基于超声心动图与动脉压力波形的左心室压力无创重建新方法：在心肌缺血/梗死模型中的验证研究

《European Heart Journal - Imaging Methods and Practice》：A New Hybrid Echocardiography and Arterial Pressure Waveform Approach for Noninvasive Reconstruction of the Entire Left Ventricular Pressure Waveform

本研究针对左心室压力(LVP)有创测量技术临床应用受限的难题，开发了一种融合颈动脉压力波形与超声心动图数据的无创重建算法。通过在冠状动脉闭塞/再灌注大鼠模型中的验证，该算法能够准确重建整个LVP波形，对左心室舒张末压(LVEDP)和心内膜下活力比(SEVR)等关键血流动力学参数显示出高度准确性(相关系数r=0.91-0.96)，为心力衰竭和心肌梗死等疾病的长期监测提供了新的无创评估工具。

　　

在心血管疾病诊疗领域，左心室压力波形如同心脏的"指纹"，能够揭示心室功能的细微变化，对心力衰竭和心肌梗死等疾病的诊断与管理具有至关重要的意义。然而，获取这一关键信息的金标准——有创导管检查，却因操作复杂、风险较高而难以在临床常规应用中推广。这种矛盾促使研究人员不断探索无创替代方案，但传统基于心室弹性模型的数学方法存在明显局限：它们往往对舒张期压力估计不准，或过度简化波形形态，导致对病理生理变化的敏感性不足。

针对这一技术瓶颈，由南加州大学Coskun Bilgi博士和Niema M. Pahlevan教授领衔的研究团队在《European Heart Journal - Imaging Methods and Practice》上发表了一项创新性研究，提出了一种全新的混合算法，仅需颈动脉压力波形和基本超声心动图测量值，即可无创重建完整的左心室压力波形。该研究首次在急性预临床模型中进行了有创验证，为这一技术的临床应用提供了坚实证据。

研究人员采用了几项关键技术方法：首先利用冠状动脉闭塞/再灌注大鼠模型(n=39)模拟不同生理状态；通过高保真微压计导管同步记录左心室和颈动脉压力波形；采用超声心动图获取左心室几何参数和等容舒张时间(IVRT)；应用五步算法重建LVP波形，包括动脉耦合期建模、舒张期松弛指数衰减、基于厚壁粘超弹性圆柱体模型的充盈期计算、射血前期上升支重建以及主动脉瓣开放期的压力匹配。

波形形态学一致性分析

通过组内相关系数(ICC)、归一化欧几里得距离(NED)和谐波模量差异等多维度指标评估波形一致性。结果显示，重建波形与有创测量波形在基线状态、心肌缺血和心肌梗死三种生理条件下均表现出高度一致性：ICC平均值达98.5%，NED低至0.062，前五个谐波的模量差异仅为0.043，表明算法能够准确捕捉波形的形态、振幅、时序和频率特征。

关键血流动力学参数验证

左心室舒张末压(LVEDP)估计准确性：算法在所有生理状态下均能准确估计LVEDP，平均绝对误差仅为1.5 mmHg。特别是在心肌缺血期间LVEDP预期升高(从基线7.8±3.1 mmHg升至11.3±3.6 mmHg)以及再灌注后部分恢复(5.0±2.7 mmHg)的变化趋势均被准确捕捉，相关性系数r=0.91。

心内膜下活力比(SEVR)估计性能：重建波形计算的SEVR与有创测量值高度一致(r=0.96)，算法成功再现了心肌缺血期间SEVR下降和再灌注后部分恢复的特征性变化模式，表明其能够可靠反映心肌氧供需平衡状态。

压力-时间指数准确性

收缩压时间积分(SPTI)和舒张压时间积分(DPTI)作为心肌氧供需平衡的重要指标，从重建波形中计算的值与有创测量值高度相关(r>0.91)，进一步验证了算法在评估心肌灌注方面的临床实用性。

研究结论表明，这种基于生理学的左心室压力重建算法在不同生理状态下均表现出色，能够准确捕捉关键血流动力学参数的变化趋势。其独特优势在于不依赖预定义的波形形状或固定假设，而是通过个体化优化材料属性来适应病理生理变化，这一特点使其在心力衰竭保留射血分数(HFpEF)等舒张功能异常疾病的评估中具有特殊价值。

该研究的临床意义在于为长期心血管监测提供了可行方案。由于所有输入参数均可通过无创方式获取(颈动脉压力可通过示波法或智能手机摄像头测量)，这一技术有望整合到门诊工作流程甚至家庭监测环境中，实现对患者血流动力学状态的纵向追踪。此外，精确重建的左心室压力波形还可提升心肌做功(MW)等新兴超声指标的计算准确性，为人工智能辅助的心脏功能评估提供生理学基础。

尽管该算法在无显著瓣膜病变的条件下表现优异，但研究团队也指出了若干局限性：算法尚未在主动脉狭窄等左心室与颈动脉压力显著分离的病理条件下验证，且当前验证仅限于急性模型。未来研究将聚焦于老年动物模型、慢性重构条件以及临床有创验证，进一步拓展算法的适用范围和临床转化潜力。