加强医工联合 加快推进心脏CT新技术的研发与转化应用

摘要

CT成像能力的提升和新技术的应用，极大地推动了心血管病CT影像诊断的快速发展与进步。基于CT的冠状动脉血流储备分数、心肌灌注、心肌应变、细胞外容积和人工智能等新技术的开发应用，使得CT突破了单纯的心脏“解剖学”诊断领域，实现了心脏“功能学”诊断的可能性。这是医工结合具体实践带来的成果，促使国内加快医工结合的研发，加快新产品落地应用的步伐。以2004年研发成功的64排螺旋CT为标志，人类实现了冠状动脉CT血管成像（coronaryCTangiography，CCTA）的临床普及应用，能够对冠状动脉粥样硬化斑块及其导致的管腔狭窄作出较为准确的判断。新一代超高分辨率CT将图像的空间分辨力从目前的400~450μm提高到150~200μm，初步实现了对冠状动脉斑块组织成分的识别。最新研发出来的光子计数CT，基于光子计数探测器将光子直接转换为电信号，并测量光子的能量。这种特性在能谱划分的基础上能提升CT的组织分辨能力，在精确识别心肌纤维化和定义组织成分上具有一定潜力。随着软硬件技术进步，临床已经不满足于CT仅对病变的“解剖学”领域进行评价，“功能学”技术便应运而生。动态CT心肌灌注（CTperfusion，CTP）评价心肌缺血于2005年开始用于临床研究。CT应变成像评价心脏整体和局部收缩舒张功能于2010年开始报道。细胞外容积（extracellularvolume，ECV）技术于2012年开始报道。基于CT的血流储备分数（CTderivedfractionalflowreserve，CTFFR）于2011年开始进行国际多中心研究验证。将人工智能（artificialintelligence，AI）技术融合应用于心脏CT领域，也是近几年来的热门研发方向。笔者仅就上述心脏CT成像的新技术，以及对如何加快推进新技术的研发和转化应用作一简单介绍和评论。一、心血管CT新技术的研发速度加快，初步应用于临床1.CTFFR：2011年Koo等发表的DISCOVERFLOW研究，率先报道了CTFFR技术。该技术应用CCTA图像进行计算流体力学模拟，并处理成FFR数值编码的图像。以经导管测量的FFR值为诊断“金标准”，CTFFR诊断缺血病变的准确度可达81%~91%。CTFFR产品由HeartFlow®公司率先研发成功，目前美国食品药品监督管理局已批准使用，并纳入美国医保的报销范围。国内CTFFR产品已获批三类医疗器械证。后续的PLATFORM研究证实，CTFFR的应用可减少约61%不必要的冠状动脉造影检查。ADVANCE研究证实CTFFR能够减少约58%不必要的冠状动脉介入治疗，这些结果引起全球心血管病医师的关注。中国专家应该致力于国内产品的研发和转化应用，在真实世界中证明CTFFR的临床价值。2.CTP：实现CT对心肌灌注的连续动态图像采集，获得主动脉和心肌的时间密度曲线（time

