冠状动脉CTA：斑块特征定量参数与血流储备分数的相关性分析

张晓蕾， 唐春香， 李建华， 刘春雨， 周长圣， 陆梦洁， 张龙江

冠状动脉CT血管成像(coronary computed tomography angiography，CCTA)已成为诊断冠心病的重要方法，然而常规CCTA只能了解冠状动脉解剖学管腔的狭窄程度，不能准确判定狭窄是否导致血流动力学异常并引发心肌缺血。目前冠状动脉造影结合血流储备分数(fractional flow reserve，FFR)值的测量是诊断冠状动脉狭窄病变引起的血流动力学异常的金标准[1]，有较多研究将FFR≤0.80作为指导介入治疗及评估预后的指标[2-3]。但传统的FFR测量方法为有创检查，且费用较高，使其临床应用受到一定限制。近年来，基于CCTA的无创性FFR(fractional flow reserve derived from CCTA，FFRCT)测量技术应用越来越广泛。多项研究证实FFRCT对诊断缺血性冠状动脉狭窄具有较高的敏感性、特异性和准确性[4-5]，且与有创性FFR测量值间的一致性较高[6]。传统观念认为冠状动脉严重狭窄即可提示心肌缺血，但越来越多的研究发现狭窄严重程度与缺血之间存在不一致性，约一半以上阻塞性冠状动脉疾病并未引起心肌缺血[7]，而非阻塞性病变也可以导致心肌缺血[8]。最近，有研究者将CCTA图像经过精细的手动分割后分析斑块特征并与血管内超声对比，结果显示动脉粥样硬化斑块的特征，如坏死核心、斑点钙化或正性重塑与心肌缺血密切相关，而与腔内狭窄的程度无关[8-9]。因此冠状动脉粥样硬化斑块的特征可作为冠状动脉狭窄与局部心肌缺血之间的潜在联系[10]，但斑块特征对于FFRCT判断心肌缺血的影响尚未见文献报道。本研究中以有创FFR测量值为诊断标准，旨在探讨冠状动脉斑块特征定量参数与FFRCT测量值的相关性。

材料与方法

1.一般资料

回顾性搜集2009年1月-2017年6月在我院行CCTA和有创FFR检查的39例患者的病例资料，1例患者的CCTA图像质量差(运动伪影)而被剔除，最终将38例患者纳入本研究。其中女13例，男25例，年龄42～83岁，平均(60.5±9.3)岁。38例中30例患者有胸闷、胸痛症状，29例患者有高血压病史，13例患者有高血脂症，10例有糖尿病史，13例有吸烟史。

2.检查方案和数据测量

使用Siemens Somatom Definition(6例)或Flash(32例)双源CT扫描仪和前瞻性心电门控技术。扫描前2～3 min所有受检者舌下含服硝酸甘油片以扩张冠状动脉。先扫描定位像来确定扫描范围，随后使用双筒高压注射器向患者外周静脉内注射非离子型对比剂优维显60 mL(370 mg I/mL)，注射流率4.5～5.0 mL/s；应用人工智能触发扫描系统确定延迟时间(将感兴趣区设置在升主动脉，当其CT值达到100 HU时即触发扫描)。CT扫描参数：120 kV，280 mA，准直器宽度64×2×0.6 mm，层厚0.75 mm，机架旋转时间0.28 s，球管旋转时间0.33 s/r。

FFR值的测量：测量FFR值是在冠状动脉造影时进行，术中向冠状动脉远端推送压力导丝，使压力感受器通过狭窄病变段而尽可能到达其远端，注射腺苷使血管达到最大扩张状态，通过压力导丝测量冠状动脉狭窄处远端管腔内的压力，并记录指引导管同步测得的主动脉压力，两者的比值即为FFR值，以FFR≤0.80作为心肌缺血的诊断标准[2]。

