【摘要】目的：探讨人工智能（AI）在冠状动脉CT血管成像（CCTA）图像后处理与冠状动脉狭窄评估中的应用效果。方法：选取 2024 年4月—2025年2月在东莞市清溪医院行CCTA检查的80例疑似冠状动脉狭窄患者为研究对象，同时予以人工图像后处理与AI 图像后处理，比较两种后处理方法的诊断时间与所得图像的图像质量，以经皮冠状动脉造影（CAG）结果为金标准，分析两种方法对冠 状动脉狭窄的诊断效能，及对不同程度冠脉狭窄的诊断结果。结果：AI图像后处理的诊断时间短于人工图像后处理（P＜0.05）；两种 后处理图像中左前降支、左回旋支、右冠状动脉的噪声值与信噪比比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）。CAG检查阳性45例，阴 性35例；人工图像后处理检出阳性41例，阴性32例；AI图像后处理检出阳性40例，阴性30例。人工图像后处理诊断冠状动脉狭窄 的灵敏度、特异度及准确率与AI图像后处理比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。人工与AI图像后处理对冠状动脉狭窄不同狭窄程 度的检出准确率比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。结论：将AI应用于CCTA图像后处理，不仅可以提升诊断效率，还可保证图 像质量，与人工诊断的效能相近。 

【关键词】冠状动脉CT血管成像；人工智能；图像后处理；冠状动脉狭窄；信噪比