冠脉造影是怎么做的？

冠状动脉造影和冠状动脉CTA，到底做哪个好？

来源| 心健康

刘女士因为最近胸闷不适，到医院去看病，结果挂了两个心内科的号，一个医生建议刘女士做冠状动脉造影，而另外一个医生建议刘女士做冠状动脉CTA。这下可怕刘女士愁坏了，后台留言给我，问我到底是做造影还是做CT，今天我们就一起来探讨一下，冠状动脉造影和冠状动脉CTA，到底做那个好？

冠状动脉CTA和冠状动脉造影都是评价冠状动脉是否存在病变以及指导治疗的重要手段，两者各有优缺点，也各有利弊，在不同情况下选择不同的检查方式，需要根据情况来决定，不能一成不变的认为冠状动脉CTA好或者冠状动脉造影更好。需要具体问题具体分析。

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冠脉CTA

■冠状动脉CTA啥东西？

冠状动脉CTA是一种冠状动脉无创检查，其检查的主要原理是在冠状动脉内使用高压注射器将造影剂迅速打入冠状动脉血管内，再使用CT快速多层扫描和图象重建技术，生成冠状动脉图象的一种技术，能基本了解冠脉病变部位及狭窄程度。

■冠状动脉CTA有啥优势？

1.无创：冠状动脉CTA是一个“无创、快速、准确”的冠心病检查手段，成为许多需要了解冠脉情况患者的福音。比起介人冠状动脉造影，心脏CT最大的优点就是无创。

2.更好评估斑块情况：当然除了无创，与冠脉造影相比，心脏CT对于测量冠脉钙化斑块负荷、了解冠脉管壁及冠脉外情况、检查先天性冠脉发育异常等也有优势。

3.风险更小：冠脉CTA因为无创，且无侵入性操作，所以，和冠状动脉造影相比，其风险更小。

4.费用更低：冠状动脉CTA比冠脉造影费用要低廉很多，且安全性高，副作用相比更少。

■冠状动脉CTA有啥缺点？

1.图像为静态图像，相比冠状动脉造影血管情况评估更差；

2.对心率和操作重建要求更高；

3.受血管钙化情况影响较大；

4.因为是静态图像，不能评价血流情况及其流动方向。

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冠脉造影

■冠状动脉造影是啥东西？

冠状动脉造影是一项用于检查冠状动脉血管是否正常的一项常用检查方式。其是一种有创操作，需要将造影导管经外周动脉送至升主动脉，然后送到冠状动脉开口，从而静推注入造影剂，使冠状动脉显影的一种方法。冠状动脉造影也被称为诊断冠心病的“金标准”。

