综述：慢性冠状动脉疾病的现代、无创影像学诊断方法

《The Lancet》：Contemporary, non-invasive imaging diagnosis of chronic coronary artery disease

冠心病诊断中的心脏影像学方法及人工智能应用研究

　　

皮特·范德比尔（Pieter van der Bijl）|玛莎·古拉蒂（Martha Gulati）|安蒂·萨拉斯特（Antti Saraste）|托马斯·马威克（Thomas Marwick）|雷蒙德·黄（Raymond Kwong）|罗恩·布兰克斯坦（Ron Blankstein）|科恩·尼曼（Koen Nieman）|帕尔托·P·森古普塔（Partho P Sengupta）|亚历山大·范罗森代尔（Alexander van Rosendael）|尤哈尼·克努蒂（Juhani Knuuti）|斯里帕尔·班加罗尔（Sripal Bangalore）|耶罗恩·J·B·巴克斯（Jeroen J Bax）

荷兰莱顿大学医学中心心脏病学系

摘要

冠状动脉疾病是全球发病率和死亡率的主要原因之一。尽管它可能表现为急性冠状动脉综合征，但通常以长期稳定状态为特征，这被称为慢性冠状动脉疾病。本综述全面概述了该疾病的诊断方法，重点介绍了心脏成像技术。我们讨论了多种心脏成像方式，包括CT冠状动脉造影、负荷超声心动图、负荷单光子发射计算机断层扫描（PET）和负荷心脏磁共振成像。同时，我们比较了解剖学检查（如CT冠状动脉造影）与功能性检查（如负荷超声心动图）的作用，并详细探讨了人工智能的潜在应用价值。

引言

冠状动脉疾病是全球发病率和死亡率的主要原因之一。¹因此，准确诊断、风险分层和适当管理冠状动脉疾病至关重要。虽然该疾病可能表现为急性冠状动脉综合征，但往往以长期稳定状态为特征，这种状态也被称为稳定型冠状动脉疾病、慢性冠状动脉综合征或慢性冠状动脉疾病（本综述中采用后者这一术语）。由于运动心电图（ECG）在诊断冠状动脉疾病方面不够敏感，而侵入性冠状动脉造影会使患者暴露于辐射并面临操作并发症的风险，因此对于大多数需要诊断该疾病的患者来说，多模态成像是首选方法。^{2, 3}尽管有指南明确了心脏成像在冠状动脉疾病诊断和管理中的适用情况，但2023年的一项调查（EURECA成像登记研究）显示这些成像方法的使用仍然不足。^{4, 5}本综述旨在全面概述冠状动脉疾病的诊断方法，重点关注心脏成像技术。

病理生理学

冠状动脉疾病是由多种血管危险因素引起的，包括动脉高血压、糖尿病、吸烟、血脂异常以及冠状动脉疾病的家族史，这些因素会导致动脉粥样硬化斑块的形成。内皮损伤会导致脂质在动脉壁内积聚，最初这些脂质积聚在动脉壁外层，但最终可能会侵入动脉腔内。当动脉腔狭窄严重时，会导致心肌缺血，而急性冠状动脉综合征主要由...

已知或疑似冠状动脉疾病患者的评估

欧洲心脏病学会关于慢性冠状动脉综合征管理的指南⁵以及美国心脏协会和美国心脏病学会的胸痛指南（附录第7-8页⁸中概述了已知或疑似冠状动脉疾病患者的评估方法。全面的临床评估（包括详细的病史询问和体格检查）的重要性不言而喻。治疗方案可以根据心脏成像结果进行个性化调整。

预测试概率

预测试概率（PTP）的估计有助于指导冠状动脉疾病诊断测试的合理使用，因为合适的检测方法取决于疾病的患病率。⁸可以应用一个简单的预测模型，根据年龄、性别和症状特征来估计冠状动脉狭窄的PTP。⁹在临床指南中⁵，PTP的估计基于一个包含超过15,000人的大型队列中冠状动脉狭窄的患病率。

运动负荷试验

运动负荷试验已被用于冠状动脉疾病的评估近一个世纪¹⁹，并且在慢性冠状动脉疾病的诊断和预后评估中仍然具有实用性。尽管对于行动不便的患者通常需要使用药物负荷试验进行成像，但运动负荷试验是一种更符合生理状态的负荷方式。尽管运动负荷试验在预后评估中有一定作用，但其对慢性冠状动脉疾病的诊断敏感性较低。

冠状动脉钙化评分（CACS）

冠状动脉钙化评分（CACS）可以反映冠状动脉粥样硬化的总体程度。虽然它不能反映动脉腔阻塞的严重程度或非钙化斑块的存在，但冠状动脉钙化的存在预示着冠状动脉狭窄的风险增加。^{14, 15}将CT衍生的CACS结果纳入冠状动脉狭窄风险评估中，可以进一步提高其预后价值。^{14, 15, 16}

成本效益

不同成像方法的成本效益比较见附录（第2页）。

缺血性成像与解剖学成像

目前大多数可用的成像方法可以提供功能性数据（如负荷超声心动图、SPECT、PET和负荷心脏磁共振成像）或解剖学数据（如CT冠状动脉造影）。心肌缺血和冠状动脉斑块或狭窄的存在与临床结果相关，因此在患者风险分层和治疗中起着重要作用。选择合适的检查方法来诊断、分层和治疗特定患者，需要根据临床问题来决定。

人工智能在解剖学和缺血性成像中的应用

与许多其他科学领域一样，人工智能（AI）对心脏病学产生了重大影响，这主要得益于计算能力的进步。⁷⁶AI在心脏病学中的主要应用对象是12导联心电图（ECG），可以从ECG中获取诊断和预后信息。^{77, 78}AI正在进入心脏成像领域，有望提高图像处理和解释的速度，减少测量结果的变异性，并提高检测的敏感性。

结论

多模态心脏成像技术，包括解剖学检查（如CT冠状动脉造影）和功能性检查（如负荷超声心动图、SPECT、PET和负荷心脏磁共振成像），能够全面评估慢性冠状动脉疾病患者的情况。然而，大多数急性冠状动脉综合征发生在没有明显动脉阻塞的动脉段，这些情况可以通过CT冠状动脉造影发现，而仅依靠检测心肌缺血的功能性检查可能无法发现。

利益冲突声明

荷兰莱顿大学医学中心心脏病学系（Leiden, The Netherlands）收到了Abbott Vascular、Bayer、Biotronik、Bioventrix、Boston Scientific、Edwards Lifesciences、GE Healthcare和Medtronic的研究资助。MG担任Merck、Esperion、Novartis和New Amsterdam的数据安全监测委员会和顾问委员会成员。澳大利亚维多利亚州墨尔本的Baker Heart and Diabetes Institute也获得了国家健康与医学研究委员会的研究资助。

致谢

图3由RJ Bester（南非开普敦Louis Leipoldt医疗中心）提供。