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基于人工智能赋能造影和压力衍生的新型冠状动脉微循环阻力储备的初步评估
1
作者
季冰
叶梓
+8 位作者
姚义安
陈飞
林泓桢
刘洋
王一平
鲍伟
吴骁旻
刘学波
来晏
《中国心血管杂志》
北大核心
2025年第3期243-249,共7页
目的对比热稀释法测量的冠状动脉生理学参数,评估人工智能(AI)辅助影像和压力整合而构建的新型冠状动脉微循环阻力储备(FC-MRR)的诊断性能。方法前瞻性队列研究。连续纳入2023年7月至2024年9月于同济大学附属同济医院心血管内科因疑似...
目的对比热稀释法测量的冠状动脉生理学参数,评估人工智能(AI)辅助影像和压力整合而构建的新型冠状动脉微循环阻力储备(FC-MRR)的诊断性能。方法前瞻性队列研究。连续纳入2023年7月至2024年9月于同济大学附属同济医院心血管内科因疑似心绞痛行冠状动脉造影且排除阻塞性冠状动脉疾病(狭窄<50%)并进一步接受冠状动脉生理功能检查的47例患者,其中男性19例,占比40.4%。基线冠状动脉造影后行弹丸式热稀释法测定微循环阻力指数(IMR)、冠状动脉血流储备(CFR)和微循环阻力储备(MRR);在静息和充血态下,整合冠状动脉远端压力、影像分析和计算流体力学构建新型FC-MRR指标。基于热稀释法CFR和IMR水平将患者分为3组:微循环功能正常组18例(CFR≥2.5及IMR<25)、不确定组18例(CFR≥2.5及IMR≥25,或CFR<2.5及IMR<25)和异常组11例(CFR<2.5及IMR≥25)。进一步分析各组间基线临床特征和冠状动脉生理学参数差异,并评估FC-MRR的诊断性能。结果队列共纳入心绞痛且非阻塞性冠状动脉疾病患者47例(测定靶血管均为前降支)。3组患者的人口资料和临床基线特征均无统计学差异(均为P>0.05)。无论在静息和最大充血状态下,测定的心率、冠状动脉近端压力和远端压力在3组间比较,差异均无统计学意义(均为P>0.05);充血态平均通过时间(Tmn)以及热稀释法IMR、CFR和MRR在3组间比较,差异均有统计学意义(均为P<0.001)。微循环功能正常组、不确定组和异常组的FC-MRR依次为5.02(3.50,6.38)、3.20(2.30,4.38)和2.00(1.60,2.60),差异有统计学意义(H=10.52,P=0.005)。热稀释法测定的CFR与MRR(r=0.90)和FC-MRR(r=0.81)均具有良好相关性(均为P<0.001);MRR与FC-MRR明显相关(r=0.79,P<0.001)。FC-MRR判断冠状动脉微循环功能异常(CFR和IMR一致异常)的受试者工作特征曲线下面积为0.84(95%CI:0.71~1.00,P=0.002),最佳截断值为3.0,其敏感度为89.5%,特异度为80.0%。结论AI赋能、基于FFR衍生及冠状动脉造影开发的新型FC-MRR能准确评估冠状动脉微循环功能。
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关键词
冠状动脉
微循环
冠状动脉血流
储备
微循环
阻力
微循环阻力储备
人工智能
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职称材料
题名
基于人工智能赋能造影和压力衍生的新型冠状动脉微循环阻力储备的初步评估
1
作者
季冰
叶梓
姚义安
陈飞
林泓桢
刘洋
王一平
鲍伟
吴骁旻
刘学波
来晏
机构
同济大学附属同济医院心血管内科
出处
《中国心血管杂志》
北大核心
2025年第3期243-249,共7页
基金
上海市同济医院临床研究培育项目(ITJ(ZD)2307)。
文摘
目的对比热稀释法测量的冠状动脉生理学参数,评估人工智能(AI)辅助影像和压力整合而构建的新型冠状动脉微循环阻力储备(FC-MRR)的诊断性能。方法前瞻性队列研究。连续纳入2023年7月至2024年9月于同济大学附属同济医院心血管内科因疑似心绞痛行冠状动脉造影且排除阻塞性冠状动脉疾病(狭窄<50%)并进一步接受冠状动脉生理功能检查的47例患者,其中男性19例,占比40.4%。基线冠状动脉造影后行弹丸式热稀释法测定微循环阻力指数(IMR)、冠状动脉血流储备(CFR)和微循环阻力储备(MRR);在静息和充血态下,整合冠状动脉远端压力、影像分析和计算流体力学构建新型FC-MRR指标。基于热稀释法CFR和IMR水平将患者分为3组:微循环功能正常组18例(CFR≥2.5及IMR<25)、不确定组18例(CFR≥2.5及IMR≥25,或CFR<2.5及IMR<25)和异常组11例(CFR<2.5及IMR≥25)。进一步分析各组间基线临床特征和冠状动脉生理学参数差异,并评估FC-MRR的诊断性能。结果队列共纳入心绞痛且非阻塞性冠状动脉疾病患者47例(测定靶血管均为前降支)。3组患者的人口资料和临床基线特征均无统计学差异(均为P>0.05)。无论在静息和最大充血状态下,测定的心率、冠状动脉近端压力和远端压力在3组间比较,差异均无统计学意义(均为P>0.05);充血态平均通过时间(Tmn)以及热稀释法IMR、CFR和MRR在3组间比较,差异均有统计学意义(均为P<0.001)。微循环功能正常组、不确定组和异常组的FC-MRR依次为5.02(3.50,6.38)、3.20(2.30,4.38)和2.00(1.60,2.60),差异有统计学意义(H=10.52,P=0.005)。热稀释法测定的CFR与MRR(r=0.90)和FC-MRR(r=0.81)均具有良好相关性(均为P<0.001);MRR与FC-MRR明显相关(r=0.79,P<0.001)。FC-MRR判断冠状动脉微循环功能异常(CFR和IMR一致异常)的受试者工作特征曲线下面积为0.84(95%CI:0.71~1.00,P=0.002),最佳截断值为3.0,其敏感度为89.5%,特异度为80.0%。结论AI赋能、基于FFR衍生及冠状动脉造影开发的新型FC-MRR能准确评估冠状动脉微循环功能。
关键词
冠状动脉
微循环
冠状动脉血流
储备
微循环
阻力
微循环阻力储备
人工智能
Keywords
Coronary microcirculation
Coronary flow reserve
Microcirculatory resistance
Microcirculatory resistance reserve
Artificial intelligence
分类号
R54 [医药卫生—心血管疾病]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能赋能造影和压力衍生的新型冠状动脉微循环阻力储备的初步评估
季冰
叶梓
姚义安
陈飞
林泓桢
刘洋
王一平
鲍伟
吴骁旻
刘学波
来晏
《中国心血管杂志》
北大核心
2025
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