宋瑤,霍懷璧,李晗,劉曉菲,劉婷

急性冠狀動脈綜合征(acute coronary syndrome,ACS)是一種由于冠狀動脈粥樣硬化病變導(dǎo)致心肌缺血或梗死的心血管突發(fā)事件,其發(fā)病率逐年增加,起病迅速,且死亡率較高,因此早期診斷與治療成為關(guān)鍵[1]。ACS患者的主要發(fā)病原因是冠狀動脈易損斑塊的突發(fā)性的破裂[2-3]。侵入性冠脈造影(invasive coronary angiography,ICA)作為一種有創(chuàng)性檢查方式,是診斷冠狀動脈疾病的金標(biāo)準(zhǔn),但其缺乏對斑塊細(xì)節(jié)及周圍組織特征信息的顯示。冠脈CTA(coronary computed tomography angiography,CCTA)作為一種無創(chuàng)性的檢查方法,可以一站式獲得冠狀動脈多維度定量信息,目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于心血管疾病診斷和篩查上[4-5]。其不但可以在斑塊的定性、定量分析上顯示出一定的優(yōu)勢,同時(shí)基于CCTA的血流儲備分?jǐn)?shù)(derived fractional flow reserve-CT,FFRct)可通過解剖和功能兩方面來評估冠脈缺血[6]。此外,從CCTA圖像上可以測得的冠脈周圍脂肪衰減指數(shù)(pericoronary fat attenuation index,FAI)作為一種評價(jià)血管炎癥的影像學(xué)標(biāo)志物,已被證實(shí)為導(dǎo)致冠脈事件發(fā)生的影響因素[7]。FFRct、FAI以及其他斑塊定量參數(shù)可以通過人工智能測得,測量方法簡單、測出數(shù)值快速,減少了患者等待時(shí)間,同時(shí)提高了醫(yī)生診斷效率和精確度[8]。隨著人工智能(artificial intelligence,AI)技術(shù)在影像技術(shù)中的逐步推進(jìn),整合CCTA多維度定量信息,探究其在ACS的診斷與治療中的應(yīng)用價(jià)值,成為有待解決的問題。

因此,本研究在現(xiàn)有冠狀動脈多參數(shù)AI特征的基礎(chǔ)上,探討基于AI技術(shù)獲取CCTA罪犯斑塊的多參數(shù)特征及其對ACS的診斷價(jià)值。

材料與方法

1．研究對象

本研究回顧性分析2014年1月-2021年12月在中國醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院因急性胸痛入院,經(jīng)急診確診為ACS的105名患者的病例資料。所有患者在CCTA檢查前均簽署知情同意書。納入標(biāo)準(zhǔn):因急性胸痛入院并行CCTA檢查,臨床資料完整并于入院2周內(nèi)行ICA檢查,經(jīng)臨床診斷為ACS。排除標(biāo)準(zhǔn):①既往有心臟手術(shù)病史(n=4);②支架內(nèi)再狹窄引起的ACS(n=4);③圖像質(zhì)量差的患者(n=14);④臨床資料不全的患者(n=18)。首先根據(jù)ICA結(jié)果確定罪犯血管,其次在罪犯血管中選取罪犯斑塊,ACS罪犯病變的選取標(biāo)準(zhǔn)為:若罪犯血管僅存在單一斑塊,則為罪犯斑塊,若罪犯血管中斑塊數(shù)量為2個及以上,則狹窄程度最重、形態(tài)學(xué)特點(diǎn)最復(fù)雜的斑塊確定為罪犯斑塊[9]。非罪犯病變選取標(biāo)準(zhǔn)為管腔直徑狹窄率<70%的病變。若與罪犯病變?yōu)橥谎?則選取相距1 cm以上的斑塊,通過這種方法,由兩名具有至少5年冠狀動脈造影閱片經(jīng)驗(yàn)的觀察者在冠狀動脈造影片上以盲法確定罪犯斑塊與非罪犯斑塊。最終選取65名患者的65個罪犯斑塊及67個非罪犯斑塊,應(yīng)用冠脈后處理軟件進(jìn)行定量分析。其中罪犯斑塊組,以FFRct≤0.8作為判斷血流動力學(xué)異常的值,分為:FFRct≤0.8組37例,FFRct>0.8組28例。

