莊白燕 綜述 趙世華， 陸敏杰 審校

2018年心血管磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)研究取得了很大的進(jìn)展，在釓對比劑延遲強(qiáng)化(late gadolinium enhancement，LGE)、T1-mapping、細(xì)胞外容積(extracellular volume，ECV)、DWI、磁共振擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging，DTI)、四維流相位對比(Four-dimensional flow，4D Flow)等技術(shù)上有了新的突破，并向人工智能邁進(jìn)。本文著重闡述了CMR新技術(shù)在心血管領(lǐng)域的臨床應(yīng)用進(jìn)展，以便更好地為疾病的臨床診斷和治療提供服務(wù)。

心血管磁共振釓對比劑延遲強(qiáng)化

心肌梗死是中國人死亡最常見的病因之一，每年死亡人數(shù)超過100萬。準(zhǔn)確判斷心肌梗死的范圍、心肌纖維化的程度有助于評估心臟受損程度、制定合理治療方案進(jìn)而降低病死率。磁共振釓對比劑延遲強(qiáng)化技術(shù)能夠全面評價(jià)心臟結(jié)構(gòu)形態(tài)、心臟功能情況，對臨床診斷、治療和預(yù)后分析具有重要意義。

Fan等[1]進(jìn)行了隊(duì)列研究，發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)校正延遲強(qiáng)化(motion-corrected phase sensitivity inversion recovery，MOCO-PSIR)與傳統(tǒng)的延遲強(qiáng)化(PSIR)及小翻轉(zhuǎn)角延遲強(qiáng)化(fast low angle shot，F(xiàn)LASH-PSIR)相比，具有較高的信噪比和對比噪聲比，在評估LGE范圍方面也具有良好的一致性(r=0.992,P<0.001)。同時(shí)MOCO-PSIR的掃描速度快，在心律失常或不能屏氣的患者中擁有廣闊應(yīng)用前景。

Halliday等[2]探討了LGE的程度、位置、模式與擴(kuò)張型心肌病(dilated cardiomyopathy,DCM)之間的關(guān)系，結(jié)果顯示在DCM中，室間隔LGE的存在即使程度很小時(shí)，也會(huì)使全因死亡率和心臟性猝死的事件風(fēng)險(xiǎn)大幅增加。室間隔和游離壁LGE同時(shí)存在時(shí)，發(fā)生心臟性猝死的風(fēng)險(xiǎn)最大。使用基于LGE位置的預(yù)測模型優(yōu)于基于LGE程度或模式的模型。

T1-mapping和ECV

目前LGE評估心梗主要采用半定量分析的方法，這樣容易受主觀因素影響，LGE的范圍也會(huì)因閾值設(shè)定的差異出現(xiàn)估計(jì)過高或過低。另外，目前確定LGE的范圍是依靠病變區(qū)域與周圍所謂正常區(qū)域的信號強(qiáng)度存在顯著的差異。在彌漫心肌受累的疾病中，缺乏這種信號強(qiáng)度的對比差異，因而無法反映彌漫的間質(zhì)纖維化，LGE的應(yīng)用受到限制。因此，亟待一種新的技術(shù)來定量反映心肌彌漫纖維化的程度。

T1-mapping 技術(shù)可以直接測定心肌組織的T1值從而定量評估心肌損傷的程度和范圍,準(zhǔn)確評價(jià)多種心肌病變的心肌組織特征。細(xì)胞外容積(extracellular volume，ECV)基于平掃T1值、增強(qiáng)后的T1值，同時(shí)引入血細(xì)胞比容進(jìn)行校對，因而可有效避免干擾因素，更加穩(wěn)定、精準(zhǔn)地反映心肌間質(zhì)改變的嚴(yán)重程度及范圍。局限性纖維化、彌漫性纖維化、淀粉樣變性及心肌水腫均可引起細(xì)胞外間隙的擴(kuò)大而使ECV增加。與其他CMR參數(shù)相比，ECV具有潛在的預(yù)后評估價(jià)值，可以幫助指導(dǎo)缺血性或非缺血性心肌病患者危險(xiǎn)分層及預(yù)測高血壓和心血管事件風(fēng)險(xiǎn)。Zhuang[3]等的研究表明，ECV值較高的患者心血管死亡率顯著升高[風(fēng)險(xiǎn)比(HR)為1.79(95%CI：1.24～2.58)，P=0.09]，同時(shí)合并心臟事件的概率也較高[HR為1.11(95%CI：1.08～1.15)，P<0.0001]。初始T1值較高[HR為1.06(95%CI：0.96～1.17)，P=0.27]和增強(qiáng)后T1值較低[HR為0.99(95%CI：0.98～0.99)，P<0.001]的患者總體上沒有心血管事件增加的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

