[目 的]以冠狀動脈造影（coronary angiography,CAG）結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn),探討人工智能（artificial intelligence,AI）評估冠狀動脈狹窄的準(zhǔn)確性及應(yīng)用。1.比較AI與心血管影像醫(yī)師后處理冠狀動脈CT血管成像（coronary computed tomography angiography,CCTA）圖像所需時間差異,以及檢出冠狀動脈狹窄節(jié)段的差異。2.評價AI在CCTA中診斷冠狀動脈不同狹窄程度的準(zhǔn)確性。[方 法]回顧性收集昆明醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院2018年9月至2019年10月行CCTA及CAG患者200例,每個患者的冠狀動脈按照SCCT指南分為18個節(jié)段。AI組和醫(yī)生組對所有病例的CCTA圖像進(jìn)行后處理及診斷,記錄兩者后處理所需時間和檢出冠狀動脈狹窄節(jié)段情況,并記錄AI組診斷不同狹窄程度情況。參照CAD-RADS分類標(biāo)準(zhǔn)和管腔徑狹窄≥50%為有血管動力學(xué)意義的狹窄,將管腔狹窄程度分為無狹窄、輕度狹窄（＜50%）、中度狹窄（50%～69%）、重度狹窄（70%～99%）和閉塞。冠狀動脈管徑≥1.5mm納入診斷范圍,位于管腔外斑塊不引起明顯狹窄節(jié)段和... 

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【學(xué)位級別】：碩士

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前言
材料與方法
結(jié)果
討論
結(jié)論
本研究創(chuàng)新性和局限性
參考文獻(xiàn)
綜述
    參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間獲得的學(xué)術(shù)成果
致謝



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