■冠状动脉造影有啥优势？

1.动态多角度展示血管情况，对病变评估更为准确，也能对治疗方式提供更为准确的指导作用。

2.对心率和其他条件要求更低，适合更多人群进行造影检查。

3.可进行直接介入治疗，检查同时治疗更为安全有效。

4.受血管钙化等影响较小，可较好的判断血流流向和血流情况。

■冠状动脉造影有啥缺点？

1.有创操作：因为需要将造影导管送入冠状动脉开口，有创操作，所以病人可能更为不适。

2.风险更大：因为是侵入性操作，所以风险更大，并发症可能更多。

3.费用更高：和冠脉CTA相比，费用更高。

4.不能反映血管壁及斑块的情况：和冠脉CTA相比，血管壁的情况不如CT显示更好。

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到底选择做CT还是做造影？

1.对于不适原因明确为冠心病的病人，首选造影，而对于原因不明的胸部不适，首选CTA。

2.拟行外科手术需要评估冠脉情况的情况首选CTA。

3.拟行冠脉介入或者冠脉外科手术的情况首选造影。

4.临床确诊或者高度怀疑冠心病者首选冠脉造影。

5.搭桥患者评估桥血管，首选CTA。

6.评估介入效果或支架效果以及溶栓术后情况首选造影。

其实描述这么多，很简单的来讲，对于有进一步治疗以及原有明确的病人，首选造影。其次，可首选CT进行评估。

而最简单的方法，其实是谨遵医嘱。因为医生需要不同维度的了解你的情况，就需要作出不同的检查，有时候，我们需要把冠脉CTA和造影都做了，才能更好的判断下一步怎么办？

至于刘女士，有人建议做CT有人建议做造影，应该是建议做CT的医师更倾向于刘女士不像是冠心病，而建议做造影的医师可能更倾向于刘女士是冠心病的可能性更高而已。

qRT-PCR是一种相对表达定量的方法，他的计算方法有很多，常用的相对定量数据分析方法是KJ Livak（Applied Biosystems）等人在2001年提出的“比较Ct法相对定量”，即：利用ΔCt值差异来推算基因表达差异（Ct目的基因 – Ct内参基因 = ΔCt），该方法的具体计算方法请参见文章： qRT-PCR相对定量计算详解 。

一般在相对定量的最终结果中，样本间的差异是以表达差异倍数（Fold change）来展现的，如下图：

那么样品间基因表达差异倍数多少则可以认为有差异呢？回答此问题，我们需要明确差异该如何去定义！

如何定义差异：

说道差异大家首先想到的肯定是生物学上的差异，例如同一基因在两个样品间的表达差异倍数，一般这个倍数从1.2、1.5、2倍都是可以的（转录组里面一般是按2倍作为筛选指标，我觉得1.2、1.5也是可以接受的）。

另一方面，我们也应考虑随机误差，因为我们无法消除误差，看上去完美的数据也有可能是随机误差造成的，所以，我们在关注生物学差异之外，还要考虑统计学差异。

以上两种差异都是客观上存在的，我们当然是希望数据差异是由实验处理造成的，但随机误差又是客观存在的，所以随机误差发生的概率越小越好。

如何衡量随机误差？

P值（P-value），想必大家都不会陌生，它是用来判定假设检验结果的一个参数，说直白点就是P值代表了一种可能性，衡量的是随机出错的概率。在统计学中，一般要求P值小于0.05；如果P-value=0.05，意味着我们的实验结果有5%的概率是随机误差引起的。 

我们经常用到这样的论述p<0.05（显著），可用一颗星号表示“*”，而两颗星“**”代表p<0.01（极显著）；那是不是p<0.01的数据比p<0.05的好，组间的差异也更大呢？答案是否定的！P值衡量的是随机出错的概率，不能衡量差异量变大小，所以我们不能说一个P值<0.01的结果比P值<0.05的结果具有更大的差异，只能说前者出错的概率更低，或者说组间“差异有统计意义”，而不是组间“具有显著的差异”。

P值的计算：

P值的算法有很多种，最常用的是T检验（T-test），亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n <30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。在R语言中T检验用的方法为:t.test(),如果数据不符合正态分布，也就是数据当中有较大的离群值时，可选用非参数秩和检验法，如Wilcoxon test，R语言中对应的方法为：wilcox.test()。关于数据类型及检验方法的选择可参考： 差异统计检验如何选择 。

单样品T检验

例： 某鱼塘水的含氧量多年平均值为4.5mg/L，现在该鱼塘设10点采集水样，问该次抽样的水中含氧量与多年平均值是否有显著差异。

#数据

s<-c(4.33,4.62,3.89,4.14,4.78,4.64,4.52,4.55,4.48,4.26)

shapiro.test(s)   #如果P>0.05 符合正态分布

t.test(s,mu=4.5)  #T检验, 如果 P>0.05 相等

非配对两样本T检验

例： 为了了解某一降血压药物的效果，将28名高血压病患者随机等分到实验组和对照组，实验组采用新降压药物，对照组则用标准药物治疗，测得治疗前后舒张压的差值如下。问新药和标准药的疗效是否不同？

high<-c(134,146,106,119,124,161,107,83,113,129,97,123)

low<-c(70,118,101,85,107,132,94)

x<-c(high,low)

group<-c(rep("high",12),rep("low",7))

#正态性检验，wilcox.test()

shapiro.test(high)  #如果P>0.05 符合正态分布

shapiro.test(low)   #如果P>0.05 符合正态分布

#方差齐性检验:如果P>0.05 方差齐

bartlett.test(x~group)

