一种基于胸部CT平扫的钙化段冠脉风险预测方法与装置

本发明提供了一种基于胸部CT平扫的钙化段冠脉风险预测方法与装置。所述方法为：首先，采集并筛选胸部CT平扫影像数据；其次，对于所述影像数据进行钙化段冠脉标注；再次，对标注区域进行CCTA影像判读并分组；最后，收集CT图像及其对应的分类标签模型，使用ResTransNet网络从钙化段冠脉标注中提取特征，训练ResTransNet模型后，预测风险状态。本发明将深度学习方法应用于胸部CT平扫的钙化段冠脉，用于精准预测斑块种类和血管狭窄程度，为亚临床冠状动脉粥样硬化风险筛查与预防提供有效信息；构建斑块种类和冠状动脉狭窄程度>50%的预测装置，用于亚临床冠状动脉粥样硬化风险筛查极具临床意义。