基于CT的精准主动脉瓣重建：针对主动脉瓣狭窄与二叶式瓣膜的最小变异几何不变参数化重建方法

【编辑推荐】本研究首创MVGIPR（最小变异几何不变参数化重建）全自动管道，通过整合CAD设计、图像处理与几何优化，实现主动脉瓣复合体（AVC）从CT影像的高精度重建。在80例临床病例及体外实验中，该方法误差仅-0.2±0.1mm，显著降低观察者间变异，为AS（主动脉瓣狭窄）和BAS（二叶式主动脉瓣狭窄）的个性化诊疗提供新范式。

　　

Highlight亮点

主动脉瓣复合体（AVC）的精确重建面临解剖变异、钙化灶和动态形变等挑战。我们的最小变异几何不变参数化重建（MVGIPR）框架通过非均匀有理B样条（NURBS）技术，在保持解剖细节的同时实现亚毫米级精度——临床CT重建误差仅-0.2±0.1mm，体外微CT误差233±447μm，为介入手术规划树立新标准。

Introduction引言

钙化性主动脉瓣疾病（CAVD）是最危急的心血管病变之一，其中二叶式主动脉瓣（BAS）患者50%会进展为重度狭窄。传统影像学如超声（ECHO）和心脏磁共振（CMR）存在空间分辨率或钙化量化缺陷，而我们的CT基MVGIPR方案突破性地结合了：

• •

  患者特异性：自适应AS/BAS的复杂几何变异

• •

  微分几何优化：通过曲率/挠率最小化抑制噪声

• •

  临床友好性：全自动流程减少90%人工干预

Methods方法

MVGIPR采用四阶段管道：

1. 1.

   半自动分割：基于解剖标志的AVC定位

2. 2.

   NURBS建模：CAD启发的参数化曲面生成

3. 3.

   网格优化：微分几何约束下的形状平滑

4. 4.

   多模态验证：与金标准微CT/体模对比

Results结果

在80例患者队列中：

• •

  瓣叶厚度误差<0.3mm（p<0.01）

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  钙化体积相关性r²=0.94

• •

  运算时间较传统方法缩短67%

Discussion讨论

相比"黑箱"深度学习，MVGIPR的透明参数化设计支持：

? 个性化TAVR（经导管主动脉瓣置换）模拟

? 钙化分布与血流动力学的关联分析

? 未来拓展至4D动态重建

Conclusions结论

作为首个通过FDA认证的AVC参数化重建框架，MVGIPR为瓣膜病诊疗提供了从精准解剖量化到计算机辅助干预的一体化解决方案。