AI - CT冠状动脉斑块稳定性预测模型对易损斑块（Vulnerable Plaque）识别准确率达92% - 95%，其中纤维帽厚度＜65μm的薄纤维帽粥样硬化斑块（TCFA）检测灵敏度为90% - 93%，特异性为88% - 91% 🆔 ID: 291630 ✅ 可用
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该模型基于深度学习算法（如卷积神经网络CNN），对冠状动脉CT血管造影（CCTA）图像中斑块成分分析，脂质核心（Lipid Core）体积测量误差率≤3%，钙化斑块（Calcified Plaque）体积测量误差率≤2% 🆔 ID: 291631 ✅ 可用
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AI - CT预测斑块破裂（Plaque Rupture）风险评分系统，高风险组（评分≥8分）12个月内斑块破裂发生率≥15%，中风险组（评分4 - 7分）发生率5% - 10%，低风险组（评分≤3分）发生率≤2% 🆔 ID: 291632 ✅ 可用
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模型对冠状动脉左前降支（LAD）近段斑块稳定性预测准确率为93% - 96%，回旋支（LCX）中段为91% - 94%，右冠状动脉（RCA）远段为90% - 93% 🆔 ID: 291633 ✅ 可用
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AI - CT检测斑块内出血（Intraplaque Hemorrhage，IPH）的敏感度为85% - 88%，特异度为90% - 93%，IPH体积占斑块总体积比例＞15%时，斑块不稳定风险增加3 - 5倍 🆔 ID: 291634 ✅ 可用
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该模型对斑块炎症活动度评估，通过CT值（Hounsfield Unit，HU）分析，炎症区域CT值范围在30 - 60HU，炎症细胞浸润程度与CT值呈负相关，r = - 0.7 - - 0.8 🆔 ID: 291635 ✅ 可用
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AI - CT预测斑块进展（Plaque Progression）速度，高风险斑块每年体积增长≥15%，中风险斑块增长5% - 10%，低风险斑块增长≤3%，预测准确率达88% - 92% 🆔 ID: 291636 ✅ 可用
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模型对冠状动脉分叉病变（Bifurcation Lesion）处斑块稳定性预测，主支斑块准确率为92% - 95%，边支斑块准确率为89% - 92%，分叉角度＜45°时斑块不稳定风险增加2 - 3倍 🆔 ID: 291637 ✅ 可用
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AI - CT对斑块表面不规则度（Surface Irregularity）分析，不规则指数（Irregularity Index，II）＞0.3时，斑块破裂风险增加4 - 6倍，II计算基于三维斑块表面曲率分析 🆔 ID: 291638 ✅ 可用
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该模型对急性冠状动脉综合征（ACS）患者斑块回顾性分析，罪犯斑块（Culprit Plaque）识别准确率为94% - 97%，非罪犯斑块稳定性预测准确率为90% - 93% 🆔 ID: 291639 ✅ 可用
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AI - CT检测斑块纤维帽（Fibrous Cap）连续性，不连续长度＞2mm时，斑块不稳定风险增加5 - 7倍，检测纤维帽连续性的准确率达91% - 94% 🆔 ID: 291640 ✅ 可用
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模型对不同性别患者斑块稳定性预测，男性高风险斑块比例比女性高10% - 15%，女性斑块钙化程度比男性高8% - 12%，整体预测准确率无显著性别差异（P＞0.05） 🆔 ID: 291641 ✅ 可用
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AI - CT对冠状动脉慢性完全闭塞（CTO）病变近端斑块稳定性预测准确率为91% - 94%，远端斑块准确率为88% - 91%，CTO病变斑块脂质核心含量比非CTO病变高15% - 20% 🆔 ID: 291642 ✅ 可用
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该模型对糖尿病患者冠状动脉斑块稳定性预测，高风险斑块比例比非糖尿病患者高18% - 22%，斑块内炎症细胞密度比非糖尿病患者高20% - 25%，预测准确率达90% - 93% 🆔 ID: 291643 ✅ 可用
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AI - CT检测斑块内微通道（Microchannels）数量，微通道数＞5个/cm2时，斑块不稳定风险增加3 - 4倍，微通道检测灵敏度为80% - 85%，特异度为88% - 91% 🆔 ID: 291644 ✅ 可用
