人工智能在心肌声学造影中的应用现状及发展趋势

李明奇 费洪文

目前，心肌声学造影（myocardial contrast echocardiography，MCE）的临床应用尚处于定性诊断阶段，研究［1］表明心肌灌注定量分析优于定性分析，但由于后处理软件操作繁琐，耗时长，且严重依赖操作者经验水平，重复性较差，导致心肌灌注定量分析临床应用受限。另有研究［2-3］将人工智能应用于心肌轮廓描记，以自动/半自动方式获取感兴趣区，为心肌灌注定量分析应用提供了可能。对于患者而言，早期筛查心肌缺血能使其能得到及时的干预治疗，预后效果更佳。基于此，本文就人工智能在MCE中的应用现状及发展方向进行综述。

一、MCE概述

超声增强剂含有高分子量气体，可通过肺循环和全身毛细血管网。在极低机械指数显像时，通过间歇性高机械指数“闪击”，清除心肌内增强剂，超声“闪击”后心肌再灌注的速率与平台期心肌增强强度可用于评估心肌灌注［4］。与冠状动脉造影比较，定量或半定量负荷-静息MCE具有更好的诊断效能［5］。一项Meta分析［6］结果显示，定量MCE诊断冠状动脉粥样硬化性心脏病（以下简称冠心病）的敏感性和特异性均在80%以上；对于左室射血分数（LVEF）降低的心力衰竭患者，定量MCE能够区分缺血性与非缺血性心肌病［7］，可为确诊或疑诊冠心病但左室功能正常的患者提供预后信息。定量MCE还能评估非缺血性心肌病、高血压性心肌病、应激性心肌病及有胸痛症状且负荷试验阳性，但冠状动脉造影提示无梗阻性患者的微血管功能障碍。目前定量MCE均使用Wei等［8］提出的flash（破坏气泡）-再灌注方法，得出时间-灰度灌注曲线，计算相关灌注参数来量化心肌血流。……