Cui等[4]采用豬的心梗模型，將T1-mapping的結(jié)果與組織病理學(xué)進(jìn)行對照，研究得出T1-mapping對于監(jiān)測近期心肌梗死具有良好的準(zhǔn)確度和敏感度(分別為75.6%和96.3%)，證明了對于無法接受LGE檢查的心?；颊邅碚f，T1-mapping是一個(gè)用來檢測心梗位置、大小及透壁程度的有效替代方法。

筆者主要研究水熱預(yù)處理對微藻生物質(zhì)厭氧消化性能和固液分離性能的影響，因普通小球藻的生長速度快，而且具有能被大規(guī)模培養(yǎng)的潛力，本研究所采用藻種為普通小球藻。先研究了不同水熱預(yù)處理溫度條件對普通小球藻生物質(zhì)的物理和生物化學(xué)性質(zhì)影響，然后通過半連續(xù)實(shí)驗(yàn)對最佳預(yù)處理?xiàng)l件進(jìn)行了進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)研究，并采用DSC技術(shù)研究了水熱預(yù)處理后微藻生物質(zhì)的固液分離特性。

DWI

DWI是一種無創(chuàng)成像方法，可以用來評價(jià)水分子在活體組織中的微觀擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)，提供活體水分子分布、運(yùn)動(dòng)的特征信息。DWI在心肌損傷檢查中發(fā)揮了不可替代的作用，可在微觀水平評價(jià)心肌組織結(jié)構(gòu)完整性，敏感地檢測心肌細(xì)胞層面的改變，對細(xì)胞組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散情況和心肌血流灌注進(jìn)行定量測定，從而有效界定心肌損傷的程度和范圍，對急性心肌梗死及心肌水腫的檢測有一定優(yōu)勢。

Wu等[5]使用定量心臟DWI鑒定肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)受試者的心肌纖維化，并與初始T1-mapping和細(xì)胞外容積(ECV)進(jìn)行比較。該研究納入了45例肥心病患者和20例健康志愿者作為對照，在所有受試者中，ADC值與增加的ECV值線性相關(guān)(R2=0.65)；表明DWI-CMR可較為敏感地監(jiān)測彌漫性心肌纖維化，并且能夠表征HCM患者的心肌纖維化程度。

鑒于患有活動(dòng)性巨細(xì)胞動(dòng)脈炎患者的動(dòng)脈壁內(nèi)有明顯的炎性浸潤,Ironi等[6]假設(shè)DWI可以揭示血管炎癥活動(dòng)性的增加。研究發(fā)現(xiàn)對于正在接受治療的患者，DWI圖像中主動(dòng)脈壁仍然可見，但其高信號低于活動(dòng)性疾病患者；然而，在非活動(dòng)性疾病的患者和健康對照組中，主動(dòng)脈壁在DWI圖像上沒有顯示任何高信號，因此不可見。

DTI

DTI是近年在DWI技術(shù)基礎(chǔ)上迅速發(fā)展起來的一種MR新技術(shù)。擴(kuò)散張量通常定義為水分子擴(kuò)散的各向異性即組織不均勻性擴(kuò)散特征。DTI技術(shù)以量化水分子的各向異性觀察組織微觀結(jié)構(gòu)的信息，從而測量水分子擴(kuò)散的程度和方向。DTI技術(shù)有利于對各種心肌疾病進(jìn)行研究。Mekkaoui等[7]的研究中引入了纖維束傳播角度(tractographic propagation angle，PA)，并將其與LGE和侵入性心內(nèi)膜電壓測繪的瘢痕評估進(jìn)行比較，PA是DTI的一種度量肌纖維曲率(度/單位距離)的指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn)PA與LGE在評估小鼠和人類中的梗塞面積時(shí)存在很強(qiáng)的相關(guān)性(r=0.95)。PA值與心內(nèi)膜電壓之間存在反比關(guān)系。PA的使用可以在不需要外源性對比劑的情況下實(shí)現(xiàn)心肌瘢痕的描繪，幫助評估其導(dǎo)致的相應(yīng)心律失常的基礎(chǔ)特征。

心血管DTI可評估心肌微觀結(jié)構(gòu)，使用螺旋角和第二特征向量(E2A)的絕對角度分別評估心肌細(xì)胞和心肌纖維的方向。Khalique等[8]采用DTI評估恢復(fù)期擴(kuò)張型心肌病(recovery dilated cardiomyopathy,R-DCM )中的微觀結(jié)構(gòu)變化情況。他們發(fā)現(xiàn)當(dāng)左心室(Left ventricle，LV)大小和射血分?jǐn)?shù)(Ejection fraction，EF)正常時(shí)，R-DCM中的E2A遷移率大于DCM，這意味著在疾病發(fā)展的軌跡中微觀結(jié)構(gòu)測量值也在改變，表明DT-CMR在評估、預(yù)測恢復(fù)/緩解期的DCM患者的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)中有著潛在的應(yīng)用價(jià)值，并證明了DT-CMR與EF相比可以提供更多LV動(dòng)態(tài)變化的信息。

