AI-CAC（人工智能冠状动脉钙化评分工具）的研发标志着心血管疾病预测技术的重大突破。该工具通过分析常规胸部CT扫描中隐藏的冠状动脉钙化及其他心脏结构特征，能够提前数年识别无症状个体的心血管风险。以下是其核心机制与临床价值的综合分析：
**1. 超越传统钙化评分的多维度预测能力**
AI-CAC不仅计算Agatston钙化评分，还实现了：
- 自动化心脏腔室容积测量（左心房容积增加16%对应卒中风险提升32%）
- 钙化斑块空间分布特征分析（多支血管钙化使心衰风险增加2.1倍）
- 斑块密度
材料热膨胀系数测试
测试日期: 2023-08-15
实验参数
- 试样材质: 316L不锈钢
- 初始长度: 100.00±0.05 mm
- 温度范围: 25℃至650℃
- 升温速率: 5℃/min
- 传感器精度: ±0.1μm
测量结果
| 温度(℃) | 长度变化(μm) | 热膨胀系数(×10⁻⁶/℃) |
|---|---|---|
| 100 | +112.3 | 15.8 |
| 300 | +348.9 | 16.2 |
| 500 | +582.4 | 16.5 |
注：热膨胀系数计算基于ASTM E228标准
使用设备
Netzsch DIL 402 C热膨胀仪
校准证书编号: DIL-2023-08761