冠脈定量血流分數測定的臨床研究進展

張傳威 潘偉彪* 李恒 杜志民

長期以來，冠狀動脈造影檢查是臨床診斷冠心病的“金標準”［1］。然而有研究表明，冠狀動脈解剖上狹窄程度和生理功能上缺血情況并不完全一致［2-4］，這會導致對狹窄病變的干預不足或過度治療。僅根據冠脈造影結果，中度狹窄（50%-70%）患者中約有1/3 的缺血被忽略，而在重度狹窄（＞70%）患者中超過20%卻被過度治療［3］。

血流儲備分數（Fractional Flow Reserve，FFR）已被證實是評價冠脈狹窄生理功能學“金標準”。然而由于FFR測量存在一系列不足限制了其在臨床中的廣泛使用。得益于計算機科學理論的進步，尤其是人工智能的發展，誕生了基于冠脈造影的定量血流分數技術（quantitative flow ratio，QFR），它是一種快速、無創的冠脈功能評價方法，極大地彌補FFR 的不足。許多研究已證實QFR 和FFR 具有很好的一致性，將來QFR 有望替代FFR 作為冠脈生理功能學評估的“金標準”，更好地為臨床服務。

1 QFR 的工作原理

第一代QFR 技術通過選擇兩個角度≥25°的造影圖像圖對主血管及分支血管進行三維重建，采用TIMI 計幀法得到血流速度和時間，進行QFR 計算。這種方法需要注射擴張微循環的藥物，比如腺苷等來獲得擴張微循環后的冠狀動脈造影圖像，因此導致臨床使用受限。基于此，第二代QFR 則通過AI 算法獲得單幅冠脈造影的血流速度和管腔信息，根據流體動力學算法方程模擬測定壓力曲線，選取管腔兩端的壓力差計算單幅造影的QFR，再導入另一張造影圖像，進行三維重建，最終計算得出三維狀態的QFR數值。此法無需使用微循環擴張藥物，且在5 分鐘內得出分析結果，在臨床綜合實用性上有了較大提升。……