Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography

Lorenzo Giarletta

doi:10.1097/RTI.0000000000000873

Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography

2026-03-01

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AI

DOI：10.1097/RTI.0000000000000873

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人工智能（AI）正通过提升图像采集、重建和分析能力，快速改变心脏计算机断层扫描（CT）成像，以提高诊断准确性和整体临床工作流程。深度学习重建（DLR）算法在优化图像质量的同时减少辐射和对比剂剂量。AI驱动的冠状动脉分割和CAD-RADS分类工具确保了冠状动脉疾病（CAD）评估中更高的可重复性和效率。除解剖学评估外，AI通过CT衍生血流储备分数和心肌CT灌注成像增强功能成像，改善与非阻塞性冠状动脉病变相关的心肌缺血的非侵入性识别。AI还在CAD表型分析中发挥关键作用，通过自动化定量和表征总斑块负荷、识别易破裂斑块和高风险患者。放射组学和机器学习模型分析冠周脂肪组织（PCAT），提出新的冠状动脉炎症生物标志物，优化风险分层和疾病监测。整合临床、影像和实验室数据的融合模型正作为综合心血管风险预测的强大工具出现，超越了传统临床风险评分。展望未来，生成式AI和大型语言模型（LLMs）可能通过自动化报告生成和相关临床数据提取与整合，革新放射学工作流程，而数字孪生技术可能实现患者特异性模型的实时模拟，预测疾病进展和治疗效果。尽管取得这些进展，数据多样性和标准化、模型可解释性及监管批准等挑战仍需进一步解决，以实现AI在临床实践中的全面整合。随着AI驱动技术的持续发展，跨学科合作对于确保负责任实施至关重要，最终推动心血管护理中的精准医学进步。

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artificial intelligence

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atherosclerosis

Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography

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