В статье представлен VMamba-QAG-net — новая архитектура глубокого обучения на основе модели VMamba с квантовыми вентильными внимательными механизмами (Quantum Attention Gate), предназначенная для автоматизированного вычисления индекса SYNTAX по изображениям рентгеновской коронарной ангиографии (XCA). Индекс SYNTAX является критически важным инструментом для оценки тяжести ишемической болезни сердца и выбора стратегии реваскуляризации, однако его ручной подсчет трудоемок и подвержен межэкспертной вариабельности. Разработанный пятиэтапный конвейер включает бинарную сегментацию сосудов с применением фильтров и блоков EfficientSS2D, многоклассовую анатомическую маркировку 27 сегментов коронарных артерий с использованием банка прототипов сосудов и метрического обучения, а также извлечение центральных линий сосудов и оценку степени стеноза с помощью оптимизатора Aquila. Модель была протестирована на наборе данных ARCADE, показав коэффициент Dice 0,9070 и точность 0,9841 для бинарной сегментации, а также Dice 0,7512 и точность 0,9514 для 27-классовой сегментации. Результаты демонстрируют высокую эффективность системы в сохранении дальних сосудистых связей и точном выявлении тонких дистальных структур, что позволяет значительно снизить время анализа и повысить объективность клинических решений. Данный подход решает проблему дисбаланса классов и сложной топологии коронарного русла, предлагая надежное решение для поддержки кардиологов в рутинной практике.