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利用计算机断层扫描钙化分数机会性心外脂肪组织评估预测心血管事件的人工智能
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们开发了一种全自动的方法，对冠状动脉周围的心周脂肪进行测量。通过训练一个三维全分辨率的神经网络来分割冠状动脉，然后自动测量心周脂肪。在测试中，得到了较高的准确性和衰减数值。这项工作展示了自动化心周脂肪测量在炎症和心脏疾病识别中的潜力。
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关键要点
- 开发了一种全自动的方法，测量冠状动脉周围的心周脂肪均值和体积。
- 使用三维全分辨率的nnUNet对左冠状动脉和右冠状动脉进行分割。
- 在独立测试集上评估方法，RCA的平均Dice分数为83%，心周脂肪均值衰减为-73.81 ± 12.69 HU。
- LCA的平均Dice分数为81%，心周脂肪均值衰减为-77.51 ± 7.94 HU。
- 首次开发出全自动测量冠状动脉周围心周脂肪衰减和体积的方法。
- 工作突显了自动化心周脂肪测量在炎症和心脏疾病识别中的潜力。
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