论著-胸部
CCTA风险预测模型分析冠状动脉钙化评分及评估冠心病风险的研究*
作者：刘 扬1 宋彦丽2 姚旭成1 周建昌1,* 俞志军3
所属单位：1.河北北方学院附属第二医院影像科 (河北 张家口 075100) 2.河北北方学院附属第二医院肿瘤科 (河北 张家口 075100) 3.唐山弘慈医院心血管内科 (河北 唐山 075000)
PDF摘要
目的 计算冠状动脉CT血管造影(CCTA)检查获得的冠状动脉钙化积分(CACs)，并与冠状动脉钙化(CAC)的影响因素相结合，用机器学习(ML)分析预测冠心病(CHD)的概率。方法 选择医院收治的疑似冠心病CCTA检查资料，量化CAC程度，基于CACs和临床相关因素评估冠心病的危险性。结果 在5个最大似然模型中，RF的准确度(78.96%)、敏感度(SN)(93.86%)、特异度(51.13%)、马太相关系数(Mcc)(0.5192)表现最好，同时也具有最佳AUC面积(0.8375)，远远优于其他4个ML模型。结论 计算机ML模型分析证实了CACs在预测冠心病发生中的重要性，特别是突出的RF模型。
【关键词】CCTA风险预测模型；冠状动脉钙化评分；冠心病风险
【中图分类号】R541.4
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2024.10.021
中国CT和MRI杂志
第22卷， 第 10 期
2024年10月
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