densitycurve，TDC）后进行定量心肌灌注指标的分析，这要求高性能CT设备和软件后处理能力。2005年采用16排螺旋CT首次报道了动态CTP临床应用。目前宽体探测器CT和双源CT在CTP的成像能力、后处理准确度和降低辐射剂量方面有了长足的进步。一项最新的荟萃分析报道，动态CTP联合CCTA诊断心肌缺血的准确度为86.5%，弥补了CCTA仅能诊断狭窄，特别是在大量钙化、图像质量不佳时难以诊断的不足。国际心血管CT学会于2020年发布了CT心肌灌注临床应用专家共识，国内专家应该加快该技术的落地应用。加强医工结合，在国内快速研发这项技术是当务之急，可以发挥CT设备在我国应用较为普及的优势，更好地满足临床的需求。3.CT心肌应变成像技术：心肌应变成像技术，在超声心动图上称为“斑点追踪”技术，在心脏MR上称为“特征追踪”技术。它是采用组织追踪技术对整体、节段心肌运动进行定量分析的方法。主要参数包括纵向应变、径向应变和圆周应变。目前CT用于心肌应变的评估，仍处于科研阶段。2010年约翰霍普金斯大学首先报道了该技术。与心脏MR特征追踪技术或超声斑点追踪技术作为参考标准进行对照，CT评价纵向应变和圆周应变的相关性较好。但是，CT应变成像辐射剂量较高，且不同软件间测量结果不一致，需进行规范和统一。该技术有望作为一种MR禁忌证患者的替代检查，能够同时评价冠状动脉血管和心肌功能异常是其独到的优势。4.CT对ECV的评价：ECV能够反映心肌细胞损伤后发生的组织学变化，表现为心肌细胞外间质中的纤维、脂肪组织占比心肌组织的增加。CCTA后延迟5~7min采集图像，称为CT心肌延迟成像。应用心肌延迟图像和CTECV评估软件，可以获得ECV数据。2012年约翰霍普金斯大学首先报道了CT计算的ECV数据，以MRI为参考标准，两者相关性好（r=0.82）。ECV主要用于对心肌病、心肌淀粉样变等代谢性疾病、心肌炎等疾病进行心肌损伤的评估和风险分层。CTECV目前处于科研阶段，尚无操作指南或专家共识，同时需大样本量去验证其诊断价值。5.人工智能技术在心脏CT中的初步应用：在心脏CT领域，AI技术的研发非常迅速，某些技术已经开始临床应用。例如AI算法用于图像重建过程，能够显著改善图像质量，同时能够显著降低患者的辐射剂量。AI用于冠状动脉血管树的自动化识别与分割、冠状动脉钙化的量化分析，还可识别心肌梗死、心包脂肪，评价心腔大小。AI计算的CTFFR评估心肌缺血的效能可以达到80%~90%。除冠心病领域，AI在主动脉血流动力学模拟、急性主动脉综合征危险性评估、测定左心房容积预测房颤的发生风险，以及心血管不良事件发生等领域，均展现了很高的诊断价值。但是，总体来说，AI在心脏CT领域仍处于持续研发和临床前验证阶段，且以小规模研究为主，尚未成熟地应用于临床实践。进一步研究的方向包括验证算法的准确度和推广应用的适用性，建立多中心、多机型、不同图像质量等开放数据库，验证AI工具在真实世界中的应用价值，仍是当务之急。二、医工结合是实现心脏CT新技术研发与转化应用的必由之路上述新技术的研发和转化应用，是典型的医工结合的成果，由医师团队、技术工程团队和市场应用推广团队等共同结合、交叉完成的。医师团队的职责是提出临床需求、影像数据采集与标注、辅助优化软件模型和完成临床测试等；技术工程团队包括计算机、生物医学工程、信息技术等专业人员，主要职责是设计技术解决方案、算法选择与训练、程序优化与测试、配合临床完成模型优化和临床试验等；市场应用推广团队主要负责组织大型多中心临床试验、产品测试反馈、技术更新迭代策略、产品注册和临床用户的使用培训等。上述心脏CT新技术的研发成功并应用于临床，是由多个团队并肩作战、连续攻关多年才能够实现的。国外发达国家在此领域储备了更多的相关人才，在医工结合的CT新技术研发和运行机制方面，取得了领先的地位。国内同行该如何做才能迎头赶上呢？笔者认为，首先，科研导向应该部分发生转变，注重和鼓励以研发临床可以转化应用的产品为导向，并为此开展系列的临床试验。我国科技管理部门近几年支持医学影像人工智能项目，很快获得进展就是很好的例子。其次，坚持医工结合的研究模式，快速组成由上述三方专业人员参加的研发团队，聚焦能够形成自主知识产权和新技术产品的研发方向，深度交叉融合。最后，探索医工结合研究模式的可持续发展之路，寻找凝聚团队各类人员的核心力量，做到持之以恒、连续合作研发，因为这是提高国内产品创新和核心竞争力的必经之路。三、未来的展望CT硬件和软件技术的进步与交叉融合，不断迭代更新，促成了心脏“解剖学”“功能学”成像与数据分析的双翼齐飞，医工结合的研发模式在我国呈现出前所未有的迫切性和重要性。国内CT设备厂家和相关软件研发公司，需要紧盯国际最新进展，尽快开展医工结合共同研发项目的实施。以上述几项新技术为例，CTFFR和CTP已经在少数教学医院落地应用。由于心脏CT检查在93%的三级医院和45%的二级医院均能够开展，心脏CT上述新技术较国外具有更为广泛的普及应用前景。冠状动脉树的自动化提取、斑块测量分析、管腔狭窄程度计算、各心腔的容积与功能分析、心肌的分割与组织识别，都将实现智能化和自动化的识别与计算。在AI时代，“数字心脏”的影像学时代也随之将至。展望未来，CT技术的迅猛发展呈迭代加速态势，特别是基于临床需求的新技