利用人工智能对冠状动脉计算机断层扫描（CT）图像中的斑块进行特征分析，为患有非阻塞性动脉粥样硬化的女性患者的心绞痛发病机制提供了科学依据

摘要

背景

一半出现缺血症状的女性患有非阻塞性冠状动脉疾病（CAD），但其病理生理机制尚未明确。通过冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）量化的非钙化斑块（NCP）和低衰减斑块（CT密度<30 Hounsfield单位，LAP）与阻塞性CAD患者的缺血有关。我们假设NCP负担与非阻塞性冠状动脉疾病（INOCA）女性的心绞痛有关。

方法

参与WARRIOR试验的INOCA女性在研究开始时使用西雅图心绞痛问卷（SAQ）评估心绞痛的严重程度。对117名女性的基线CCTA数据进行定量分析，利用基于人工智能的软件计算冠状动脉树中NCP、LAP和钙化斑块（CP）的体积及其负担（百分比，按血管体积标准化）。同时自动测量了结合CCTA中定量管腔和斑块特征的机器学习缺血风险评分（ML-IRS）。

结果

在109名CCTA显示有斑块的女性中（平均年龄61.9岁，标准差10.3岁），总斑块负担的中位数为26.6%（四分位数范围18.6%-32.0%），SAQ评分的中位数为61.4（四分位数范围54.6%-69.1）。心绞痛更严重的女性（SAQ≤60分）年龄更轻（58.1岁 vs 62.0岁，p=0.015），总胆固醇水平更高（195 mg/dL vs 165 mg/dL，p=0.006），但使用他汀类药物的比例较低（31.8% vs 64.4%，p=0.006）。与SAQ>60分的女性相比，SAQ≤60分的女性总斑块负担更高（33.3% vs 24.3%，p=0.001），NCP负担也更高（33.3% vs 23.2%，p=0.00065），而钙化斑块负担较低（0.0% vs 0.3%，p=0.005）。经过多变量线性回归调整风险因素后，较高的NCP负担（β=-0.50，p=0.001）、LAP负担（β=-4.50，p=0.008）和ML-IRS（β=-3.09，p=0.04）与较低的SAQ评分（即更严重的心绞痛）相关。

结论

在INOCA女性中，高风险动脉粥样硬化斑块表型与更严重的心绞痛相关。

此图像的替代文本可能是由人工智能生成的。