2．方法

CCTA檢查采用Siemens Somatom Force CT掃描儀。掃描參數(shù)為:管電壓120 kV,管電流90 mAs,層厚為0.5 cm。以平靜方式呼吸、在吸氣時(shí)屏息,首先進(jìn)行胸部定位像掃描,在降主動脈層面選取感興趣區(qū),并監(jiān)測CT閾值;利用高壓注射器注入對比劑碘佛醇注射液60～80 mL,再注入生理鹽水50 mL,速度均為5.0 mL/s。當(dāng)選取的感興趣區(qū)的閾值達(dá)到100～120 HU時(shí),開始進(jìn)行CCTA掃描。

3．圖像處理

對掃描完成的冠狀動脈進(jìn)行重建。對顯示效果不佳的圖像,可選擇圖像相對較清晰的一組來進(jìn)行冠脈血管的重建;利用AI冠脈后處理工作站對重建后的圖像進(jìn)行編輯,可以獲得多種形式的冠脈圖像。

采集的雙源冠脈CTA圖像使用Siemens人工智能后處理軟件(Syngo.via version VB20,Siemens Healthineer,Forcheim,Germany)進(jìn)行斑塊的定量參數(shù)以及FAI分析(圖1)。使用數(shù)坤冠狀動脈CT成像AI輔助診斷Coronary DOC中的FFR模塊進(jìn)行罪犯病變處的血流儲備分?jǐn)?shù)(fractional flow reserve,FFR)測量(圖2)。所有入組的斑塊均進(jìn)行兩次測量取平均值,如遇自動測量分析中心線不準(zhǔn)的情況下,需手動校正后再進(jìn)行自動分析。

圖1 應(yīng)用Syngo.via工作站分析冠脈斑塊定量參數(shù)及FAI測量。 圖2 女,62歲,因急性胸痛2小時(shí)入院,a～c為罪犯血管,d～f為非罪犯血管。a)CCTA右冠狀動脈多平面重組圖像;b)冠脈造影圖像,狹窄率為100%(箭);c)FFRct測量圖;d)CTA左回旋支多平面重組圖像;e)冠脈造影圖像,狹窄率為65%(箭);f)FFRct測量圖。

4．統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用IBM SPSS Statistics 23軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差形式表示。非正態(tài)分布資料用中位數(shù)(上四分位數(shù),下四分位數(shù))表示。

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性分布檢驗(yàn),罪犯斑塊組與非罪犯斑塊組的斑塊定量數(shù)據(jù)之間采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)或Wilcoxon秩和檢驗(yàn)分析。采用Logistic回歸模型和受試者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲線來評價(jià)FFRct、FAI及其他斑塊定量參數(shù)的診斷效能。以P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

罪犯斑塊組中,根據(jù)FFRct值進(jìn)行分組,分為FFRct>0.8組(n=27),FFRct≤0.8組(n=37),采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)比較各斑塊定量參數(shù)之間的差異性,通過線性相關(guān)分析,比較FFRct≤0.8組斑塊特征之間的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)0.8～1.0為強(qiáng)相關(guān),0.5～<0.8為中度相關(guān),0.3～<0.5為弱相關(guān),0～<0.3為不相關(guān)。

結(jié) 果

1．一般資料分析

最終65名ACS患者被納入研究隊(duì)列。男55例,女10例。年齡40～88歲,平均(62.42±9.12)歲,體質(zhì)量指數(shù)(25.49±3.31) kg/m2。糖尿病35(53.8%)例,高血壓51(78.5%)例,血脂異常24(36.9%)例,吸煙45(69.2%)例,飲酒26(40.0%)例。共采用有斑塊血管132支,分為罪犯斑塊組(n=65)和非罪犯斑塊組(n=67)。

2．罪犯斑塊與非罪斑塊的差異性

罪犯斑塊與非罪犯斑塊在FFRct、最狹窄處管腔面積(minimum lumen area,MLA)、重構(gòu)指數(shù)(reconstruction index,RI)、鈣化斑塊負(fù)荷及FAI中差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值分別為0.050、0.002、0.001、0.005、<0.001)。而兩組在總斑塊體積、鈣化斑塊體積、斑塊長度以及脂質(zhì)斑塊體積、纖維斑塊體積、脂質(zhì)斑塊負(fù)荷、纖維斑塊負(fù)荷、偏心指數(shù)中差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05,表1)。

表1 罪犯斑塊與非罪犯斑塊的差異性

對上述差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)進(jìn)行診斷價(jià)值比較(表2),FAI的ROC曲線下面積(area under curve,AUC)最大(AUC=0.696),敏感度也相對較高(72.3%),特異度只有62.7%。特異度最高的指標(biāo)為RI(80.6%)。