FFRCT值的测量：基于CCTA扫描数据，选取收缩期或舒张期图像中质量最好的一期图像，使用Siemens工作站cFFR软件(version 3.0.0)经计算获得冠脉的FFRCT值。cFFR软件采用深度机器学习模型来预测冠状动脉的FFRCT值。深度机器学习模型不同于以往的物理血流动力学模型，它通过生成12000种不同的冠状动脉解剖特征，结合随机模拟的放置在不同分支及分叉处的狭窄以及所有位置处的FFRCT值进行训练，此模型通过分析不同的解剖特征与对应处的FFRCT值之间的关系来进行学习和记忆。模型训练中的FFRCT值是根据降阶(1-维)的Navier-Stokes方程计算流体力学特征而得。训练结束后，当输入新的CCTA数据后，此模型会基于此前深度学习积累的数据特征，迅速推算出相应的FFRCT值。将具有高图像质量的CCTA数据导入cFFR软件后，该软件会自动提取冠状动脉树的中心线及管腔，若自动提取不满意时，可手动修改。当操作者认可了软件提取的全部中心线和管腔后，则会自动显示伪彩色的冠状动脉树，不同颜色代表不同的FFRCT数值。由一位影像科医师(有3年CCTA相关工作经验)对所有患者的冠脉FFRCT值进行测量，根据有创法测量每支血管(管径≥2 mm)的FFR值时所选取的位置，在CCTA图像上选取对应位置进行FFRCT值的测量。以FFRCT≤0.80作为诊断心肌缺血的标准[6,11]。

图1 左冠脉近段狭窄患者。a) CTA多平面重组图像，示左冠状动脉前降支近段易损斑块，管腔中度狭窄(箭)； b) 斑块分析显示左冠状动脉前降支脂质斑块(蓝色)的体积33.95mm3，纤维斑块(绿色)的体积324.18mm3，钙化斑块(黄色)的体积38.78mm3； c) 测量左冠状动脉前降支中段FFRCT值为0.77(箭)； d) 冠状动脉造影显示左冠状动脉前降支近段管腔狭窄达70%(箭)，测得FFR值为0.75。

斑块特征的定量分析：应用Siemens工作站Frontier Version 4.0中Coronary Plaque Analysis 4.2.1软件对测量了FFR值的相应冠状动脉内的斑块(长度≥2 mm者)进行斑块特征分析，由一位影像科医师(3年CCTA相关工作经验)进行操作和测量，并由另外一位高年资医师对测量过程中选取的管腔中心线及斑块内外壁是否正确进行审核。不同性质的斑块通过三种伪彩色进行标识(脂质斑块为蓝色，纤维斑块为绿色，钙化斑块为黄色)。根据冠状动脉的三大分支以及美国心脏病协会的冠脉分段方法对斑块的位置进行标注，并注明是否存在“餐巾环”征，生成斑块分析报告(图1)。斑块特征定量分析指标包括斑块长度、斑块总体积、钙化斑块体积、脂质斑块体积、纤维斑块体积、狭窄程度、最小管腔面积、重塑指数和偏心指数。斑块长度是指沿着冠脉走向自斑块起始处至斑块远端的长度。斑块总体积为斑块内的钙化斑块、脂质斑块和纤维斑块的体积之和。钙化斑块体积指CT值>190 HU且<950 HU的斑块体积。脂质斑块体积指CT值>-100 HU且<30 HU的斑块体积。纤维斑块体积指CT值在30～190 HU的斑块体积。最小管腔面积即斑块所在处血管腔最狭窄处的管腔面积。按照以下公式分别计算冠脉的狭窄程度、重塑指数(remodeling index，RI)和偏心指数(eccentricity index，EI)：

(1)

(2)

(3)

3.统计学方法

使用SPSS 23.0软件对数据进行统计学分析。以FFRCT值为依据将50支观察血管分为FFRCT>0.80组和FFRCT≤0.80组。正态分布的计量资料采用均数±标准差表示，非正态分布的计量资料用中位数(上四分位数，下四分位数)表示；计数资料采用例数和百分比表示。两组计量资料的比较，先对数据进行正态性检验(以0.1作为检验水准进行Shapiro-Wilk检验)，当数据不服从正态分布时采用Mann-Whitney非参数检验，当数据服从正态分布时进行方差齐性检验(以0.1作为检验水准进行Levene检验)，当方差齐性时采用两独立样本t检验，方差不齐时采用Satterthwaite校正t检验。以P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1.基本临床资料

38例患者共有50支冠脉血管进行了观察和分析，包括右冠状动脉主干7支、左冠脉前降支35支、左回旋支4支、对角支2支、左室后支1支和后降支1支。50支血管的FFRCT值为0.67～0.98，中位数为0.85； FFRCT>0.80组共39支血管，FFRCT≤0.80组共11支血管。

