量化心肌输血的预后意义:使用输血映射的基于人工智能的方法
Kristopher D Knott1,2, Andreas Seraphim1,2, Joao B Augusto1,2
1Institute of Cardiovascular Science, University College London, United Kingdom (K.D.K., A.S., J.B.A., L.C., C.M., A.N.B., T.K., C.V.B., R.H.D., M.F., J.C.M.).
Circulation
|February 21, 2020
概括
自动心血管磁共振成像可以准确预测心血管不良事件. 心肌压力血流减少和心肌 perfusion reserve (MPR) 是冠状动脉疾病患者预后不佳的强有力的指标.
科学领域:
- 心脏病学
- 医学成像
- 人工智能
背景情况:
- 心肌输液评估冠状动脉循环.
- 心血管磁共振 (CMR) 可以实现自动输液量化.
- 研究了心肌压力血流 (MBF) 和心肌 perfusion reserve (MPR) 的预后意义.
研究的目的:
- 在疑似或已知的冠状动脉疾病患者中调查压力MBF和MPR的预后值.
- 评估自动化CMR衍生的MBF和MPR与心血管不良结果的关联.
主要方法:
- 一项2个中心的研究包括1049名疑似/已知的冠状动脉疾病患者.
- 人工智能 (AI) 用于自动量化全球/区域压力和休息MBF和MPR.
- 考克斯的比例危险模型调整了伴随性疾病和CMR参数,评估了与死亡和MACE的关联.
主要成果:
- 在平均605天的随访期间,发生了42例死亡和188例MACE.
- 压力降低的MBF和MPR独立地与死亡和MACE风险增加有关.
- 每1mL·g-1·min-1的压力MBF增加了死亡 (1.93) 和MACE (2.14) 的调整危险比率.
- 每降低1个单位的MPR都会增加死亡 (2.45) 和MACE (1.74) 的调整危险比率.
结论:
- 对CMR perfusion绘制的自动化AI量化提供了对心血管不良结果的强大,独立的预测.
- 在冠状动脉疾病患者中,减少MBF和MPR是显著的预后标志物.
- 这种人工智能驱动的方法提高了心血管事件的风险分层.


