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利用PET/CT 人工智能模型預測未來心臟病發作風險

出處 EurekAlert! 作者 張明誠 摘譯 年份 2022/09/23
報告類型 新聞報導 分類 原子科技及民生應用 資料時間 2022年9月
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根據發表在《核醫學雜誌》一月的研究,透過兩種先進成像技術的訊息與臨床數據相結合,臨床醫師可以改進他們對心臟病發作的預測。以氟-18-NaF進行冠狀動脈正子攝影以及斷層掃描血管造影,再利用人工智能模型進行合併評估時,正子攝影以及血管造影的冠狀動脈斑塊特徵影像有互補作用,能作為冠狀動脈疾病患者心臟病發作風險的預測因子。

  將近300 名確診冠狀動脈粥樣硬化的患者參與了這項研究。所有患者都接受了基礎臨床評估,包括心血管危險因素概況。所有患者均接受了混合冠狀動脈氟-18-NaF 正子攝影和對比斷層掃描冠狀動脈血管造影。以人工智能模型顯示混合冠狀動脈氟-18-NaF 正子攝影和對比斷層掃描冠狀動脈血管造影兩者的結合提供了最可靠的結果預測。

確診冠狀動脈疾病病患的冠狀動脈斷層掃描血管造影和-18-NaF正子攝影的定量斑塊分析案例。(A) 一名 70 歲的男性,影像數據顯示出廣泛的非鈣化疾病(紅色中間面板),並在正子攝影上顯示出-18-NaF攝取增加。 (B) 一名 59 歲男性,患有輕度左旋支動脈粥樣硬化,斷層掃描血管造影顯示非鈣化斑塊負荷高(紅色中圖),-18-NaF顯著攝取,並顯示心肌梗塞情形。

圖片來源:First author Jacek Kwiecinski and senior author Piotr Slomka, Cedars-Sinai, Los Angeles, Calif., in collaboration with Edinburgh University, UK.