【摘要】目的：探讨人工智能（AI）辅助冠状动脉CT血管成像（CCTA）对高尿酸血症患者发生冠状动脉粥样硬化的诊断价值。方法：回顾性收集2021年1月—2023年6月于祥云县人民医院行CCTA检查的高尿酸血症患者103例，包括高尿酸非冠心病患者52例与高尿酸合并冠心病患者51例。将原始CCTA图像推送至智能造影图像分析软件，自动勾画PCAT范围并计算右冠状动脉（RCA）、左前降支动脉（LAD）及左旋支动脉（LCX）的脂肪衰减指数（FAI）及体积；比较不同疾病患者的临床资料及PCAT参数；分析高尿酸血症合并冠心病的危险因素，对冠状动脉狭窄程度进行Gensini积分定量，从而分析其与PCAT的相关性。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析不同指标对高尿酸血症合并冠心病的预测价值。结果：高尿酸非冠心病患者与高尿酸合并冠心病患者的年龄、体质量指数、低密度脂蛋白、FAIRCA、PCAT-RCA及脑梗死发生率比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄、体质量指数、FAIRCA、PCAT-RCA是高尿酸血症合并冠心病的危险因素。PCAT-RCA与冠状动脉狭窄的Gensini积分呈正相关（r = 0.786，P＜0.001）。ROC曲线显示年龄、体质量指数、FAI-RCA、PCAT-RCA对高尿酸血症患者是否罹患冠心病均具有良好的诊断预测价值，曲线下面积（AUC）分别为0.908、0.776、0.830、0.878。结论：年龄、体质量指数、FAI-RCA、PCAT-RCA是高尿酸血症患者合并冠心病的独立预测因子，与冠心病的严重程度相关，AI辅助的CCTA测定PCAT具有良好的性能。

【关键词】冠状动脉周围脂肪组织；冠状动脉CT血管造影；冠状动脉粥样硬化；高尿酸血症；人工智能；体层摄影术