综述：超声心动图应变成像在心包疾病中的作用

这篇综述系统阐述了二维斑点追踪超声心动图（2D-STE）应变成像技术在心包疾病评估中的关键作用，强调其通过追踪心肌组织帧间运动计算应变/应变率（strain/strain rate），可早期识别急性心包炎、缩窄性心包炎等疾病，并精准评估左心室（LV）扭转功能，为心包卓越中心的临床决策提供重要依据。

　　

心包与左心室功能的力学纽带
正常心包对维持左心室（LV）扭转力学至关重要。当这层弹性外衣发生病变时，从急性炎症到先天性缺如，均可通过应变成像技术捕捉细微功能变化。二维斑点追踪超声心动图（2D-STE）通过分析心肌组织像素点的帧间位移，量化应变（strain）和应变率（strain rate），突破传统超声受心脏整体运动干扰的局限。

技术原理：从像素追踪到力学解码
2D-STE算法可分解心肌运动矢量：纵向应变反映心尖-基底方向收缩，圆周应变显示心腔短轴变化，而径向应变则体现室壁增厚程度。更精妙的是，该技术能计算LV扭转角度——心尖与心底旋转方向的差值，这对识别心包疾病早期代偿机制具有独特价值。

疾病谱中的应变特征
• 急性心包炎：心包摩擦导致心外膜应变降低，而心内膜应变保留，形成特征性"内外膜应变分离"
• 缩窄性心包炎：心包钙化限制心室充盈，表现为舒张期应变率陡降和呼吸周期变异度>15%
• 心包填塞：心包压力骤增使心室相互耦联，圆周应变显著升高而纵向应变受抑
• 先天性心包缺如：LV旋转角度异常增大（常>30°），呈现"过度扭转"征象

临床转化前景
在经心包切除术后评估中，应变参数恢复滞后于症状改善约3-6个月，提示亚临床心肌恢复过程。对于罕见的心包囊肿和憩室，应变成像可鉴别占位效应与活性心肌受累范围。随着人工智能辅助分析技术的发展，该技术有望成为心包疾病诊疗路径中的核心生物力学标志物。