表2 各項(xiàng)指標(biāo)對罪犯斑塊的診斷價(jià)值

3．Logistic回歸分析罪犯斑塊的影響因素

將斑塊的定量參數(shù)包括FAI、FFRct、總斑塊體積、狹窄程度、斑塊長度、偏心指數(shù)、MLA、RI、鈣化斑塊負(fù)荷、脂質(zhì)斑塊負(fù)荷以及纖維斑塊負(fù)荷作為篩選因素,以罪犯斑塊做為篩選結(jié)果(罪犯斑塊與非罪犯斑塊),進(jìn)行Logistic回歸分析,結(jié)果表明FAI、FFRct、MLA及RI是罪犯斑塊的主要影響因素(P<0.05,表3)。

表3 Logistic回歸分析罪犯斑塊的影響因素

FAI、FFRct、MLA、RI及4個指標(biāo)聯(lián)合模型對罪犯斑塊的診斷價(jià)值的ROC曲線分析顯示(圖3),其中,聯(lián)合診斷模型的AUC最大(0.792,95%CI:0.717～0.867),提示其診斷效能最佳,敏感度為89.2%,特異度為55.2%。

圖3 FAI、FFRct、MLA、RI及4指標(biāo)聯(lián)合診斷的ROC曲線。

4．罪犯斑塊組中不同F(xiàn)FRct值之間的斑塊特征比較

比較FFRct≤0.8組和FFRct>0.8組中各種斑塊定量參數(shù)的差異,其中斑塊長度、RI、纖維斑塊體積、脂質(zhì)斑塊體積、鈣化斑塊體積以及總斑塊體積在兩組之間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值分別為 0.009、0.029、0.001、0.001、0.015、0.001,表4)。

表4 罪犯斑塊組中不同F(xiàn)FRct值之間斑塊特征的比較

5．基于AI的FFRct與斑塊定量特征的相關(guān)性分析

在罪犯斑塊組中提示有血流動力學(xué)異常的斑塊中(FFRct≤0.8組)分析FFRct與各種斑塊定量參數(shù)之間的相關(guān)性。FFRct與斑塊長度弱相關(guān)(r=-0.370,P=0.024),與總斑塊體積弱相關(guān)(r=-0.328,P=0.047),與纖維斑塊體積弱相關(guān)(r=-0.374,P=0.023),見圖4。隨著斑塊長度、總斑塊體積和纖維斑塊體積增大,FFR值減低,提示血流動力學(xué)改變越明顯。FFR與FAI、MLA、鈣化斑塊體積、脂質(zhì)斑塊體積、偏心指數(shù)、RI以及纖維斑塊負(fù)荷、脂質(zhì)斑塊負(fù)荷、鈣化斑塊負(fù)荷之間無明顯相關(guān)性(P>0.05)。

圖4 FFRct≤0.8組中,FFRct與斑塊定量特征的相關(guān)性。a)FFRct與斑塊長度的相關(guān)性;b)FFRct與纖維斑塊體積的相關(guān)性;c)FFRct與總斑塊體積的相關(guān)性。

討 論

本研究采用AI技術(shù)分析罪犯斑塊與非罪犯斑塊在定量參數(shù)、FAI、FFRct的差異性,并對罪犯斑塊組FFRct值與各種斑塊定量參數(shù)之間進(jìn)行相關(guān)性分析,探討AI分析多參數(shù)特征對ACS的診斷價(jià)值。

1．罪犯斑塊與非罪犯斑塊斑塊特征的比較

本研究結(jié)構(gòu)顯示,罪犯斑塊組患者中的FAI(-64.05±10.12)、MLA(3.85±1.66)、RI(1.15±0.33)及FFRct(0.79±0.12)值顯著高于非罪犯斑塊組-70.08±7.76、3.00±1.37、0.96±0.28、0.85±0.11,可為鑒別罪犯斑塊與非罪犯斑塊提供依據(jù)。有研究表明,FAI的改變與ACS的發(fā)生有一定的相關(guān)性[10]。罪犯斑塊大多數(shù)是由易損斑塊的破裂所產(chǎn)生,ACS患者罪犯斑塊的斑塊破裂會釋放血管內(nèi)皮內(nèi)和周圍的炎癥因子,導(dǎo)致血管的炎性反應(yīng),從而影響FAI值的改變。有研究表明ACS患者的RI值>1.1,以正性重構(gòu)為主[11],與本研究的結(jié)果相同。而鈣化斑塊負(fù)荷在罪犯斑塊組[11.41(3.86,20.78)]明顯低于非罪犯斑塊組[19.18(9.29,29.37)],這可能是由于罪犯斑塊的性質(zhì)及成分比較復(fù)雜,而非罪犯斑塊的形態(tài)及性質(zhì)相對穩(wěn)定,即鈣化成分相對較多引起的。與既往研究結(jié)論不同的是[12-14],本研究觀測到的脂質(zhì)斑塊負(fù)荷值,在罪犯斑塊組與非罪犯斑塊組之間的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,有可能是由于斑塊測量方法和應(yīng)用軟件上的不同所造成。

