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为解决传统 CTPA 分析马赛克灌注主观易变的问题，研究人员开展 CTEPH 患者 CTPA 灌注变化自动量化研究。开发贝叶斯分析模型，发现正常实质比例等与临床参数显著相关，为 CTEPH 临床评估提供客观手段。
在肺部疾病的诊断与评估领域，慢性血栓栓塞性肺动脉高压（CTEPH）因其复杂的病理机制和潜在的致命性，一直是临床和科研的重点关注对象。CTEPH 患者由于肺动脉内血栓机化和继发性微血管病变，会出现持续性肺动脉阻塞或狭窄，若不及时治疗，将进展为肺动脉高压和右心衰竭。CT 肺动脉造影（CTPA）是评估 CTEPH 的重要手段，可显示肺动脉结构变化和肺灌注改变。然而，传统上对 CTPA 图像中马赛克灌注（如中央充血区和外周寡血区）的分析主要依赖放射科专家的主观解读，这种方法存在明显的变异性，且缺乏客观量化标准，难以精准反映疾病的严重程度和分布特征。因此，开发一种自动化、客观的量化方法，对于提升 CTEPH 的诊断准确性和临床评估效率具有重要意义。
为了填补这一研究空白，来自捷克布拉格 Motol 大学医院和查尔斯大学等机构的研究人员开展了相关研究。他们的目标是开发一种全自动方法，用于量化 CTEPH 患者 CTPA 图像中肺灌注变化的程度和分布，并评估这些量化参数与临床指标及专家注释的相关性。该项研究成果发表在《European Radiology》上，为 CTEPH 的影像学评估提供了新的思路和技术支持。
研究人员采用了以下关键技术方法：首先，使用公开的 Total Segmentator 网络对胸部 CT 图像进行自动分割，获取肺部和肺静脉的轮廓，并对分割结果进行视觉检查以确保准确性。接着，基于贝叶斯分析，假设肺实质存在三种衰减分布（充血、正常和寡血），利用变分贝叶斯估计将高斯混合模型拟合到 CTPA 图像的衰减直方图上，从而将肺组织分为这三种类型，并计算每种成分的比例。然后，进行异质性分析，计算充血和正常衰减区域的三维直方图熵值，以反映空间异质性。最后，通过计算从肺门到外周的平均衰减拟合线性曲线的斜率，分析衰减的中心到外周分布情况。研究纳入了 2018 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间在某三级学术医院心内科确诊的 52 例 CTEPH 患者（平均年龄 65.2±13.0 岁，27 名男性），收集了他们的临床数据、CTPA 图像以及放射科医生的半定量评估结果，并进行了统计分析，包括 Spearman 秩相关系数计算和错误发现率校正。
衰减分析结果
研究发现，正常衰减肺实质的比例与多项临床指标和放射科医生评估结果呈负相关。具体而言，该比例与脑钠肽前体（proBNP，ρ=-0.485，p=0.001）、平均肺动脉压（PAMP，ρ=-0.417，p=0.002）、肺血管阻力（PVR，ρ=-0.556，p<0.0001）、马赛克衰减（ρ=-0.527，p<0.0001）、灌注中心化（ρ=-0.489，p<0.0001）以及右心室直径（ρ=-0.451，p=0.001）均呈显著负相关。这表明正常肺实质比例越低，患者的病情越严重，各项临床指标越差，马赛克灌注和灌注中心化现象越明显。
异质性分析结果
在异质性分析中，正常衰减肺实质的熵值与放射科医生评估的马赛克模式呈负相关（ρ=-0.486，p<0.0001），说明正常肺实质的空间异质性越低，马赛克灌注越明显。而充血衰减肺实质的熵值与肺楔压（PCWP）呈正相关（ρ=0.402，p=0.003），提示充血区域的空间分布异质性可能与肺循环压力变化有关。
中心化分析结果
从肺门到胸膜的衰减斜率与灌注中心化（ρ=-0.477，p<0.0001）、放射科医生评估的灌注变化分布（ρ=-0.456，p=0.001）以及 proBNP（ρ=-0.463，p=0.002）均呈负相关。这意味着衰减斜率越小，灌注越集中在中央区域，外周寡血越明显，患者的临床指标也越差。
这项研究成功开发并验证了一种基于贝叶斯分析的自动化系统，能够客观、定量地评估 CTPA 图像中肺灌注变化的程度和分布。研究结果表明，该系统计算的参数与放射科医生的评估结果以及关键临床血液动力学指标密切相关，为 CTEPH 的临床评估提供了可重复、客观的测量手段。与传统的主观评估方法相比，该自动化方法具有标准化和减少人为偏差的优势，有助于更准确地判断病情、预测预后，并为治疗方案的制定提供依据。此外，该方法无需依赖双能量 CT 或其他特殊技术，可在常规 CTPA 图像上应用，具有较高的临床实用性和推广潜力。
然而，研究也存在一定局限性。首先，这是一项单中心研究，使用单一 CT 扫描仪和单一患者群体，缺乏外部验证队列，可能影响结果的普遍适用性。其次，严格的三参数高斯混合模型在健康个体中可能不准确，因为健康人肺内充血或寡血实质比例极小，这可能影响异质性分析的结果。此外，高衰减伪影可能被误分类为充血区域，影响量化的准确性。最后，中心化分析依赖于 Total Segmentator 的分割结果，尽管在所有患者中分割均正确，但该方法的鲁棒性仍需在更多样化的数据中进一步验证。
总体而言，这项研究为 CTEPH 的影像学评估提供了一种创新的自动化工具，具有重要的临床应用价值。未来需要更大样本量、多中心的研究来验证该方法的有效性和普遍适用性，并进一步探索其在指导治疗和监测疾病进展中的作用。
