CIT周玉杰教授基于人工智

来源：《医心评论》杂志年第1期

作者：首都医科医院周玉杰

进入21世纪，心血管疾病（cardiovasculardiseases，CVD）成为严重威胁人类健康的“头号杀手”。最新公布的中国心血管病报告中指出，中国居民心血管病患病率持续上升，死亡率居高不下。过去十年间冠心病从我国第七位死因迅速上升至第二，且随着我国人口老龄化进展加速，今后十年患病人数将迅猛增长，并且发病年龄趋向年轻化，带来极大的社会负担，与此同时，冠脉支架置入手术量的剧增引起了公众对“支架滥用”质疑，但学界主流观点认为，冠脉支架置入手术量的增加是冠心病的检出率增加和介入操作水平提高而出现的必然结果，使得原本未检出的和原本不可能支架置入的冠心病人得到了有效治疗。判断支架是否“滥用”的关键是对手术适应证的把握。自FAME/FAME2研究结果发布后，功能学心肌缺血（FFR＜0.8）已取代形态学的冠脉狭窄程度（狭窄＞70%）成为稳定性心绞痛患者冠脉重建手术适应证的“金标准”。

FAME/FAME2研究将冠心病治疗的目标从“治疗狭窄”转变为“治疗缺血”，然而，即使在美国和欧盟等冠状动脉血流储备分数应用率最高的地方，冠状动脉血流储备分数的应用率仍不足10%。为什么在有如此强大的证据而且经过了20年的发展后冠状动脉血流储备分数的应用率如此低?第一，导管室内行冠状动脉血流储备分数检查时间手术时间延长，还要应用药物负荷，降低了该检查的使用率。第二，应用该检查短期花费增加，术中压力导丝和负荷药物的应用增加了花费。第三，许多术者对于目测判断狭窄是否引起缺血过于自信导致该检查的应用减少。因此，实现从一次无创冠脉CT检查或单纯的冠脉造影检查获取冠脉血流储备分数来替代传统有创冠脉血流储备分数来替代指导介入治疗有很好的临床需求和应用前景。

近几年，随着计算流体动力学（ComputationalFluidDynamics）的发展，从常规冠状动脉CT血管造影图像中获得FFR值已经成为现实。FFR-CT是基于常规CCTA图像，FFR-CT通过CT冠状动脉树的提取和分析，结合病变（斑块大小、分布与狭窄程度）、左室心肌质量、血压等综合参数，配合CFD数值计算,实现对于冠脉狭窄病变处的FFR无创评价，而且不需要腺苷等药物的充血诱导。FFR-CT不仅可提供三支冠脉的综合性FFR数据，还可以得出冠脉树任何部位的FFR数据。在美国HeartFlow公司的推动下，自年起已有三个关于FFR-CT的多中心临床注册试验，分别是DISCOVER-FLOW研究、DeFACTO研究和NXT研究，研究结果均证明FFR-CT与有创FFR值基本一致。在上述临床试验数据的支持下，HeartFlow公司的FFR-CT在年11月27日通过了美国FDA认证。

HeartFlowNXT试验是一项评价FFR-CT在评价冠状动脉缺血病变方面的另一项研究。该研究入选了来自10个中心的例患者进行研究。结果显示，以病变血管、患者为基础的层面上，FFR-CT诊断缺血病变的准确性、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为80%、85%、79%、63%、92%和86%、84%、86%、61%、95%。以病变血管为基础层面上（AUC：FFR-CT与CCTA分别为0.90及0.83，P=0.），以患者为基础层面上（AUC：FFR-CT与CCTA分别为0.93及0.79，P＜0.）。不论从哪个层面来看，FFR-CT对缺血病变诊断的准确性和识别度都高于CCTA，能显著增加对缺血病变的敏感性，对缺血病变有更好的评价。

FFR-CT尚存在四个需解决的问题:（1）血流动力学模拟算法尚需改进，利用静息下的CCTA数据模拟最大充血状态下的压力情况，会造成模型的偏差；（2）FFR-CT运算较为复杂，多需远程服务器运算和专业CFD人员操作，且耗时较长，完成一例FFR-CT最快需4h，进一步改进目标是缩短至30min以下才能实现临床应用；（3）FFR-CT对CCTA图像质量要求较高,存在不成功的风险。

随着大数据和人工智能技术的兴起，特别是Google公司所设计的人工智能程序击败了韩国棋手的事实，让其他领域的研究者看到基于深度学习的人工智能程序在医学影像数据上的应用可行性。

通过回顾国内外发展现状可以发现，计算流体力学技术已经在冠状动脉趋于成熟，而深度学习的人工智能程序的兴起，将计算速度和计算机精度进一步提高。我们医工结合联合开发的深度学习模型是由计算机生成的个冠心病病例的数据库中训练出来的。这个数据库广泛地覆盖了冠状动脉不同程度、不同形态狭窄的样本。深度学习平台（DeepVesselFFR）可以利用先进的深度学习模型来提取与血流动力学相关的必要的形态特征，从而建立患者特定心血管树的压力分布和形态特征之间的联系。这个培训过程完成后，每例FFR-CT的计算时间缩短至5分钟。

