1006-2785.2022.44.6.2021-2378. SUN J, XIA H, JIANG S Z. Value of coronary CT angiography in quantitative assessment of myocardial ischemia in patients with coronary heart disease[J]. Zhejiang Medical Journal 2022, 44(6): 637-640, 645. DOI: 10.12056/j.issn.1006-2785.2022.44.6.2021-2378. (in Chinese).
[13] CHUNG C J, JEONG S Y, JEONG J H, et al. Comparison of prophylactic effect of topical alchemilla vulgaris in glycerine versus that of dexamethasone on postoperative sore throat after tracheal intubation using a double-lumen endobronchial tube: a randomized controlled study[J]. Anesthesia and Pain Medicine, 2021, 16(2): 163-170. DOI: 10.17085/apm.20082.
[14] 高艳, 顾慧, 杨世锋, 等. 基于冠状动脉CT血管成像的斑块定量分析及其与心肌缺血损伤的相关性研究[J]. 中华放射学杂志, 2020, 54(2): 7. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1005-1201.2020.02.008. GAO Y, GU H, YANG S, et al. Correlation study of coronary plaque quantitative analysis and myocardial ischemic injury based on coronary CT angiography[J]. Chinese Journal Radiology, 2020, 54(2): 7. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1005-1201.2020.02.008.
[15] LONG Y, GUO R, JIN K, et al. Analysis of the perivascular fat attenuation index and quantitative plaque parameters in relation to hemodynamically impaired myocardial ischemia[J]. The International Journal of Cardiovascular Imaging, 2024, 40(7): 1455-1463. DOI: 10.1007/s10554-024-03122-x.
[16] BAR S, MAANIITTY T, KIATKITTIKUL P, et al. Incremental prognostic value of artificial intelligence-based automated plaque characterisation on top of ischemia evaluation by CCTA and CCTA/PET[J]. European Heart Journal Cardiovascular Imaging, 2024, 25(Sup1): 1. DOI: 10.1093/ehjci/jeae142.036.
[17] SAITO Y, KOBAYASHI Y, FUJII K, et al. CVIT 2023 clinical expert consensus document on intravascular ultrasound[J]. Cardiovascular Intervention and Therapeutics, 2024, 39(1): 1-14. DOI: 10.1007/s12928-023-00957-4.
[18] LIN A, MANRAL N, MCELHINNEY P, et al. Deep learning-enabled coronary CT angiography for plaque and stenosis quantification and cardiac risk prediction: an international multicentre study[J]. Lancet Digit Health, 2022, 4(4): e256-e265. DOI: 10.1016/S2589-7500(22)00022-X.
[19] KAWASAKI T, KIDOH M, KIDO T et al. Evaluation of significant coronary artery disease based on CT fractional flow reserve and plaque characteristics using random forest analysis in machine learning[J]. Academic Radiology, 2020, 27(12): 1700-1708. DOI: 10.1016/j.acra.2019.12.013.
[20] 朱娜君, 方欣欣, 尹伊君, 等. 心绞痛患者斑块进展危险因素与冠状动脉CT血管成像指标的关系研究[J]. CT理论与应用研究, 2023, 32(2): 217-222. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.219. ZHU N J, FANG X X, YIN Y J et al. Risk factors of plaque progression in patients with angina pectoris and their relationships with coronary CT angiography[J]. CT Theory and Applications, 2023, 32(2): 217-222. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.219.
计量
- 文章访问数: 27
- HTML全文浏览量: 4
- PDF下载量: 6
