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| 本文作者： 郭瑞嬋 | 2022-12-31 16:11 |
近日，由聯(lián)影智能與上海市第一人民醫(yī)院合作完成的冠脈CTO AI自動重建研究論文——《Deep Learning Segmentation and Reconstruction for CT of Chronic Total Coronary Occlusion》，在《Radiology》期刊上發(fā)表。
《Radiology》是醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的頂級期刊，2022年其影響因子達到29.1，研究成果能被《Radiology》收錄，意味著該成果得到了放射學(xué)界的高度認可。
參與此次合作研究的上海市第一人民醫(yī)院（簡稱“上海市一”）是國內(nèi)最早成立醫(yī)學(xué)影像科的醫(yī)院之一，于1946年單獨開設(shè)了放射科。人工智能+心胸影像是上海市一放射科科研的重點方向，由該院放射科主任張佳胤帶領(lǐng)，關(guān)于冠脈CTO AI自動重建的研究就是該院在心血管領(lǐng)域進行的科研項目之一。
心血管向來是醫(yī)學(xué)影像AI布局的重要領(lǐng)域，但冠脈CTO重建難度大，尚未有成功率較高的AI產(chǎn)品出現(xiàn)。據(jù)介紹，此次由聯(lián)影智能與上海市一合作研究的算法，對冠脈CTO的自動重建成功率可達95%。
這項研究中使用的算法有何特別之處？如何破解冠脈CTO自動重建的難題？心血管AI領(lǐng)域還有哪些值得投入的研究方向？圍繞這些問題，雷峰網(wǎng)《醫(yī)健AI掘金志》與上海市一放射科主任張佳胤進行了一次對話。
上海市第一人民醫(yī)院放射科主任張佳胤
冠脈CTO（Chronic Total Occlusion），即冠狀動脈慢性完全閉塞性病變，是冠心病介入治療的最大難題之一。
據(jù)《中國心血管健康與疾病報告 2021》，我國冠心病患者已超 1139 萬人，且冠心病患病率、死亡率逐年上升。而在接受有創(chuàng)性冠脈造影（Invasive Coronary Angiography, ICA）的患者中，約 20%-25% 的病例被診斷為冠脈CTO病變。
在臨床中，目前多采用冠脈CT血管成像（冠脈CTA）作為評估冠脈疾病的無創(chuàng)性方法，但對于冠脈CTO的識別和重建，仍需要依賴醫(yī)生后續(xù)憑經(jīng)驗手動繪制。
早在2013年～2014年，張佳胤便已經(jīng)密切關(guān)注到了冠脈CTO這一復(fù)雜病變，在《Radiology》期刊共發(fā)布了3篇與冠脈CTO病變相關(guān)的論文，闡釋了冠脈CTO的影像學(xué)鑒別診斷、指導(dǎo)治療和評價側(cè)枝解剖等問題。
張佳胤介紹，在不使用ICA的情況下，CTO病變在CT成像上時常無法被很好地識別。醫(yī)生只能通過后處理工作站，模擬血管的生長，把閉塞段以及閉塞遠端的側(cè)支血管手動描繪出來，這之后再進行必要的測量，包括長度、鈣化負荷，以及負性重構(gòu)等等。
“傳統(tǒng)對冠脈CTO的辨別需要消耗臨床巨大的人力和時間成本。”張佳胤表示，一般情況下，醫(yī)生需花費十多分鐘才能完成一例冠脈CTO重建。
基于這一痛點，張佳胤與聯(lián)影智能團隊于去年上半年合作開展基于深度學(xué)習算法的冠脈CTO AI 自動重建。從立項到投稿，雖僅歷經(jīng)不到一年半的時間，但實際上這項研究頗有挑戰(zhàn)性。
由于冠脈全閉塞段的顯影微弱或者不佳，在重建過程中很容易造成血管分割、斷裂不全，對算法的要求很高。
