Performance of artificial intelligence in detecting the chronic total occlusive lesions of coronary artery based on coronary computed tomographic angiography
Rattachement africain : cn, au, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: Coronary chronic total occlusion (CTO) increases the risk of developing major adverse cardiovascular events (MACE) and cardiogenic shock. Coronary computed tomography angiography (CCTA) is a safe, noninvasive method to diagnose CTO lesions. With the development of artificial intelligence (AI), AI has been broadly applied in cardiovascular images, but AI-based detection of CTO lesions from CCTA images is difficult. We aim to evaluate the performance of AI in detecting the CTO lesions of coronary arteries based on CCTA images. Methods: We retrospectively and consecutively enrolled patients with 50% stenosis, 50-99% stenosis, and CTO lesions who received CCTA scans between June 2021 and June 2022 in Beijing Anzhen Hospital. Four-fifths of them were randomly assigned to the training dataset, while the rest (1/5) were randomly assigned to the testing dataset. Performance of the AI-assisted CCTA (CCTA-AI) in detecting the CTO lesions was evaluated through sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, accuracy, and receiver operating characteristic analysis. With invasive coronary angiography as the reference, the diagnostic performance of AI method and manual method was compared. Results: 472±45 seconds). In the testing dataset, the accuracy of CCTA-AI in detecting CTO lesions was 86.2% (79.0%, 90.3%), with the area under the curve of 0.874. No significant difference was found in detecting CTO lesions between AI and manual methods (P=0.53). Conclusions: AI can automatically detect CTO lesions based on CCTA images, with high diagnostic accuracy and efficiency.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Performance of artificial intelligence in detecting the chronic total occlusive lesions of coronary artery based on coronary computed tomographic angiography
- Date Crossref
- 01/08/2024
- Éditeur
- AME Publishing Company
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Capital Medical University Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Geriatric Hospital Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Beijing Anzhen Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Curtin University Curtin Health Innovation Research Institute (CHIRI) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sun Yat-sen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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King's College London pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Royal Brompton Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Imperial College London Bioengineering Department and Imperial-X pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ltd. Shukun (Beijing) Technology Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Cardiovascular Research Centre pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Radiology — Capital Medical University, Department of Radiology — Beijing Geriatric Hospital et Beijing Anzhen Hospital, avec 8 autres affiliations.
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