基于人工智能赋能造影和压力衍生的新型冠状动脉微循环阻力储备的初步评估

来源：中国心血管杂志2025年第06期北京时间：

作者：季冰,叶梓,姚义安,陈飞,林泓桢,刘洋,王一平,鲍伟,吴骁旻,刘学波,来晏

摘要：目的对比热稀释法测量的冠状动脉生理学参数，评估人工智能(AI)辅助影像和压力整合而构建的新型冠状动脉微循环阻力储备(FC-MRR)的诊断性能。方法前瞻性队列研究。连续纳入2023年7月至2024年9月于同济大学附属同济医院心血管内科因疑似心绞痛行冠状动脉造影且排除阻塞性冠状动脉疾病(狭窄0.05)。无论在静息和最大充血状态下，测定的心率、冠状动脉近端压力和远端压力在3组间比较，差异均无统计学意义(均为>0.05)；充血态平均通过时间(Tmn)以及热稀释法IMR、CFR和MRR在3组间比较，差异均有统计学意义(均为<0.001)。微循环功能正常组、不确定组和异常组的FC-MRR依次为5.02(3.50，6.38)、3.20(2.30，4.38)和2.00(1.60，2.60)，差异有统计学意义(＝10.52，＝0.005)。热稀释法测定的CFR与MRR(＝0.90)和FC-MRR(＝0.81)均具有良好相关性(均为<0.001)；MRR与FC-MRR明显相关(＝0.79，<0.001)。FC-MRR判断冠状动脉微循环功能异常(CFR和IMR一致异常)的受试者工作特征曲线下面积为0.84(95%：0.71～1.00，＝0.002)，最佳截断值为3.0，其敏感度为89.5%，特异度为80.0%。结论AI赋能、基于FFR衍生及冠状动脉造影开发的新型FC-MRR能准确评估冠状动脉微循环功能。

关键词：冠状动脉微循环;冠状动脉血流储备;微循环阻力;微循环阻力储备;人工智能

基金资助：上海市同济医院临床研究培育项目ITJ（ZD）2307