人工智能冠状动脉钙化评分联合灌注SPECT-CT优化负荷-only心肌灌注成像的低风险患者筛选策略

本研究创新性地将人工智能（AI）衍生的冠状动脉钙化（CAC）评分与CT衰减扫描整合，证实基于混合SPECT/CT的AI-CAC=0可安全扩大负荷-only单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像（SPECT-MPI）的适用人群，使取消静息扫描的比例提升一倍以上（55% vs 25%），显著降低医疗成本与辐射暴露。

　　

^Highlight

^INTRODUCTION

负荷-only单光子发射计算机断层扫描（SPECT）心肌灌注成像（MPI）结果正常时，其预后价值与完整的静息/负荷成像相当^(1,2)。该技术可缩短成像时间、减少患者与医务人员的辐射暴露，并降低检测成本⁽³⁾，因此受到当代指南推荐⁽⁴⁾。然而，目前多数实验室仍要求完全正常的负荷灌注SPECT-MPI才允许取消静息扫描。

^{Methods and Results}

研究纳入无已知冠状动脉疾病且负荷总灌注缺损（TPD）＜5%的SPECT/CT MPI受试者。按负荷TPD分为无异常（TPD 0%）与轻微异常（TPD 1-4%）。通过CT衰减扫描（CTAC）自动量化CAC评分，并评估其与主要不良心血管事件（MACE）的关联。共纳入6,884名患者（49.4%为男性，中位年龄63岁），其中9.7%发生MACE（15%非致死性心梗、2.7%不稳定型心绞痛、38.5%冠状动脉血运重建和43.8%死亡）。与TPD 0%者相比，TPD 1-4%且CAC=0的患者MACE风险更低（风险比[HR] 0.58；95%置信区间[CI] 0.45–0.76），而TPD 1-4%且CAC＞0者风险更高（HR 1.90；95%CI 1.56–2.30）。相较于仅对灌注正常（TPD 0%）者取消静息扫描，额外纳入CAC=0患者可使取消扫描比例翻倍以上（55% vs 25%）。

^Conclusion

在负荷TPD＜5%的患者中，利用混合SPECT/CT中AI衍生的CAC=0结果，可安全实施负荷-only操作的患者比例增加一倍。