综述：计算机视觉在血管外科中的应用：从术前图像分析到术中血流监测

《Cirugía Cardiovascular》：Computer vision applications in vascular surgery: From preoperative mapping to intraoperative flow assessment

AI和计算机视觉技术在血管外科的应用显示可减少辐射暴露（达48%）、缩短手术时间（10%），并提高诊断准确率（AUROC中位数0.88）。但现有研究存在方法学缺陷，94.8%为回顾性单中心设计，外部验证不足5%，且多依赖单一数据模态，技术透明度和标准化报告不足。未来需加强多中心前瞻性研究及标准化数据共享。

　　### 人工智能与计算机视觉在血管外科中的应用：现状与挑战

在现代医学技术的不断进步中，人工智能（AI）和计算机视觉（CV）正逐渐成为血管外科领域的重要工具。这些技术在术前血管成像、术中血流与灌注评估以及血管吻合辅助等方面展现出显著潜力，为提高手术效率与安全性提供了新的解决方案。然而，尽管已有诸多研究探索其应用，但AI与CV在血管外科中的临床验证和广泛应用仍面临诸多挑战。本文旨在对现有研究进行综合分析，探讨AI与CV技术在血管外科中的应用现状、主要优势以及存在的局限性，同时提出未来研究的方向和实施建议，以期推动这些技术的临床转化和实际应用。

#### 术前应用：精准与高效

在术前阶段，AI和CV技术主要用于血管成像和规划，以提高诊断的准确性和效率。传统方法如手动绘制血管图谱存在主观性强、耗时长等问题，而AI与CV技术通过自动化图像处理和分析，显著提升了这一过程的精确度和速度。例如，一些研究显示，利用计算机视觉技术进行血管中心线提取和局部特征分析，可以在术前阶段将分析时间减少约2小时。这种效率的提升对于复杂病例的术前准备具有重要意义。

此外，AI辅助的融合成像技术在术前评估中也展现出巨大潜力。通过将术前CTA图像与术中荧光透视图像进行匹配，可以更准确地识别血管结构，从而提高手术的规划精度。例如，有研究指出，使用AI进行术前血管成像的准确性可达到89%，并且在某些情况下，如主动脉直径评估和复杂血管修复术前规划，这些技术的诊断能力与传统方法相比有显著提升。然而，这些技术的性能在不同血管尺寸上存在差异，对于小于1.5毫米的血管，其准确性可能较低，这提示我们需要进一步优化算法，以适应各种血管结构的复杂性。

尽管AI和CV技术在术前应用中表现出良好的诊断能力，但其主要局限性在于依赖于专家标注的数据集。这意味着，为了实现更广泛的应用，必须构建更大规模、多中心的数据集，并确保数据的多样性与代表性。此外，当前研究多为回顾性研究，缺乏前瞻性试验，这使得我们难以全面评估这些技术在真实临床环境中的效果。因此，未来的研究应更加注重数据的多源性和前瞻性验证，以提高模型的泛化能力。

#### 术中应用：实时引导与资源节约

在术中应用方面，AI和CV技术主要集中在实时血流与灌注评估以及血管吻合辅助。这些技术通过提供实时影像引导，帮助外科医生更准确地进行血管操作，从而减少辐射暴露和对比剂使用。例如，有研究显示，在复杂动脉瘤修复中，使用AI辅助的智能地图可以将辐射暴露减少高达48%，对比剂使用减少38%，并且手术时间缩短约10%。这些成果不仅提高了手术的安全性，还显著降低了手术成本和资源消耗。

AI辅助的融合成像技术在术中也展现出重要价值。通过将术前的CTA图像与术中的实时影像进行叠加，可以更直观地显示血管结构，帮助医生进行精准的血管定位和操作。这种技术在某些情况下甚至可以实现完全自动化的图像匹配，但其效果仍受到解剖结构变化的影响。因此，为了提高手术的适应性，需要进一步开发更加灵活的图像配准算法，以应对术中可能出现的血管变形问题。

此外，AI辅助的血管吻合验证技术也在逐步发展。这些技术通过实时监测血管吻合的通畅性，确保手术的成功率。例如，有研究提到，使用深度学习模型进行吻合验证，其准确率高达97%，显示出较高的临床价值。然而，这些技术的广泛应用仍需克服一些挑战，如技术的稳定性、医生的操作熟练度以及设备的可用性。

#### 现有研究的局限性与挑战

尽管AI和CV技术在血管外科中展现出诸多优势，但现有研究仍存在显著的局限性。首先，研究设计的多样性使得难以进行系统性的比较分析。大多数研究为回顾性单中心研究，缺乏前瞻性试验和随机对照试验，这限制了我们对这些技术实际效果的全面理解。其次，模型的外部验证不足，仅有不到5%的研究进行了外部验证，这使得我们无法确定这些技术在不同临床环境和患者群体中的适用性。

此外，数据的单一性也是一个重要问题。许多研究仅依赖于单一数据模态，如CTA或术中影像，而忽视了多模态数据的融合。这种局限性可能导致模型的预测能力受到限制，无法全面反映复杂的临床情况。因此，未来的研究应更加注重多模态数据的整合，以提高模型的准确性和适用性。

#### 未来发展方向与建议

为了推动AI和CV技术在血管外科中的临床应用，需要从多个方面进行改进和优化。首先，应构建更大规模、多中心、前瞻性数据集，以提高模型的泛化能力和临床适用性。这些数据集应涵盖多样化的患者群体和复杂的血管结构，以便更好地验证技术的有效性。

其次，应加强外部验证的研究，以确保这些技术在不同临床环境和设备中的稳定性。外部验证不仅可以提高模型的可靠性，还能增强临床医生对其应用的信任。此外，研究应更加注重标准化报告和透明度，确保模型的开发和应用过程具有可重复性和可验证性。

技术层面，需要进一步优化图像配准算法，以提高术中成像的准确性。同时，应开发更轻便、高效的设备，以适应不同手术环境的需求。最后，应加强与临床医生的合作，确保这些技术能够真正融入到日常的手术流程中，成为医生的重要辅助工具。

#### 结论

AI和CV技术在血管外科中的应用展现出显著的潜力，特别是在术前规划和术中引导方面。这些技术能够有效减少辐射暴露和对比剂使用，提高手术效率和安全性。然而，目前的研究仍存在诸多局限性，如数据的单一性、研究设计的不一致以及外部验证的缺乏。因此，为了实现这些技术的广泛应用，需要进一步优化算法、构建多样化的数据集、加强外部验证以及提高标准化报告的透明度。通过这些努力，我们有望将AI和CV技术从研究阶段推进到临床实践，为血管外科带来更大的变革和进步。