人工神经网络（ANN）可能有助于诊断冠状动脉疾病。近期一项多中心研究利用ANN医院的门控负荷/静息99Tcm-MIBI图像的潜在异常区域分为真或假，以专家判读结果为“金标准”，探讨ANN的准确性。结果显示，相对于总负荷评分（SSS），ANN可更好地识别负荷缺损；而对于识别负荷导致的缺血，ANN也优于差值评分（SDS）。对于静息缺损的陈旧性心肌梗死患者的判别优于SRS；而对于负荷缺损的有/无血运重建的患者的判别优于SSS。当ANN（异常概率）0.80时，SSS/总静息评分（SRS）/SDS急剧增加。该研究表明，ANN在多种临床环境（包括有心肌梗死史和冠状动脉血运重建的患者）中的诊断准确性佳，可以帮助诊断冠状动脉疾病。
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