目的 探讨基于深度学习下的冠脉CTA的血流储备分数与慢性冠脉综合征患者危险因素的相关性。方法 回顾性分析2018年6月1日至2021年6月1日于北京中医药大学东直门医院住院的慢性冠脉综合征患者，筛选出满足冠脉CTA结果三支血管中有任一中重度狭窄的患者184例，采用深度学习法计算其CT-FFR，分析其三个分支的CT-FFR数值，冠脉整支评估取三支中最低值为作为该患者冠脉整支的CT-FFR值，对整支及LAD、LCX、RCA分别进行缺血分组，以CT-FFR＝0.8为特异性缺血的界值，将其分为CT-FFR>0.8组、CT-FFR≤0.8组，收集CCS患者的病史及个人史。血压、血脂、血糖、血尿酸、吸烟史、饮酒史作为危险因素，采用 logistic回归模型分析冠脉整支及各分支下两组人群CT-FFR与危险因素的相1关性。结果 冠状动脉整支及LAD、LCX的CT-FFR测定中发现T2DM患者发生缺血风险更高(P<0.05)；在LCX缺血中男性发生风险低于女性(P<0.05)；吸烟人群在RCA缺血中有统计学意义(P<0.05)。结论 深度学习下的CT-FFR检测提示冠状动脉功能缺血可能与T2DM因素相关，且性别、吸烟分别为LCX、RCA缺血的影响因素。