4D Flow

4D Flow MRI技術(shù)利用心電門控技術(shù)和膈肌導(dǎo)航技術(shù)獲得相位流速編碼的數(shù)據(jù)，可在3個(gè)垂直的空間方向上探查三維空間內(nèi)速度矢量的改變，以流速圖、流線圖及跡線圖等三維可視化形式描述血流狀態(tài)與變化。作為一種新型相位對比技術(shù),它可以對大、中動(dòng)脈的血流動(dòng)力學(xué)特征進(jìn)行生動(dòng)的動(dòng)態(tài)三維顯示，適用于大范圍區(qū)域并能定量分析復(fù)雜的渦流及螺旋血流等。與傳統(tǒng)的多普勒超聲心動(dòng)圖相比,4D Flow的高效之處在于無需采集多個(gè)血管平面即可獲得任何一個(gè)ROI的血流平面。

4D Flow MRI可用于心臟、胸主動(dòng)脈、肝臟和門靜脈的血流評估。目前4D Flow MRI在心臟方面的應(yīng)用主要體現(xiàn)在對先天性心臟病(congenital heart disease,CHD)的診斷,由于三尖瓣反流(tricuspid valve regurgitation，TR)是肺動(dòng)脈高壓和右心先天性心臟病常見的并發(fā)癥并且與死亡率增高有關(guān)，Driessen等[9]將4D Flow 得出的TR分級與超聲心動(dòng)圖得出的TR等級進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)65例患者中有25例(38.5%)用兩種技術(shù)得出的TR等級分類不同。另外，超聲心動(dòng)圖判定為輕度TR的患者中95%被4D Flow CMR判定為中度或重度TR。因此，4D Flow CMR對于TV反流程度的評估具有一定的附加價(jià)值。如果在超聲心動(dòng)圖上觀察到中度或重度TR，通過4D Flow CMR對TR行進(jìn)一步評估可能更有助于指導(dǎo)臨床決策。此外，使用4D Flow CMR獲得的詳細(xì)解剖信息可能有助于了解反流機(jī)制和干預(yù)治療計(jì)劃。

4D Flow在主動(dòng)脈疾病的診斷和治療方法選擇方面也可以發(fā)揮一定作用。van Kesteren等[10]使用4D Flow MRI評估在接受有支架與無支架置入的主動(dòng)脈瓣置換術(shù)1年后，兩種情況下的主動(dòng)脈血流速度、壁面剪切應(yīng)力(wall shear stress，WSS)和粘性能量損失(energy loss，EL)等參數(shù)的差異，結(jié)果表明有支架與無支架置入的主動(dòng)脈速度、升主動(dòng)脈WSS和EL的平均值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。然而，用描述流動(dòng)剖面局部分析結(jié)果顯示不置入支架可能更有利，因其具有明顯更高的中心速度和更低的腔外速度、WSS和EL。

Gualad等[11]采用4D Flow技術(shù)評估升主動(dòng)脈和降主動(dòng)脈的脈搏波速度(pulse wave velocities,PWV)，試圖確定主動(dòng)脈瓣二瓣畸形(bicuspid aortic valve,BAV)患者與三瓣主動(dòng)脈瓣、馬凡綜合征患者相比，局部主動(dòng)脈僵硬度是否存在內(nèi)在改變，以及評估升主動(dòng)脈擴(kuò)張對BAV患者局部僵硬度參數(shù)的影響。結(jié)果顯示升主動(dòng)脈PWV在反映動(dòng)脈直徑方面有潛在的臨床應(yīng)用價(jià)值，可辨別出輕度的主動(dòng)脈擴(kuò)張。在調(diào)整臨床和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征后的多變量分析中，發(fā)現(xiàn)僅有PWV與BAV患者的升主動(dòng)脈擴(kuò)張相關(guān)。

掃描時(shí)間長、噪聲大是4D Flow技術(shù)不可回避的缺點(diǎn)，需研發(fā)有效的技術(shù)進(jìn)行解決。可喜的是，隨著k-t GRAPPA等高級并行成像技術(shù)的進(jìn)步，總掃描時(shí)間可有效縮短到4～5 min，大大提高了工作效率，使4D Flow技術(shù)更適用于臨床。

