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J-GLOBAL ID：202102282278531458   整理番号：21A0273304

冠動脈CT血管造影における人工知能:解剖から予後まで【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography Angiography: From Anatomy to Prognosis

著者 (14件)： Muscogiuri Giuseppe (Centro Cardiologico Monzino, IRCCS, Milan, Italy) ,  Van Assen Marly (Division of Cardiothoracic Imaging, Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Tesche Christian (Department of Cardiology, Munich University Clinic, Ludwig-Maximilians-University, Munich, Germany) ,  Tesche Christian (Department of Internal Medicine, St. Johannes-Hospital, Dortmund, Germany) ,  De Cecco Carlo N. (Division of Cardiothoracic Imaging, Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University, Atlanta, GA, USA) ,  Chiesa Mattia (Centro Cardiologico Monzino, IRCCS, Milan, Italy) ,  Scafuri Stefano (Division of Interventional Structural Cardiology, Cardiothoracovascular Department, Careggi University Hospital, Florence, Italy) ,  Guglielmo Marco (Centro Cardiologico Monzino, IRCCS, Milan, Italy) ,  Baggiano Andrea (Centro Cardiologico Monzino, IRCCS, Milan, Italy) ,  Fusini Laura (Centro Cardiologico Monzino, IRCCS, Milan, Italy) ,  Guaricci Andrea I. (Institute of Cardiovascular Disease, Department of Emergency and Organ Transplantation, University Hospital “Policlinico Consorziale” of Bari, Bari, Italy) ,  Rabbat Mark G. (Loyola University of Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Rabbat Mark G. (Edward Hines Jr. VA Hospital, Hines, IL, USA) ,  Pontone Gianluca (Centro Cardiologico Monzino, IRCCS, Milan, Italy)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心臓コンピュータ断層撮影血管造影(CCTA)は,冠動脈疾患(CAD)の評価のための診断ツールとして広く使用されている。CADを除外する優れた能力にもかかわらず,CCTAは狭窄の程度を過大評価する可能性がある;さらに,CCTA分析は時間がかかり,しばしば高度な後処理技術を必要とする。CAD管理に関する最新のESCガイドラインを考慮すると,次の年にわたってCCTA量を増加させると思われるが,新しいツールは報告時間を短縮し,虚血誘発冠動脈病変の検出に対する精度を改善する必要がある。人工知能(AI)の適用はCCTAにおける有用なツールを提供し,冠動脈狭窄の評価と定量化,プラーク特性化,心筋虚血の評価を改善する。さらに,既存のリスクスコアと比較して,機械学習アルゴリズムは,画像所見と臨床パラメータの両方を利用する結果をより良く予測することができる。医学AIは,研究分野から日常臨床診療まで移動し,CCTA検査数の増加により,AIは心臓イメージングで広く利用される。本レビューでは,AIベースのCCTA応用と将来の臨床シナリオにおける最先端技術を示すことを目的とした。Copyright 2020 Giuseppe Muscogiuri et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 心臓 ,  *人工知能 ,  後処理 ,  虚血 ,  プラーク ,  冠動脈疾患 ,  狭窄症 ,  *予後 ,  キャラクタリゼーション ,  心筋虚血 ,  *解剖 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 冠状動脈狭窄 ,  冠動脈病変 ,  心臓イメージング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  循環系の疾患  (GJ03000C)

引用文献 (68件)：

• G. Pontone, D. Andreini, A. L. Bartorelli, E. Bertella, S. Cortinovis, S. Mushtaq, C. Foti, A. Annoni, A. Formenti, A. Baggiano, E. Conte, F. Bovis, F. Veglia, G. Ballerini, C. Fiorentini, P. Agostoni, M. Pepi, "A long-term prognostic value of CT angiography and exercise ECG in patients with suspected CAD," JACC: Cardiovascular Imaging, vol. 6, no. 6, pp. 641-650, 2013.
• G. Pontone, D. Andreini, A. L. Bartorelli, S. Cortinovis, S. Mushtaq, E. Bertella, A. Annoni, A. Formenti, E. Nobili, D. Trabattoni, P. Montorsi, G. Ballerini, P. Agostoni, M. Pepi, "Diagnostic accuracy of coronary computed tomography angiography: a comparison between prospective and retrospective electrocardiogram triggering," Journal of the American College of Cardiology, vol. 54, no. 4, pp. 346-355, 2009.
• A. Baggiano, L. Fusini, A. Del Torto, P. Vivona, M. Guglielmo, G. Muscogiuri, M. Soldi, C. Martini, E. Fraschini, M. G. Rabbat, F. Baessato, G. Cicala, M. L. Danza, A. Cavaliere, A. Loffreno, V. Palmisano, F. Ricci, G. Rizzon, E. Tonet, G. M. Viani, S. Mushtaq, E. Conte, A. D. Annoni, A. Formenti, M. E. Mancini, F. Fabbiocchi, P. Montorsi, D. Trabattoni, A. Rossi, F. Fazzari, N. Gaibazzi, D. Andreini, E. M. Assanelli, A. L. Bartorelli, M. Pepi, A. I. Guaricci, G. Pontone, "Sequential strategy including FFRCT plus stress-CTP impacts on management of patients with stable chest pain: the Stress-CTP RIPCORD Study," Journal of Clinical Medicine, vol. 9, no. 7, pp. 2147, 2020.
• G. Pontone, A. I. Guaricci, S. C. Palmer, D. Andreini, M. Verdecchia, L. Fusini, V. Lorenzoni, M. Guglielmo, G. Muscogiuri, A. Baggiano, M. G. Rabbat, F. Cademartiri, G. F. Strippoli, "Diagnostic performance of non-invasive imaging for stable coronary artery disease: a meta-analysis," International Journal of Cardiology, vol. 300, pp. 276-281, 2020.
• A. I. Guaricci, G. Pontone, L. Fusini, M. De Luca, F. P. Cafarelli, M. Guglielmo, A. Baggiano, V. Beltrama, G. Muscogiuri, S. Mushtaq, E. Conte, G. Guglielmi, D. Andreini, N. D. Brunetti, M. Di Biase, A. L. Bartorelli, M. Pepi, "Additional value of inflammatory biomarkers and carotid artery disease in prediction of significant coronary artery disease as assessed by coronary computed tomography angiography," European Heart Journal Cardiovascular Imaging, vol. 18, no. 9, pp. 1049-1056, 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 冠動脈CT血管造影 ,  人工知能 ,  解剖 ,  予後