综述：心脏细胞外容积成像：基础概念与临床应用

这篇综述系统阐述了心脏磁共振(CMR)细胞外容积(ECV)成像技术在心肌纤维化评估中的核心价值，深入探讨了其在缺血性(ICM)与非缺血性心肌病(NICM)诊断、预后预测中的临床应用，并展望了人工智能与放射组学在ECV量化中的发展前景。文章通过大量临床研究数据证实，ECV作为心肌细胞外基质(ECM)的影像标志物，可突破传统延迟强化(LGE)技术的局限，为心血管疾病的风险分层提供新思路。

　　

心脏细胞外容积（ECV）成像是基于心脏磁共振（CMR）的重要技术，通过量化细胞外基质扩张来评估心肌组织学改变。作为心肌纤维化的敏感标志物，ECV在心血管疾病管理中展现出独特价值。

2. ECM的测量原理
心肌组织由细胞内空间和细胞外空间构成，后者包含充满细胞外基质（ECM）的血管外间隙。ECM包含胶原蛋白、糖蛋白等生物活性大分子，其变化可反映疾病进展。虽然心内膜活检是检测金标准，但CMR通过钆对比剂动态平衡原理实现无创ECV量化：注射对比剂10分钟后，通过T1 mapping测量感兴趣区(ROI)和血池的R1值变化，结合血细胞比容(Hct)计算ECV值。研究表明，1.5T与3.0T场强下ECV测量无显著差异，但对比剂剂量和类型会影响结果标准化。

3. 缺血性心肌病的ECV评估
在急性心肌梗死（AMI）中，ECV可精确反映梗死区组织损伤程度。Kidambi等研究发现急性梗死区ECV（0.56±0.14）显著高于正常心肌（0.29±0.06），且比LGE更能预测室壁运动恢复。对于微血管损伤，合并微血管阻塞（MVO）和心肌内出血（IMH）的梗死区呈现最高ECV（78%）。值得注意的是，远端心肌（RM）的ECV升高与左心室舒张末期容积变化相关，提示其参与心室重构过程。左室室壁瘤（LVA）形成预测中，急性期ECV较LGE展现出更优的鉴别效能。

4. 非缺血性心肌病的ECV价值
Marco等对703例NICM患者的前瞻性研究表明，ECV≥30%是室性心律失常/猝死的最强预测因子。在扩张型心肌病（DCM）中，ECV结合LGE可实现最优风险分层，典型患者ECV>27%（正常值23.0%±2.7）。肥厚型心肌病（HCM）即使无LGE表现，整体左心室ECV（24.5%±2.8）仍显著高于健康人群，且与心肌肥厚程度正相关。Yu等建立的ECV联合HCM Risk-SCD模型，将预测AUC从0.78提升至0.89。对于心脏淀粉样变性（CA），AL型患者ECV达53%（无心肌病变者30%），ECV≥48%提示预后不良。

5. CT-ECV的研究进展
双能CT通过单次扫描即可测量ECV，与CMR-ECV具有高度一致性（差异<1%）。Hayashi等发现CA患者的CT-ECV（51.3%±10.2%）与CMR-ECV（50.0%±10.5%）无统计学差异，但CT存在辐射剂量较高、软组织分辨率较低的局限。

6. 未来发展趋势
深度学习算法已实现心肌自动分割（Dice系数0.86±0.05），显著提升分析效率。Nowak开发的虚拟ECV（vECV）技术无需对比剂，在心肌炎诊断中与真实ECV的AUC相当（0.76 vs 0.77）。放射组学方面，Xiang等构建的ECV-Radscore对主要心血管不良事件的预测AUC达0.865，甚至可识别LVEF>40%患者的潜在风险。

7. 结论
ECV成像为心肌纤维化评估提供了客观量化工具，在多种心血管疾病的诊疗全周期中发挥重要作用。随着人工智能技术的融合，ECV测量将朝着标准化、智能化方向发展，为精准医疗提供新范式。