冠脉介入整体解决方案

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基于单次CCTA全自动一站式分析，融合解剖和功能学（CT-μFR），并提供虚拟支架与CT-造影融合（FusionPlus），辅助临床精准判读缺血风险、优化PCI手术策略，实现"筛查—术前—术中—术后"全病程管理。

Li G, Yu W, Wang Z, et al. Eur Heart J Digit Health. 2026;7:ztag024. doi:10.1093/ehjdh/ztag024

新型AI方法可实现CCTA全自动斑块定量分析，与配准OCT斑块识别结果相关性良好（斑块体积r=0.84）

Li G, Weng T, Sun P, et al. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2025;19:40-47. doi:10.1016/j.jcct.2024.10.001

全自动CT-μFR具有高可行性和良好诊断性能，可识别未导致血流动力学意义的冠脉狭窄病变，减少到介入导管室进行有创检查

Chen Y, Li G, Li C, et al. IEEE Trans Med Imaging. 2025;44(6):2617-2629. doi:10.1109/TMI.2025.3540906

GVM-Net基于图神经网络实现2D/3D冠脉精准配准，在分割不连续时仍保持高精度，优于现有CCTA跟造影的配准方法

Wu X, Wang K, Li G, et al. Circ Cardiovasc Imaging. 2024;17:e016046. doi:10.1161/CIRCIMAGING.123.016046

CT-μFR和μQFR在复杂冠脉病变中均显示出显著诊断性能（准确率92%/94%），在冠心病管理中发挥关键作用

Weng T, Ding D, Li G, et al. EuroIntervention. 2024;20:e1288-e1297. doi:10.4244/EIJ-D-24-00336

CAREER前瞻性临床试验证实CT-μFR在医院现场诊断准确率达89.6%，达到主要终点；在无显著钙化血管中其诊断性能不劣于基于造影的μQFR

Li Z, Tu S, Matheson MB, et al. Radiology. 2024;313(2):e240299. doi:10.1148/radiol.240299

CT-μFR是疑似CAD患者5年随访中MACE的独立预测因子，长期预后价值与ICA/SPECT相当

Li Z, Li G, Chen L, et al. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2022;16(6):509-516. doi:10.1016/j.jcct.2022.06.002

多中心研究显示CT-μFR诊断性能略低于μQFR但无统计学差异，显著高于CTA直径狭窄率；广泛钙化降低其准确性

Li Z, Chang Y, Yu M, et al. JACC Cardiovasc Imaging. 2020;13(1):172-175. doi:10.1016/j.jcmg.2019.07.017

首篇CT-μFR验证研究，与有创FFR相关性良好（r=0.79），血管水平诊断准确率87.2%，验证了无创功能学评估的可行性