【摘 要】
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背景:血流储备分数（fractional flow reserve,FFR）可以指导简单和复杂冠状动脉病变的血运重建,并获得良好的临床结局,但因为导丝的费用昂贵且复杂的操作步骤导致其临床应用并不广泛。计算血流储备分数是一类利用各种冠状动脉血管影像和人工智能（artificial intelligence,AI）机器学习算法评估冠状动脉生理功能的简单实用的指标。基于冠状动脉血管造影图像计算的定量血流
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背景:血流储备分数（fractional flow reserve,FFR）可以指导简单和复杂冠状动脉病变的血运重建,并获得良好的临床结局,但因为导丝的费用昂贵且复杂的操作步骤导致其临床应用并不广泛。计算血流储备分数是一类利用各种冠状动脉血管影像和人工智能（artificial intelligence,AI）机器学习算法评估冠状动脉生理功能的简单实用的指标。基于冠状动脉血管造影图像计算的定量血流分数（quantitative flow reserve,QFR）和基于冠状动脉腔内光学相干断层成像（optical coherence tomography,OCT）计算的光流比（optical flow reserve,OFR）与FFR均具有良好的诊断一致性,但OFR和QFR的算法中并未包含斑块信息。目前,冠状动脉斑块参数与计算血流储备分数的内在联系尚不清楚。目的:本研究旨在通过深度学习算法构建基于OCT图像的斑块自动分割的计算机模型,探索冠状动脉斑块成分和体积与FFR值和两种计算血流储备分数值的关系,并比较冠状动脉斑块成分和体积对两种不同计算血流储备分数值与FFR数值差异的影响。方法:首先,对来自澳大利亚、美国、日本、西班牙和中国等5个临床中心的391例患者、共509条冠状动脉OCT回撤图像进行冠状动脉斑块成分的人工标注,并按9:1比例分为训练集和测试集,构建基于OCT图像的冠状动脉斑块成分自动分割模型;然后,应用该模型对在2011年08月至2018年10月期间完成FFR测量,同时完成OFR分析与QFR分析患者的OCT回撤图像进行斑块特征分析,自动计算所分析的血管节段的总斑块体积（total plaque volume,TPV）、钙化斑块总比例（%）、脂质斑块总比例（%）和纤维斑块总比例（%）,并二次计算得到总钙化斑块体积（calcific plaque volume,CPV）、总脂质斑块体积（lipidic plaque volume,LPV）和总纤维斑块体积（fibrous plaque volume,FPV）。同时,将纳入分析的血管根据OFR测值和FFR测值之间的差异分为三个亚组:（OFR-FFR）值<-0.05为低估组,-0.05≤（OFR-FFR）值≤0.05为对照组,（OFR-FFR）值>0.05为高估组。结果:按纳入标准,最终共181例患者、212根血管纳入分析。CPV和LPV分别与FFR值存在弱负相关（r=-0.261,p<0.001;r=-0.195,p=0.004）;CPV及LPV分别与OFR值存在弱负相关（r=-0.303、r=-0.315,p均<0.001）,CPV及LPV也分别与QFR值存在弱负相关（r=-0.233,p<0.001;r=-0.206,p=0.003）;LPV与（OFR-FFR）值呈弱负相关（r=-0.214,p=0.002）,而与（QFR-FFR）值无相关（p=0.084）;CPV与（OFR-FFR）值、（QFR-FFR）值均无相关（p=0.403,p=0.657）。回归分析结果也显示,在不同冠状动脉斑块成分的总体积中,只有LPV与（OFR-FFR）值存在相关性（r=-0.214,p=0.002）。基于OFR值与FFR值差异的血管水平分析显示,低估组共有28例、对照组共164例、高估组共20例。低估组的LPV明显高于对照组（85.96 mm3vs.58.46 mm3,p=0.007）,高估组的LPV明显低于对照组（34.01 mm3 vs.58.46 mm3,p=0.017）。结论:不同冠状动脉斑块成分总体积对计算血流储备分数（OFR或QFR）可能存在不同的影响;较之FFR,脂质斑块体积增加会导致OFR测值低估。
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