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经甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性（ATTA）越来越被认为是老年患者心力衰竭的原因，经常使用99m TC-磷酸盐成像来建立诊断。SPECT图像的视觉解释是解释的黄金标准，但本质上是主观的。Spent心肌的手动定量99M TC-Pyrophos-Phate活性是时必的，并且在临床上没有进行。我们通过使用CT衰减图的核心研究分割对99m TC-磷酸盐的全自动实力定量进行了深度学习方法。方法：包括接受SPECT/CT 99M TC-Pyrophophathate成像的患者进行可疑的ATT CA。使用标准标准确定了ATTA CA的诊断。心脏室和心肌，然后应用于衰减校正的SPECT图像以量化放射性抗体活性。使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域（AUC），我们评估了目标与背景比（TBR），心脏焦磷酸盐活性（CPA）（CPA）（CPA）的诊断准确性（CPA）。然后，我们评估了与心血管死亡或心力衰竭住院的综合结果的关联。结果：总共包括299名患者（中位年龄为76岁），在83名（27.8％）患者中诊断出ATTA CA。CPA（AUC，0.989; 95％CI，0.974 - 1.00）和VOI（AUC，0.988; 95％CI，0.973 - 1.00）的预测性能最高。下一个最高的AUC是TBR（AUC，0.979; 95％CI，0.964 - 0.995）。CPA的AUC显着高于心与互机比率（AUC，0.975; 95％CI，0.952 - 0.998; P 5 0.046）。23例ATT CA患者经历了心血管死亡或心力衰竭的医院。所有用于建立TBR，CPA和VOI的方法都与调整年龄调整后发生事件的风险增加，危险比每SD增加1.41至1.84。结论：核心副群体衰减图的深度学习分割不受放射性示意剂吸收模式的影响，并且可以完全自动量化热点频谱成像，例如99m tc- pyrophophophate。这种方法可用于准确识别患有ATT的患者，并可能在风险预测中发挥作用。
jnumed.124.267542.full.pdf
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