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人工智能辅助血管内超声对冠状动脉粥样硬化斑

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摘要：

研究背景与问题

随着心血管疾病的日益普及，冠状动脉粥样硬化斑块性质的准确评估对于临床治疗策略的制定至关重要。传统的冠状动脉粥样硬化斑块评估方法主要依赖于血管内超声（IVUS）技术，但其操作复杂、耗时较长，且对操作者的经验要求较高。近年来，人工智能（AI）技术在医学影像分析领域的应用逐渐成熟，为提高斑块评估的准确性和效率提供了新的可能性。本研究旨在探讨AI辅助IVUS在冠状动脉粥样硬化斑块性质评估中的应用价值，以期提高临床诊断的准确性和治疗方案的个性化。

研究方法

本研究采用前瞻性研究设计，选取大连理工大学附属中心医院（大连市中心医院）2021年12月至2023年12月收治的152例冠状动脉粥样硬化性心脏病患者作为研究对象。所有患者均接受IVUS检查，并收集其临床资料。研究团队利用深度学习算法对IVUS图像进行自动分析，构建AI辅助斑块性质评估模型。模型训练过程中，采用交叉验证方法优化模型参数，以提高模型的泛化能力。随后，将模型应用于实际临床数据，并与传统IVUS评估结果进行对比分析。

核心结果

研究结果显示，AI辅助IVUS在冠状动脉粥样硬化斑块性质的评估中具有较高的准确性和可靠性。与传统IVUS评估方法相比，AI辅助方法在斑块成分分类、斑块稳定性预测等方面均表现出显著优势。具体而言，AI辅助方法在斑块成分识别准确率、斑块稳定性预测准确率等方面分别提高了15%和10%。此外，AI辅助方法在评估过程中所需时间缩短了约30%，显著提高了临床工作效率。

结论与意义

本研究证实了AI辅助IVUS在冠状动脉粥样硬化斑块性质评估中的有效性和实用性。AI辅助方法不仅提高了斑块评估的准确性和效率，还为临床医生提供了更为精准的治疗决策依据。本研究结果为AI技术在心血管疾病诊断领域的应用提供了有力支持，有望推动心血管疾病诊疗水平的提升。未来，随着AI技术的不断发展和完善，AI辅助IVUS有望在临床实践中得到更广泛的应用，为患者带来更多福祉。

文章来源：《中国临床医生杂志》网址: http://www.zglcys.cn/qikandaodu/2026/1027/334.html