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文檔簡介
例,所有患者均應用SSF2重建技術獲取CCTA,比較不同證型患者CT-FFR結果和冠狀動脈斑塊特征。結果不StudyoncoronaryplaqvalueofCT-FFRinthoracicarthralgia.MTraditionalChineseMedicandCT-FFRresultsandcoronaryplaquecharacteristicsofpatientswithdifferentsThecharacteristicsofplaqueindifferentTCMsyndromedifferentiationtypeswerediffereofmixedplaquesinQi-stagnationandblood-stasissyndromewashigher,theproportionofnon-calcifiedplaquesinwind-yangupperdisturbancesyndromewashigher,andtheproportionofcalcifiedplaquesinQi-yindeficiencysyhigher.InleftanteriordescendingbranchC【Keywords】Thoracicarthralgia;SSF2;近年來,我國心血管疾病發(fā)病率越來越高,給人們的身體健康和生活質量造成嚴重影響。冠心病在中療,需要對患者冠狀動脈中的斑塊特征有更細致的了*胸痹癥基于SSF2技術的冠脈斑塊特征及CT-FFR初探過CT血流儲備分數(CT-FFR)技術在CCTA的基礎質量可能會受到心臟運動的影響,從而降低了診斷結在云計算等新技術的推動下,第二代運動校正算法冠脈凍結技術(SSF2)可以對心臟搏動的偽影進行整個心臟進行運動校正,對心臟運動偽影的校正準確該方法與有創(chuàng)測量結果具有較高的一致性?,F代影像學檢查與中醫(yī)辨證分型相結合,研究冠狀動脈血管造者身體質量指數平均(24.6±2.6)kg/㎡,平均心率④患者及家屬知悉本次研究內容,并自愿簽署知情同CCTA檢查應用心電門控自由心率掃描(GE在檢查過程中,患者保持仰臥體位,掃描范圍覆蓋心為監(jiān)測點,CT值自動觸發(fā)閾值設為80Hu。造影劑和SmartmA300-710mA的管電流;100KV的管電壓;重建層間距及層厚及均為0.625mm,掃描范圍對心臟在冠狀動脈AI輔助診斷系統上傳SSF2追蹤凍結重建圖像,對CT-FFR進行測量:CT-FFR值為管腔最大狹窄處遠端20mm。不同性質冠脈斑塊的CT值參數各不相同,由此劃分非鈣化斑塊、鈣化斑塊及混合斑不同胸痹癥分型下斑塊性質特征具有明顯的差異),不同胸痹癥分型左回旋支及右冠狀動脈CT-FFR誘發(fā)胸痹癥患者發(fā)生急性冠狀動脈綜合征的直接因素是動脈粥樣硬化斑塊破裂,對冠狀動脈易損斑塊特征進行早期診斷檢測,其監(jiān)檢測結果可作為不良心血管風險的重要評估指導。動脈粥樣硬化是因脂質代內皮細胞外基質中含有的脂蛋白會引發(fā)血管局部要由微鈣化位點與血流方向的差異性及微鈣化位點間更容易造成斑塊破裂,從而增加不良心血管事件的發(fā)冠脈支數鈣化斑塊非鈣化斑塊混合斑塊氣陰兩虛證(39×3)32(27.35)31(26.49)71(60.68)痰濁閉阻證(26×3)16(20.51)33(42.30)33(42.30)氣滯血瘀證(18×3)13(24.07)14(25.92)33(61.11)陰虛陽亢證(3×3)04(44.44)3(33.33)心血瘀阻證(13×3)8(20.51)15(38.46)20(51.28)風陽上擾證(11×3)5(15.15)15(45.45)10(30.30)Z值5.9733.7359.564P值0.0150.0430.002中醫(yī)證型左前降支CT-FFR左回旋支右冠狀動脈風陽上擾證0.91±0.080.92±0.100.95±0.09氣陰兩虛證0.88±0.100.91±0.100.91±0.11氣滯血瘀證0.81±0.13*0.90±0.100.86±0.12痰濁閉阻證0.88±0.110.94±0.080.90±0.11心血瘀阻證0.91±0.100.93±0.090.92±0.10陰虛陽亢證0.92±0.110.92±0.090.92±0.06F值2.0660.5070.811P值0.0760.7700.544注:與其他各亞組比較,*P<0.05CT-FFR可以對血管各點位的血流儲備進行無創(chuàng)測量,與依賴壓力線傳感器的位置而進行測量的有創(chuàng)血瘀證的混合斑塊占比更高,風陽上擾證的非鈣化斑統計學意義不顯著(P>0.05)。本研究結果說明,氣能因為氣滯血瘀證混合斑塊多為易損斑塊,斑塊脫落或刺激血管內皮炎癥反應導致冠脈收縮,進而降低心肌血流儲備[7-8]。[1]余承鴻,余佩思,唐嘉儀,等.冠心病的中醫(yī)病機認識及治療進展[J].河北中醫(yī),2023,45(5):8[2]張卓璐,孫建,劉卓,等.全心運動校正算法在心肌橋-壁冠狀動脈CT血管成像中的應用[J].臨床放射學雜志,2[3]高曉宇,王文萍.基于"血脈癥積"理論探討動脈粥樣硬化與腫瘤的關系[J].遼寧中醫(yī)藥大學學報,2022,24(9):141-[4]王元耕,王翠英,孔欣茹,等.胸痹當從"上焦氣實""上焦氣虛"解[J].中華中醫(yī)藥雜志,2023,38(7):[5]栗巖,辛娟,齊海成,等.全模型迭代算法改善冠狀動脈CT血管成像中斑塊圖像質量的可行性研究[
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