【摘 要】
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目的：基于冠状动脉计算机断层扫描（CT）衍生的血管周围脂肪衰减指数（FAI）评估心肌缺血尚不完善，本研究探讨利用机器学习算法结合FAI与斑块信息评估稳定性冠心病患者心肌缺血的可行性。方法：回顾性分析2019年4月至2021年10月于复旦大学附属中山医院进行术前冠状动脉CT血管成像（CCTA）和有创冠脉造影（ICA）及血流储备分数（FFR）测量患者的临床及影像学资料，筛选出206例稳定性冠心病（CA
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（82070365）；
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目的：基于冠状动脉计算机断层扫描（CT）衍生的血管周围脂肪衰减指数（FAI）评估心肌缺血尚不完善，本研究探讨利用机器学习算法结合FAI与斑块信息评估稳定性冠心病患者心肌缺血的可行性。方法：回顾性分析2019年4月至2021年10月于复旦大学附属中山医院进行术前冠状动脉CT血管成像（CCTA）和有创冠脉造影（ICA）及血流储备分数（FFR）测量患者的临床及影像学资料，筛选出206例稳定性冠心病（CAD）患者。使用半自动斑块分析软件Coronary Plaque Analysis 5.0（德国西门子医疗）测量斑块及管腔的定量指标和斑块周围FAI，并手动勾画距冠状动脉开口处10mm起始的长为40mm的冠状动脉测量冠脉周围FAI。比较FFR≤0.8和FFR＞0.8的稳定性CAD患者的斑块特征、斑块周围FAI和冠脉周围FAI的差异，并通过受试者工作特征（ROC）曲线评估利用机器学习算法结合斑块周围FAI、冠脉周围FAI和斑块特征对稳定性CAD患者心肌缺血（FFR≤0.8）的诊断效能。结果：本研究共纳入206例稳定性冠心病患者，分为心肌缺血组（FFR ≤ 0.8，50例）和非心肌缺血组（FFR ＞ 0.8，156例）。分析结果显示，心肌缺血组患者的斑块周围FAI均值为-69.28 ± 5.65 HU，显著高于非心肌缺血组的-80.10 ± 7.75 HU（P＜0.001）。使用机器学习模型进行进一步分析，包括XGBoost、随机森林和逻辑回归模型，这些模型的诊断心肌缺血的准确率均超过0.8。其中，XGBoost模型表现最佳，准确率达到0.903，F1值为0.774，AUC为0.931，表明其在诊断心肌缺血中具有高度的有效性。结论：FAI结合机器学习算法XGBoost模型是诊断心肌缺血的新方法，在评估稳定性冠心病患者的心肌缺血中具有更良好的诊断价值。
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