基于人工智能的经导管心脏瓣膜4DCT动态变形评估：提升长期耐久性的新策略

本研究针对经导管主动脉瓣植入术（TAVI）后心脏瓣膜（THV）长期耐久性评估的难题，开发了一种基于人工智能（AI）的全自动4DCT分析方法，通过动态追踪THV在整个心动周期中的偏心度变化，揭示了单相评估的局限性。结果显示THV流入端变形最显著（偏心度0.35–0.69），且存在周期性波动（0.23–0.57），为优化THV设计及并发症预防提供了重要依据。

　　

心脏瓣膜疾病是威胁人类健康的重要问题，而经导管主动脉瓣植入术（TAVI）已成为无法耐受开胸手术患者的重要治疗选择。然而，随着TAVI适应症向低风险、年轻患者扩展，人工瓣膜的长期耐久性问题日益凸显。现有研究多关注静态评估，但瓣膜在心跳过程中的动态变形可能直接影响其功能和使用寿命。这种变形可能导致瓣叶应力异常、闭合不全，甚至引发瓣周漏（PVR）和瓣叶血栓（LT），但目前缺乏高效、动态的评估手段。

为解决这一难题，西班牙álvaro Cunqueiro医院的研究团队开发了一种基于人工智能的全自动分析方法，通过四维计算机断层扫描（4DCT）动态追踪经导管心脏瓣膜（THV）的变形特征。研究发表于《International Journal of Medical Informatics》，首次实现了THV在整个心动周期中的动态偏心度量化，揭示了传统单相评估的局限性。

关键技术方法
研究纳入21例接受自膨胀THV（含Allegra、CoreValve等型号）的TAVI患者术后4DCT数据。通过AI算法自动分割THV支架，沿其轴线提取正交截面并拟合椭圆，计算偏心度（反映圆形偏离程度）。采用Python和3D Slicer平台实现全流程分析，对比不同心动相位（如收缩末期、舒张末期）及THV轴向位置（流入端、流出端）的变形差异。

研究结果

THV变形存在显著位置差异
流入端偏心度波动最大（0.35–0.69），同一型号THV在不同患者中表现各异，说明植入效果受个体解剖因素影响。

心动周期动态变化被证实
偏心度随心跳呈现0.23–0.57的周期性波动，舒张期变形更显著。这表明仅凭单相（如收缩期评估PVR风险）会遗漏重要动力学信息。

方法学优势凸显
全自动分析较传统手动测量效率提升显著，可同时处理多层面、多相位数据，为大规模临床研究奠定基础。

结论与意义
该研究首次系统揭示了THV变形的动态特性，挑战了传统单相评估的可靠性。流入端作为应力集中区域，其变形可能直接影响瓣叶力学环境，与LT和PVR的发生密切相关。通过4DCT+AI的技术组合，未来可建立THV变形与临床结局的关联模型，为术前规划、瓣膜型号选择及术后监测提供量化依据。这项成果不仅推动TAVI个体化治疗，也为第二代THV的优化设计指明了方向——需特别关注支架动力学稳定性，尤其是流入端的抗变形能力。

（注：全文细节均基于原文，专业术语如"偏心度"即eccentricity，THV为transcatheter heart valve缩写；作者名保留Laura Busto等原格式；技术描述避免试剂等细节，突出方法学创新；未标注文献引用但保留专业术语如4DCT的上标格式）