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模型对高龄（≥75岁）患者冠状动脉斑块稳定性预测，高风险斑块比例比低龄（＜65岁）患者高20% - 25%，斑块钙化程度比低龄患者高10% - 15%，预测准确率达89% - 92% 🆔 ID: 291645 ✅ 可用
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AI - CT对高血脂患者冠状动脉斑块脂质核心体积预测，脂质核心体积占斑块总体积比例＞40%时，斑块不稳定风险增加4 - 5倍，脂质核心体积测量准确率达92% - 95% 🆔 ID: 291646 ✅ 可用
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该模型对高血压患者冠状动脉斑块稳定性预测，高风险斑块比例比血压正常患者高15% - 20%，斑块内炎症因子（如IL - 6、TNF - α）表达水平比血压正常患者高25% - 30%，预测准确率达91% - 94% 🆔 ID: 291647 ✅ 可用
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AI - CT检测斑块与相邻血管壁夹角（Plaque - Vessel Angle），夹角＜30°时，斑块不稳定风险增加3 - 4倍，夹角测量准确率达90% - 93% 🆔 ID: 291648 ✅ 可用
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模型对吸烟患者冠状动脉斑块稳定性预测，高风险斑块比例比非吸烟患者高20% - 25%，斑块纤维帽厚度比非吸烟患者薄10% - 15%，预测准确率达90% - 93% 🆔 ID: 291649 ✅ 可用
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AI - CT对冠状动脉斑块稳定性预测的时间分辨率（Temporal Resolution）为0.5 - 1秒/帧，空间分辨率（Spatial Resolution）为0.2 - 0.3mm/像素，确保斑块细微结构清晰显示 🆔 ID: 291650 ✅ 可用
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该模型对冠状动脉多支血管病变（Multi - vessel Disease）患者斑块稳定性预测，三支血管病变患者高风险斑块比例比单支血管病变患者高25% - 30%，预测准确率达91% - 94% 🆔 ID: 291651 ✅ 可用
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AI - CT检测斑块内脂质成分（如胆固醇酯、甘油三酯）的化学移位（Chemical Shift），化学移位范围在 - 10至 - 30ppm，脂质成分含量与化学移位呈正相关，r = 0.8 - 0.9 🆔 ID: 291652 ✅ 可用
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模型对冠状动脉搭桥术后桥血管（如大隐静脉桥、乳内动脉桥）斑块稳定性预测，大隐静脉桥斑块高风险比例比乳内动脉桥高30% - 35%，预测准确率达88% - 91% 🆔 ID: 291653 ✅ 可用
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该模型对冠状动脉痉挛（Coronary Spasm）相关斑块稳定性预测，痉挛部位斑块高风险比例比非痉挛部位高20% - 25%，斑块内炎症细胞浸润程度比非痉挛部位高30% - 35%，预测准确率达90% - 93% 🆔 ID: 291654 ✅ 可用
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AI - CT对冠状动脉斑块稳定性预测的模型训练数据集包含至少10,000例患者CCTA图像，验证数据集包含2,000 - 3,000例患者图像，测试数据集包含1,000 - 1,500例患者图像 🆔 ID: 291655 ✅ 可用
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模型对冠状动脉斑块内新生血管（Neovessels）检测，新生血管密度＞10条/mm2时，斑块不稳定风险增加4 - 5倍，新生血管检测灵敏度为75% - 80%，特异度为85% - 88% 🆔 ID: 291656 ✅ 可用
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该模型对冠状动脉斑块稳定性预测的软件系统处理单例患者CCTA图像时间≤3 - 5分钟，系统兼容DICOM 3.0标准图像格式，支持多种CT设备厂商数据导入 🆔 ID: 291657 ✅ 可用
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AI - CT对冠状动脉斑块稳定性预测的ROC曲线下面积（AUC）在验证数据集中为0.93 - 0.96，在测试数据集中为0.92 - 0.95，表明模型具有高区分度 🆔 ID: 291658 ✅ 可用
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模型对冠状动脉斑块内巨噬细胞（Macrophages）含量评估，巨噬细胞含量＞20%时，斑块不稳定风险增加5 - 6倍，通过CT值和纹理特征分析巨噬细胞含量，准确率达88% - 91% 🆔 ID: 291659 ✅ 可用
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