人工智能 (AI) 的能力正在迅速发展，研究界对其可能性的兴趣也越来越大。随着计算能力、存储能力和创新算法的进步，机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在医学成像研究中的应用迅速增长。AI 库（例如 Tensorflow [ 1 ] 和 PyTorch [ 2 ]）的公开可用性和开源性质使 AI 算法的研究和使用不仅对专业计算机科学家而且对来自各个领域的临床研究人员都成为可能。由于心脏 CT 具有快速创新的特性、日益广泛的使用、复杂的成像协议和广泛的分析程序，因此 AI 在心脏 CT 中的应用引起了人们的兴趣。举例来说，在 PubMed 上快速搜索“诊断成像”和“心血管疾病”和“机器学习”这两个词组，结果显示 2013 年该领域发表了 7 篇文章，2018 年发表了 76 篇文章。使用 AI 算法有几个好处。首先，AI 算法能够连续高速工作，并且可以自动执行非常繁琐的任务，例如分割心脏结构以计算心室射血分数、左心室质量或心肌厚度 [3]。这可以增加