人工智能

人工智能(artificial intelligence,AI)是當(dāng)今科技發(fā)展的代表性前沿方向,與眾多學(xué)科及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域相融合,對當(dāng)今科學(xué)及社會(huì)生產(chǎn)方式產(chǎn)生了重大影響。以AI為核心技術(shù)的智能醫(yī)學(xué)被看作是醫(yī)學(xué)未來發(fā)展的重要方向,而醫(yī)學(xué)影像是AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最主要應(yīng)用方向之一[12]。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)(deep learning，DL)作為最近幾年人工智能最熱門的研究領(lǐng)域，已成為全世界關(guān)注的焦點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域不斷取得令人矚目的成就。目前應(yīng)用于MRI 重建中的DL算法，采用了深度生成對抗網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以充分利用圖像域和k空間采集信息以及高質(zhì)量MRI數(shù)據(jù)，得到非常清晰全面的重建圖像[13]。

在心血管磁共振影像方面，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于診斷心肌梗塞，Baessler等[14]評估了將紋理分析技術(shù)與非增強(qiáng)電影MR圖像相結(jié)合來識(shí)別亞急性與慢性左心室心肌瘢痕的準(zhǔn)確性。該研究回顧性分析了72例大的透壁心肌梗死和48例小的亞急性或慢性心肌瘢痕，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了5個(gè)獨(dú)立的紋理特征(包括Teta1、Perc.01、Variance、WavEnHH.s-3和S(5,5)Sum Entrp)，可以在兩個(gè)電影MR圖像上區(qū)分缺血性瘢痕與正常心肌(P<0.05)。多元邏輯回歸分析結(jié)果顯示，結(jié)合特征Teta1和Perc.01可有效提高心梗的診斷準(zhǔn)確度，曲線下面積(area under the curve，AUC)分別為0.93和0.92。

另外，人工智能在診斷非缺血性心肌病方面有著無可比擬的優(yōu)勢。Baessler等[15]的另一項(xiàng)研究中，測試了是否可以使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)紋理分析(TA)的方法檢測心血管磁共振(CMR)平掃T1WI中肥厚性心肌病(HCM)的心肌組織改變。通過比較32例HCM患者與30例健康志愿者，確定了可以顯示兩組之間顯著差異的4個(gè)紋理特征，包括灰度級非均勻性(74±17 vs 38±9，P<0.001)、低頻子帶中小波系數(shù)的能量(58±5 vs 48±10，P<0.001)、百分?jǐn)?shù)(0.70±0.07 vs 0.78±0.05，P<0.001)及總和平均值(16.6±0.4 vs 17.0±0.5，P=0.007)。單一參數(shù)灰度級非均勻性的模型被證明是區(qū)分HCM患者組與對照組的最佳模型，閾值為46時(shí)可較為準(zhǔn)確地區(qū)分HCM患者組與正常對照組，敏感度和特異度分別為94%和90%。

Winther等[16]介紹了一種深度學(xué)習(xí)方法n-net，它可以全自動(dòng)、高質(zhì)量地分割右心室(RV)、左心室(LV)的心內(nèi)膜和心外膜，從而可靠、精確地估計(jì)心臟質(zhì)量和功能參數(shù)。該研究分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)n-net得出的左、右室射血分?jǐn)?shù)，左、右室質(zhì)量，左、右室心博量與真實(shí)值的一致性很高，ICC分別為0.98、0.96，0.95、0.83，0.98、0.92。n-net可用于大規(guī)模心臟質(zhì)量和功能參數(shù)的成本和時(shí)間效率分析，特別是應(yīng)用于解剖較復(fù)雜的右心室。

目前基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療影像產(chǎn)品的診斷存在準(zhǔn)確率不足、假陽性率高等缺點(diǎn)，臨床價(jià)值需進(jìn)一步開發(fā)。人工智能實(shí)現(xiàn)影像診斷的道路尚遠(yuǎn)，未來仍需在多學(xué)科協(xié)同下不斷進(jìn)行研究和探索。

心血管磁共振功能強(qiáng)大，能從任意角度掃描心臟的解剖結(jié)構(gòu)，對心臟整體、局部收縮與舒張功能進(jìn)行全面評價(jià)，而且通過多種成像加權(quán)參數(shù)的設(shè)置，判別心肌不同組織成分，對心臟結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行準(zhǔn)確評估。CMR已成為心血管疾病患者臨床評估的重要工具，其“一站式”特點(diǎn)明顯優(yōu)于其他檢查手段。將CMR的各種技術(shù)相結(jié)合，相互補(bǔ)充，不失為一種理想的方法，但要注意熟悉各種技術(shù)的優(yōu)劣，進(jìn)行有效整合，從而獲得高效精準(zhǔn)的診斷。隨著各項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展，整合CMR的各項(xiàng)新技術(shù)必將使其臨床價(jià)值發(fā)揮更高的水平。