為此，研發(fā)人員在算法中融入了冠脈與心臟的解剖結(jié)構(gòu)，為冠脈分割提供了上下文信息，同時將冠脈的局部特征和整體特征相結(jié)合，保證了冠脈分割尤其是顯影不清晰的 CTO 位置分割的完整性、準確性以及連續(xù)性。
最終，雙方團隊對 211 名患者共 240 例 CTO 病變血管進行重建實驗。實驗結(jié)果顯示，算法的自動分割和重建成功率為 95%，而傳統(tǒng)工作站成功率僅為48% 。而在后處理時間方面，借助該算法能最多縮短 80% 的重建時長，2至3分鐘即可出結(jié)果。
目前，這項研究成果已經(jīng)投入到上海市一放射科的臨床中使用。張佳胤表示，在實際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)AI對冠脈 CTO遠端末梢1mm以及1mm以下的細小分支都有著良好的重建效果，幾乎可以自動識別、分割并標注整個閉塞段，還有閉塞遠端的側(cè)支血管，“做出來的圖像效果甚至比人手動的要更好。”
張佳胤認為，這項研究后續(xù)能夠?qū)εR床冠脈CTO的術(shù)前影像精準評價起到很大的推動作用。他希望，未來能夠?qū)⑦@套冠脈重建算法從放射科推廣到心導(dǎo)管室，從而幫助心內(nèi)科更好地做疾病分析與決策。
張佳胤是一位兼具臨床診斷能力與科研能力的優(yōu)秀的放射科醫(yī)生，他的求學(xué)、從業(yè)的道路也是一路緊緊跟隨著心血管影像學(xué)的發(fā)展，希望能夠把自己在臨床經(jīng)驗進行歸納、總結(jié)并轉(zhuǎn)化為循證醫(yī)學(xué)證據(jù)，用實際行動在心血管影像診斷領(lǐng)域注入自己的力量，從而為更多的病人謀取福音。
2006年，張佳胤從上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院獲得碩士學(xué)位。畢業(yè)后，張佳胤在上海交通大學(xué)附屬第六人民醫(yī)院（簡稱“上海六院”）放射科開啟自己的職業(yè)生涯，博士時期師從當時的放射科主任李明華教授。
李明華教授是介入影像科的學(xué)科帶頭人，專攻神經(jīng)影像診斷和神經(jīng)介入治療技術(shù)，是國內(nèi)腦動脈瘤無創(chuàng)成像和微創(chuàng)介入治療的先驅(qū)者。
從業(yè)不久后，張佳胤就遇到了醫(yī)學(xué)界的一個重要技術(shù)轉(zhuǎn)折點。2007年，正值64排CT在國內(nèi)普及，心血管領(lǐng)域的CT成像技術(shù)得到突破，使得CT用于常規(guī)冠心病臨床診斷成為可能。
而在64排CT普及以前，受限于檢查設(shè)備的限制，雖然冠心病發(fā)病率高、危害性大，但用CT診斷冠心病在放射科幾乎是一個無人問津的領(lǐng)域。
張佳胤對心血管方向十分感興趣，他向?qū)熇蠲魅A教授申請從事這個方向的研究。盡管這并非李明華教授的專攻領(lǐng)域，面對學(xué)生的熱情，他選擇全力支持張佳胤的選擇。
作為較早進入這個方向的學(xué)者，張佳胤從業(yè)至今見證了心血管領(lǐng)域的崛起。截至目前，他已經(jīng)在《Radiology》上發(fā)表了6篇心血管相關(guān)的研究論文。
2017年前后，隨著國內(nèi)各大醫(yī)學(xué)影像AI廠商相繼成立，從那時起，關(guān)于AI的引入已經(jīng)成為各大醫(yī)院放射科著重考慮的話題。
張佳胤與醫(yī)學(xué)影像AI的結(jié)緣也始于這個階段。在上海六院時，張佳胤從聯(lián)影智能的一款肋骨骨折AI產(chǎn)品中感受到了AI所具有的效用，從此對AI持開放、擁抱的態(tài)度。