#方法二：car包中leveneTest 检验，spss统计软件默认的检验方法

leveneTest(x~group) 

#T检验, 如果 P<0.05 存在差异

t.test(high,low,paired=F,var.equal=T)   #如果方差不齐，可更改：var.equal=F,

#或者：

t.test(x~group,paired=F,var.equal=T)

配对两样本T检验

例： 为了解DSCT冠状动脉造影和超声心动图检查两种方法测定心脏病患者左室舒张末容积的差别，某医院收集心脏病患者12例，同时分别用两种检测方法测得其大小如下，问两种检测方法的检测结果是否不同？

ds<-c(82.5,85.2,87.6,89.9,89.4,90.1,87.8,87.0,88.5,92.4)

cs<-c(91.7,94.2,93.3,97.0,96.4,91.5,97.2,96.2,98.5,95.8)

#方差齐性检验，car包中leveneTest

leveneTest(ds,cs) 

#作差，正态性检验

#差值正态性检验，差值符合正态分布（P>0.05）

d<-ds-cs

shapiro.test(d)

#配对T检验

t.test(ds,cs,paired=T,alternative="two.sided",conf.level=0.95)

统计检验及绘图-ggpubr

ggpubr包既可以做检验，有可以对统计结果进行整理绘图，输出结果比t检验更加友好。

例： 两种基因型（HH、RR）的水稻品种，分别在高氮和低氮条件下，的测FW、DW和PH三种生理指标数据：

women_weight <- c(38.9,61.2,73.3,21.8,63.4,64.6,48.4,48.8,48.5)

men_weight <- c(67.8,60,63.4,76,89.4,73.3,67.3,61.3,62.4)

mydata <- data.frame(

group= rep(c("Woman","Man"),each=9),

weight = c(women_weight,  men_weight)

)

#统计检验

com1 <- compare_means( weight~ group , data = mydata, method = "t.test")

#结果P=0.015，小于0.05，具有显著差异：

#.y.    group1 group2      p p.adj p.format p.signif method

# weight Man    Woman  0.0154 0.015 0.015    *        T-test

绘图显示

install.packages("ggpubr")

library(ggpubr)

p<- ggboxplot(mydata, x="group", y ="weight", color ="group", palette ="jco",add="jitter",short.panel.labs =FALSE)

# 添加p值

p+ stat_compare_means(method ="t.test",label.y=100)

# 显示p值但不显示方法

p+ stat_compare_means(aes(label = ..p.format..),method ="t.test",label.x =1.5)

# 只显示显著性水平

p+ stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..),method ="t.test",label.x =1.5)

结果图如下：

http://m.study.163.com/provider/400000000234009/index.htm?share=1&shareId=1031484705

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8.其他课程链接： 二代测序转录组数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代测序数据解读 。

首先在选择货源方面，无论你想卖什么，或者你在卖什么，一定要选择做正品。还有就是定位，选择自己喜欢的东西去做，一般都不会差。

并且做产品一定要少而精，我还发现有的代理同时有好几个上家，卖这卖那的都有，别人一看他的朋友圈眼花缭乱，甚至他具体卖什么，客户都不知道。

不要像个杂货铺，因为你卖的种类越多，客户越觉得你不可靠，因为他们不知道你具体是经营什么的，而且你也会做不好，因为你没那么多精力去了解那么多产品的功能，性能。

所以顾客会以为你那是假货聚集地，就算你那全部都是正品，你在客户心里也树立不了一个真正权威的形象。一种专业的品牌。

一定要让顾客提起你的名字，就会联想到你的产品。

商怎么找客源

1、突破限制，加到更多的人

给大家分享一个加人方法，每天可以加到上百人。就是通过通讯录导入的方式。这个方法每天限制是200人，也就是说每天至少能加200，那么一个月是6000人。微信目前人数上限是每个帐号5000人，只需要25天即可加满帐号。

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2、软文推广，这种方法是很将就的，里面的学问也非常多。

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