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中国循环杂志|机器学习技术可自动读冠脉造影片，仅需两秒！阜外医院徐波等EuroIntervention刊发研究


冠状动脉造影是仍然是目前诊断冠心病金标准 ， 如今借助计算机视觉和机器学习技术 ， 自动的冠脉造影识别已经成为可能 。
近日 ， 阜外医院徐波教授等联合北京邮电大学、北京红云技术团队在EuroIntervention杂志发表的一项研究表明 ， 通过计算机视觉和深度学习技术建立的深度神经网络模型 ， 可对冠状脉造影图像进行自动、多模态分析 ， 从多个角度识别冠脉造影片 ， 从而达到冠脉造影识别的自动化 。
对于冠状动脉的多模态分析包含了冠脉节段识别和病变形态识别 ， 研究者通过两个不同的卷积神经网络 (CNN) 完成 。 对于一段冠脉造影片 ， 第一个CNN首先识别出不同的冠脉节段 ， 之后第二个CNN识别出在不同血管节段上的病变形态 ， 综合两个识别结果后完成最终的冠脉造影识别 。
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研究者回顾性收集了2018年7月在阜外医院就诊的2,834例患者的20,612张冠脉造影图像 ， 其中13,373张用于标注冠脉节段 ， 其余7,239张用于标注冠脉病变形态 。
在13,373张冠脉节段标注数据中 ， 12,323张图像作为训练数据 ， 其余1050张图像作为测试数据 ， 进行冠脉节段网络的训练和测试；在7,239张冠脉病变标注数据中 ， 6,239张图像作为训练数据 ， 其余1,000张图像作为测试数据 ， 进行冠脉病变网络的训练和测试 。
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通过标注的数据进行训练和优化后 ， 冠脉节段网络可以识别包括左主干、左前降支、回旋支及右冠状动脉等20个不同的冠状动脉节段；冠脉病变网络可以识别不同的病变形态 ， 包括病变直径狭窄、钙化、血栓形成、完全闭塞、夹层等 。
在冠脉节段识别方面 ， 该研究建立的网络模型对于整体血管的识别准确度达98.4% ， 敏感度为85.2% 。
对于冠脉中重要的节段 ， 识别准确率与敏感度达到了更高的水平 ， 其中左主干的准确率和敏感度为99.9% 和91.8% ， 左前降支近端的准确率和敏感度为99.8%和92.6% ， 回旋支近端的准确率和敏感度为99.8% 和87.9% ， 右冠状动脉近端的准确率和敏感度为99.8%和87.9% 。
在识别冠脉狭窄病变、完全闭塞、钙化、血栓形成、夹层时 ， 冠脉病变识别网络模型的ROC曲线下面积 (AUC) 为0.801、0.759、0.799、0.778、0.863；F1评分分别为0.829、0.810、0.802、0.823、0.854 ， 达到了较高的准确性 。
综合上述两个结果 ， 即可产生对于冠脉造影的高级别诊断 ， 研究者指出 ， 整个自动识别过程仅需要两秒钟 。
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研究者指出 ， 在未来的工作中 ， 更多种类的冠状动脉病变将会被包含进来 ， 从而完成SYNTAX评分的自动化 ， 提高医生的诊断效率与准确率 。
本文由中国医学科学院阜外医院、北京邮电大学、北京红云科技有限公司及耶鲁大学的研究者们合作完成 ， 共同第一作者为北京邮电大学杜天明和阜外医院谢丽华 ， 通讯作者为阜外医院徐波 。
【中国循环杂志|机器学习技术可自动读冠脉造影片，仅需两秒！阜外医院徐波等EuroIntervention刊发研究】
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