2021年1月，張佳胤加入上海市第一人民醫(yī)院，擔任該院放射科主任，他正式主導(dǎo)基于心臟疾病影像診斷和AI新技術(shù)研發(fā)的國家級項目，與聯(lián)影智能展開合作研究。
張佳胤認為，在心血管、頭頸血管、肋骨骨折的檢出等一系列需要醫(yī)生手工大量干預(yù)的領(lǐng)域，AI都是剛需。
而國內(nèi)第一張AI醫(yī)療三類證，正是落在了心血管領(lǐng)域。到目前為止，在心血管領(lǐng)域，尤其是冠脈方向，已有不少醫(yī)學(xué)影像AI企業(yè)入局。
根據(jù)《中國醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展報告（2021-2022）》，截至2022年5月31日，在已獲NMPA三類證的產(chǎn)品中，心血管產(chǎn)品的數(shù)量僅次于肺結(jié)節(jié)。
入局者眾多，但在張佳胤看來，心血管AI研發(fā)仍有許多需要攻堅的方向。
首先是解剖學(xué)方向。此次與聯(lián)影智能合作的冠脈CTO AI自動重建研究，已經(jīng)有效解決完全閉塞性血管的辨別和重建問題，但是對于 AI在冠脈支架、橋血管以及起源異常這類特殊的、復(fù)雜的解剖結(jié)構(gòu)的識別上，技術(shù)上還存在較大的挑戰(zhàn)性，許多AI產(chǎn)品都無法適用于這類結(jié)構(gòu)。
張佳胤透露，這些更具挑戰(zhàn)性的研究方面，上海市一與聯(lián)影智能也已取得了較好的識別和分割結(jié)果，不久后將披露最新的研究成果。
其次是功能學(xué)成像方向。由于冠脈斑塊非常微小，不易進行自動分割，手動后處理難度大，因此冠脈斑塊成分的自動分析也有待突破；另外冠脈CT血流儲備分數(shù)模擬計算（CT-FFR）對功能學(xué)的研究也很關(guān)鍵，目前上海市一正基于聯(lián)影智能的產(chǎn)品進行大樣本的、多中心的臨床驗證。
除了以上提及的關(guān)于血管水平的功能評價，還有心肌水平的評價。
張佳胤表示，在臨床中，心肌血流灌注成像流程十分繁瑣，涉及多個步驟，完成一位患者的檢查和成像分析，需要花費20～30分鐘，臨床痛點十分突出。上海市一與聯(lián)影智能的合作研究也覆蓋這一環(huán)節(jié)，目前由雙方研發(fā)的CT心肌灌注全自動定量分析軟件已經(jīng)投入到臨床中，可以一站式自動完成診斷流程。
綜上所述，上海市一與聯(lián)影智能從解剖學(xué)到功能學(xué)等環(huán)節(jié)上都開展了合作項目，多方位地覆蓋心臟CT影像檢查的難點領(lǐng)域。而這樣全棧全譜的醫(yī)療AI，正是未來的發(fā)展趨勢。
正如中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會主任委員、上海長征醫(yī)院放射診斷科主任劉士遠教授在第三屆中國醫(yī)學(xué)影像AI大會中提到的那樣，AI醫(yī)學(xué)影像企業(yè)應(yīng)加快建設(shè)一縱一橫業(yè)務(wù)布局，基于臨床場景解決多任務(wù)、多維度的問題，并基于部位和器官輸出整體檢查的結(jié)果。
從行業(yè)整體趨勢來看，醫(yī)學(xué)影像AI正在往全流程、多任務(wù)、多維度方向發(fā)展，橫、縱向的布局都會越來越深入。雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng)) 雷峰網(wǎng)
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