2.斑块特征对FFRCT值的影响

两组中斑块特征定量参数值及统计分析结果见表1。共9项定量参数中斑块长度(P=0.004)、斑块总体积(P=0.008)、脂质斑块体积(P=0.001)以及纤维斑块体积(P=0.013)这4项参数的组间差异具有统计学意义。

讨 论

本研究以冠状动脉血管造影测量的FFR值作为金标准，分析冠状动脉斑块定量特征与FFRCT值间的相关性。在前期的相关研究中已证实FFRCT与FFR值之间具有良好的一致性[12]。因FFR值的测量方法为有创性检查，限制了其临床应用，因此本研究中根据FFRCT值对病变血管进行分组，具有重要的临床意义。本研究结果显示，斑块长度、斑块总体积、脂质斑块体积和纤维斑块体积是FFRCT值的主要影响因素，提示除冠状动脉狭窄以外，斑块成分是影响心肌缺血的主要因素。

基于CCTA的冠状动脉FFRCT测量作为一种新的无创性测量方法，与冠脉造影FFR测量值间具有良好的一致性[6,11]。以往应用比较多的是基于流体力学分析方法计算的FFRCT(如HeartFlow软件，Redwood City,California)，其在冠状动脉缺血性疾病中的诊断准确性已得到证实[13]。本研究中采用基于深度学习模型cFFR软件来测量FFRCT值，cFFR软件可以迅速(平均2.4s)获得FFRCT值，可重复测量，所测得的FFRCT值与基于冠脉造影检查测得的FFR值间具有较好的一致性[8,14]。另外，对斑块特征的分析基于半自动的斑块定量测量，通过分析这些特征与FFRCT值的相关性，进一步预测该病变血管是否伴有心肌缺血的可能性。

表1 两组中斑块特征的定量参数值及对比分析

注：斑块长度的对应统计量为t值，其它参数的对应统计量为Z值。

以往多项研究[9,11,13,15,16]已证实冠状动脉粥样硬化斑块特征与心肌缺血之间的相关性。冠状动脉粥样硬化斑块中脂质斑块体积较大解释了冠状动脉狭窄程度与心肌缺血之间不匹配的原因[11]。脂质斑块的特征是存在坏死核心[17]。含有坏死核心的斑块是引起心肌梗死以及心源性猝死的主要原因[15-16,18]。因此，本研究及其他研究结果提示脂质斑块与缺血间的密切关系。DeFACTO多中心研究表明斑块体积百分比、低密度非钙化斑块、斑块长度均可提示心肌缺血[11]。Gaur等[19]研究入组了254例患者的484支血管(均进行了有创FFR测定、FFRCT测定以及斑块特征分析)，结果显示低密度非钙化斑块体积≥30 mm3，非钙化性斑块体积≥185 mm3，斑块总体积≥195 mm3，斑块长度≥30 mm，均提示FFR≤0.80，其中低密度非钙化斑块体积≥30 mm3可作为独立危险因素。Naya等[20]的报道称斑块长度、成分及重塑指数与缺血之间并无相关性。本研究中发现斑块长度、斑块总体积、脂质斑块体积(即低密度非钙化斑块体积)、纤维斑块体积是FFRCT值的影响因素，与其他研究结果存在一定差异，主要原因可能在于纳入的样本量较小及斑块的多样性的差异，这需要以后进一步增大样本量及更多样的斑块特征进行深入研究来证实。

本研究不足之处：①本研究纳入的病例数较少，研究结果显示斑块长度、斑块总体积、脂质斑块体积、纤维斑块体积对于FFRCT值的影响，有可能存在一定偏倚，扩大样本量进行深入研究仍是非常必要的；②本研究以血管为研究单位并针对有FFR测量值的血管，对于存在斑块而未进行FFR测量的其它冠状动脉血管并未研究。③斑块特征分析中脂质斑块与纤维斑块的区分仅依据其CT值的高低，在判别斑块类型的准确性方面有待进一步完善。④本研究未针对cFFR的准确性开展研究，然而cFFR的准确性已经在前期相关研究中得到验证[12]。

总之，本研究显示定量的冠状动脉斑块特征，尤其是斑块长度、斑块总体积、脂质斑块体积、纤维斑块体积是FFRCT值的主要影响因素。然而由于本研究病例数较少，仍需要积累更多病例进一步证实本研究发现。