本试验采用前瞻性、多中心、自身对照的试验设计。通过对DEEPVESSELFFR用于冠心病诊断时的准确性、灵敏度和特异度等指标进行统计分析来验证软件的有效性。本研究入选已行冠状动脉CTA筛查并且已经签署知情同意书的受试者，将在30日内进行一次ICA-FFR测试，同时CTA-FFR计算也在30日内完成，评估DEEPVESSELFFR冠状动脉CTA扫描：冠状动脉CTA扫描可以使用多排宽探测器或者双源CT，探测器排数不低于64，扫描层厚度不超过0.75mm，机架旋转周期不超过ms，水溶性碘造影剂注入速度4～7mL/s，总剂量80～mL。此外，在扫描前给予受试者硝酸酯类药物，以使冠脉血管舒张，扫描时，通过使用β受体阻滞剂，控制受试者心率低于75次/分。整医院或者科室的操作规程，例如，BMI（体质指数）＞24kg/m2者使用管电压kV进行扫描；BMI≤24kg/m2且≥20kg/m2受试者使用管电压kV进行扫描，BMI＜20kg/m2受试者使用管电压80kV进行扫描，电流～mA（可使用管电流调制），心电触发扫描，根据CT机类型灵活采用前瞻性序列、回顾性螺旋或大螺距螺旋等扫描方式，记录相应扫描参数。执行冠状动脉CTA扫描的科室人员必须接受过专业CT扫描培训，熟悉心脏CT扫描规程，有相关经验和资质的人员。

FFR及ICA检查由具有资质的心脏介入医师进行，签署知情同意后，采用数字血管造影机进行手术，以改良Seldinger法穿刺右桡动脉或右股动脉行选择性冠状动脉造影，对比剂用碘帕醇（mgI/ml）。常规左冠状动脉造影取6个标准投照体位：左前斜45°；左前斜45°加头足位20°～30°；左前斜位45°加足头位25°；右前斜位30°；右前斜位30°加头足位25°；右前斜位30°加足头位20°～30°。右冠状动脉造影采用3个标准体位：标准前后位；左前斜45°和头足位30°。必要时根据具体情况增加投照体位。所有CAG图像均刻录成CD光盘。

FFR主要测试ICA显影中狭窄程度50%～90%、直径≥1.5mm的血管。测试过程中，操纵压力导丝使其延伸至冠脉狭窄处的下游位置，然后通过导管给予受试者μg/kg/min剂量的ATP，诱发心肌达到最大充血状态，然后记录这个状态下该位置平均血压与主动脉根部传感器的平均血压之比值，即为FFR测试值。在记录FFR测试值的同时，亦记录压力导丝感应器的位置，以便和FFR-CT在相应位置的计算值作比较。

DEEPVESSELFFR测试（计算）在北京昆仑医云科技有限公司中心实验室完成。经过筛选合格的受试者CTA图像进行提取和三维重建，构建出受试者真实冠状动脉的三维几何模型，然后模拟对受试者使用腺苷药物后心肌达到最大充血状态下的血液流动。DEEPVESSELFFR由计算得到的冠状动脉某一位置平均血压与冠脉入口处（主动脉窦分支出冠状动脉位置）的平均血压比值计算出来。FFR-CT值≤0.8时即认为通过FFR-CT的诊断，该处血管存在明显的功能性心肌缺血。

研究共入选例患者个病变，78处病变（52.7%）有创FFR小于0.80，血管水平DEEPVESSELFFR技术诊断缺血的准确性89.2%（95%CI：83%-93.7%），敏感性94%（95%CI：86%-98%），特异性84%（95%CI：74%-92%），阳性预测值87%（95%CI：78%-93%）以及阴性预测值92%（95%CI：83%-97%），DEEPVESSELFFR诊断缺血的曲线下面积0.94（95%CI：0.83-0.95）。每例DEEPVESSELFFR的计算时间缩短至5分钟，未来，DEEPVESSELFFR必将在CVD的防治中大放异彩。

侵入式FFR：0.71

DeepVesselFFR：0.72

DeepVesselFFR和测量结果吻合

CIT本场预告

专家简介

周玉杰，主任医师、教授、博士生导师、博士后站负责人。首都医科医院副院长、北京市心肺血管疾病研究所常务副所长。国家心血管疾病临床研究中心、国家心血管疾病临床重点专科、国家老年病临床重点专科、冠心病精准治疗重点实验室、医院冠心病临床诊疗与研究中心学术负责人；“登峰”人才培养计划、医院管理局“使命”人才计划团队负责人。曾获“北京市卫生系统领军人才”、“卫生优秀科技人才”、“新世纪国家级百千万人才”，是国家有突出贡献中青年专家、国家卫生计生委突出贡献专家、国务院特贴专家，获得“荣耀医者”荣誉称号，年获得“北京学者”殊荣；FACC、FHRS、FSCAI和FESC资深会员，中欧冠心病学院院长；中国医师协会介入心脏病协会常委、中国医疗保健国际交流促进会医疗质量控制委员会主任委员、中国医疗保健国际交流促进会医疗质量控制委员会心血管疾病预防与治疗分会理事、中国老年保健协会心血管病委员会名誉主任委员、中国老年保健医学研究会慢病防治管理委员会主任委员、中国医师协会内科医师分会副主任委员、中国老年学学会老年医学委员会副主任委员、中华医学会北京心血管病学分会副主任委员、中国老年病学会心脑血管病专业委员会副主任委员等。任《心肺血管病杂志》社长、ChineseMedicalJournal、Angiology等多家医学杂志编委。擅长复杂、高难度和高风险的冠心病创新、综合介入治疗及心血管危重症急救。冠心病和心律失常介入导师，个人及指导手术量突破例。承担科技部重大专项“冠心病和房颤的诊疗规范和应用方案的精准化研究”，担任“冠心病精准治疗北京市重点实验室”及“首都医科大学冠心病诊疗与研究中心”负责人。

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来源：《医心评论》杂志年第1期

编辑/排版：Cath/Sara

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