李长岭教授发文：《射血分数CT与心脏超声在慢性心力衰竭患者中的一致性研究》

严道医声网 2024-09-15 22:04

作者：王贺阳李长岭浙江大学医学院附属第二医院

在心血管疾病的诊断中，心脏功能的准确评估至关重要。近日，由浙江大学医学院附属第二医院王贺阳博士和李长岭教授团队主导的最新研究，发表于《Quantitative Imaging in Medicine and Surgery》。这篇题为《Agreement of ejection fraction measured by coronary computed tomography (CT) and cardiac ultrasound in evaluating patients with chronic heart failure: an observational comparative study》的文章探讨了利用人工智能（AI）软件分析冠状动脉CT图像来测量左心室射血分数（EF）与传统心脏超声测量结果的对比。该研究不仅展示了AI技术在医学影像中的应用潜力，更为心力衰竭诊断开辟了新的路径。

从人工到智能——AI技术为心脏诊断赋能

在采访中，王贺阳博士分享了这项研究的灵感来源：“传统的心脏超声技术对操作人员的要求很高，不同操作者之间的结果一致性可能会有所差异。而我们希望探索一种可以减少人为干扰的技术——利用冠状动脉CT加上人工智能算法，自动计算射血分数，从而为心力衰竭的诊断提供一种更加标准化、精准的工具。”

为了实现这一目标，团队应用了AccuLV软件，这是一个基于深度学习的自动分析工具。通过8层的U-Net残差网络，AccuLV能够对冠状动脉CT图像进行左心室的精确分割，并快速计算EF值。这种AI辅助的图像处理技术不仅大大提高了分析的准确性，还减少了传统超声操作中可能出现的误差。

值得注意的是，该技术利用心脏冠脉CTA图像中原本不常用于分析的心室收缩-舒张相图像，结合AI来计算心脏容积的EF，大大拓宽了冠脉CTA的临床意义。

人工智能VS传统超声：结果的一致性

研究的另一个关键点在于冠状动脉CT与超声结果的一致性对比。通过对319名患者的数据分析，研究团队发现CT测得的EF值与超声的EF值高度一致，回归分析显示决定系数为0.704，相关性达到0.837。研究还指出，CT诊断心脏功能不全的敏感性为91%，特异性为92%，而正诊断率高达96%。

“这些数据表明，AI辅助的CT分析有望成为超声的有力补充，甚至在某些情况下成为替代方案，尤其是在技术操作难度较高的场合，”李长岭教授解释道。他进一步补充：”本来冠脉CTA数据，很多细节被浪费，通过这项技术可以把本来没用的‘废物’数据变为有临床意义的LVEF。“

专利转化：技术与产业结合的典范

值得一提的是，这项研究背后的技术不仅仅是科研成果的体现，更是专利转化的成功案例。这项基于人工智能的AccuLV软件，源自浙二医院王建安院士人工智能团队的技术突破，联合杭州脉流科技合作开发，并已成功实现产业化应用。通过专利转化，AccuLV不仅被用于科研探索，更在实际临床中发挥了重要作用。这一成果充分展示了将科研与产业结合的巨大潜力，为医疗AI技术的广泛推广铺平了道路。

前瞻与展望：AI在医学中的未来

虽然这项研究取得了令人瞩目的成果，但王贺阳博士坦言，这只是一个开始。“目前，我们的研究局限于单中心，还需要多中心的验证研究来进一步支持这一结论。此外，我们在这次研究中选择了超声作为对照标准，但未来我们也计划引入心脏磁共振成像（CMR），因为它被认为是评估心脏功能的金标准。”

李长岭教授也谈到了未来的方向：“随着AI技术的不断进步，我们有理由相信它将在医学诊断中发挥越来越重要的作用。我们的研究不仅是对现有技术的验证，更是为未来的心脏病诊断技术提供新的可能性。我们将继续探索AI在冠状动脉CT和其他影像技术中的潜力，以造福更多的患者。”

总结

这篇由王贺阳博士与李长岭教授共同完成的回顾性研究，不仅展示了人工智能在医学影像分析中的创新应用，也为未来心脏病诊断技术提供了新的方向。通过AI与CT结合的射血分数测量，不仅提高了诊断的精度，还为心脏功能评估提供了更多选择。随着AI技术的产业化应用，这一技术的推广将有望造福更多患者，并推动心脏病诊断进入一个更加精准和高效的时代。

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