由于斑塊的破裂是一種比較復(fù)雜的發(fā)展過程,除了受到斑塊特征性的影響外,還和作用在斑塊上的血流動力學(xué)影響等因素有關(guān)[15],Lee等研究證實(shí),ACS患者罪犯斑塊的FFRct值低于非罪犯斑塊[9]。一項(xiàng)較新的研究表明,FFRct值的高低可能與心臟疾病的嚴(yán)重程度相關(guān)[16]。本研究將FFRct≤0.8作為提示血流動力學(xué)異常的臨界值[17]。罪犯斑塊組的FFRct平均值為0.70±0.08,小于0.8,表明罪犯斑塊可能存在功能性狹窄。

2．斑塊定量指標(biāo)對ACS的診斷價(jià)值

既往研究表明,斑塊定性及定量特征對評價(jià)心血管不良事件的發(fā)生有一定的診斷價(jià)值[18]。有研究結(jié)果表明,冠狀動脈狹窄的血流動力學(xué)的異常改變,與FAI聯(lián)合總的斑塊負(fù)荷、管腔狹窄程度等指標(biāo),有相對較高的診斷準(zhǔn)確性[19]。斑塊的定量參數(shù)聯(lián)合FFRct對ACS的診斷效能較高[12]。

本研究結(jié)果顯示,對ACS罪犯病變診斷價(jià)值較好的指標(biāo)是FAI,敏感度及診斷效能均較高(敏感度72.3%、AUC 0.696),而FAI、FFRct及斑塊定量參數(shù)4指標(biāo)聯(lián)合對ACS患者的診斷效能最高,AUC達(dá)到0.792。不同的是,雖然診斷敏感度達(dá)到了89.2%,但特異度僅有55.2%,這可能是由于本研究樣本量小、研究人群是急性胸痛患者及檢測技術(shù)、檢測方法等原因?qū)е?。因?FAI、FFRct及斑塊定量參數(shù)4指標(biāo)聯(lián)合對ACS罪犯斑塊特點(diǎn)的評估可能會提供更好的診療策略。

3．血流動力學(xué)異常中各斑塊特征的差異性與相關(guān)性

有研究表明,ACS的發(fā)生與斑塊的易損特征有一定的相關(guān)性,有些斑塊可能在導(dǎo)致心肌缺血時(shí)尚未引起狹窄[20]。因此斑塊的某些特征與血流動力學(xué)改變可能存在一些聯(lián)系。本研究結(jié)果顯示在FFR>0.8組與FFR≤0.8組之間,斑塊長度、RI、脂質(zhì)斑塊體積、纖維斑塊體積、鈣化斑塊體積以及總斑塊體積存在差異性。罪犯斑塊的成分大多以脂質(zhì)斑塊為主,有研究表明脂質(zhì)斑塊的密度越低發(fā)生的氧化反應(yīng)越大,這可能是局部血管內(nèi)皮功能發(fā)生障礙的原因之一,并可以造成局部血管的“功能性狹窄改變”和在壓力過程中無法充分?jǐn)U張有關(guān)[21]。因此在血流動力學(xué)的逐步惡化中,脂質(zhì)斑塊的改變會使斑塊性質(zhì)變得不穩(wěn)定。說明斑塊內(nèi)脂質(zhì)成分越多,引起下游心肌缺血的可能就越大。在FFRct≤0.8組中,FFRct值與斑塊長度、纖維斑塊體積及總斑塊體積之間存在負(fù)相關(guān)。說明斑塊的長度、體積越大,冠脈的狹窄程度越高,因此造成血流動力學(xué)改變越明顯。

4．研究局限性

本研究局限性是樣本容量小和存在個體差異。為了更準(zhǔn)確地取得研究結(jié)果,仍然需要大量樣本,不同后處理軟件和測量技術(shù)獲得的數(shù)值也存在一定差異,可能會影響本研究結(jié)果。未來會繼續(xù)擴(kuò)大樣本量,對此進(jìn)行進(jìn)一步的深入研究。

綜上所述,基于冠脈CTA通過人工智能技術(shù)獲取罪犯斑塊多參數(shù)特征與FFRct、FAI聯(lián)合后,聯(lián)合指標(biāo)對ACS患者的診斷價(jià)值要優(yōu)于其他單一指標(biāo)。