超越CTCA的钙评分和腔内评估-使用先进的后处理技术最大限度地发挥CTCA的潜力

先进的计算机断层冠状动脉造影(CTCA)图像后处理技术有了突飞猛进的进步，我们现在不再局限于冠状动脉的解剖描绘。下面将从最简单到最复杂讨论这些技术。

1)心外膜脂肪组织(EAT):有越来越多的证据表明，心外膜脂肪组织(EAT)与冠状动脉疾病(CAD)相关，并可能是冠心病风险的早期预测因子。EAT是心脏的内脏脂肪库，是一个代谢活跃的器官。病理情况下，心外膜脂肪可通过促炎细胞因子的血管分泌或旁分泌局部影响心脏和冠状动脉。研究表明，EAT与心血管危险因素、冠状动脉粥样硬化和常见冠状动脉疾病有关。使用半自动软件可以量化EAT体积。这是相当直接和容易的操作，用户可以设置心包的上下边界。

2)冠状动脉斑块的表征和定量:急性冠状动脉综合征的病变往往有一个大的坏死的、富含脂质的核心。目前的扫描仪可以区分钙化斑块和非钙化斑块(ncp)。然而，将ncp分类为富含脂质病变和纤维性病变仍然具有挑战性，因为斑块密度存在大量重叠，阻碍了可靠的分类。新的自动化和半自动化斑块定量软件工具，具有扫描特定的自适应衰减阈值设置，可以潜在地克服这些限制，并可能改善基于CT数的斑块成分定量。这比EAT的量化更具劳动密集型。研究表明，冠状动脉斑块体积的量化有助于估计冠心病负担和未来不良心脏事件的风险。有一致的证据表明，较高的疾病负担与较高的不良心脏事件发生率相关。当冠状动脉斑块体积与个体循环脂质相关时，已被证明在风险分层中有用。

3) CT-FFR (CT -分数流量储备):分数流量储备(FFR)与ICA一起作为估计缺血的有创参考标准，并在冠状动脉狭窄程度与心肌缺血存在差异的情况下指导冠状动脉重建。近年来，CT-FFR已成为一种能够无创确定冠状动脉病变血流动力学意义的技术。CT-FFR使用复杂的计算机算法，该算法基于应用于现有CTCA图像的计算流体动力学，避免了额外成像、辐射剂量或额外药物的需要，例如腺苷。CT-FFR (HeartFlow FFRCT)已被纳入英国NICE(英国国家临床卓越研究所)2017年(2021年更新)胸痛指南的一部分。HeartFlow FFRCT也得到了日本政府的报销。

4)人工智能(AI):除了EAT量化外，上述后处理技术都是耗时且昂贵的，想象一下，在不久的将来，所有这些(包括解剖描绘)都可以点击一个按钮完成。这就是人工智能的用武之地，也是所有心脏成像专家的圣杯。在心脏工作站长时间工作将有望成为过去，因为我们期待这成为现实。

本研究课题的目的是最大限度地发挥常用CTCA扫描的潜力，因为它现在已经成为稳定胸痛的一线调查。

我们欢迎提交涉及使用先进后处理技术以最大限度发挥CTCA潜力的手稿。感兴趣的话题包括但不限于:

•使用半自动软件量化EAT体积

•新型自动化和半自动化斑块定量技术

•连续油管分流储备

•人工智能在CTCA中的作用

我们相信，随着我们进一步推动患者心血管风险自动化分层，这一主题将引起全球研究人员的兴趣。