2020年版《冠状动脉CT血流储备分数应用中国专家建议》解读

杨文洁，严福华

（上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科，上海 200025）

冠状动脉CT血管成像（coronary CT angiography，CCTA）是诊断冠心病首选的无创影像检查技术，其具有很高的阴性预测值。虽然该检查能够较好地提供冠脉斑块及其狭窄程度的解剖信息，但却无法准确评估患者血流动力学受损的严重程度，难以从功能学角度来评价冠状动脉（以下简称冠脉）狭窄对心肌血供的影响[1]。血流储备分数（fractional flow reserve，FFR）为冠状动脉狭窄段的最大血流量与理想状态下无狭窄时的最大血流量之比，其作为一种血流动力学指标，对冠脉缺血性狭窄的评估和介入治疗的指导有决定性作用。以往只能通过有创性地测量冠脉内压力来获得FFR。近年来，基于CCTA 影像学数据的FFR（CT-FFR）能同时提供冠脉的解剖学和生理学信息，评估狭窄段冠脉对应心肌的缺血情况，已成为临床研究和应用的新热点。但其属于新的技术指标，业界对其应用指征、技术规范等缺乏共识，妨碍了它的广泛应用。为推动CT-FFR技术在我国的规范化应用，中华医学会放射学分会质量控制与安全管理专业委员会和江苏省医学会放射学分会智能影像与质量安全学组共同撰写了《冠状动脉CT血流储备分数应用中国专家建议》（以下简称为冠脉CT-FFR 专家建议）[2]，并于《中华放射学杂志》上刊载。这是我国放射学界首次针对CT-FFR 发布的专家建议，其具有较高的推广价值和指导意义，且国外尚无类似的专家建议。笔者将就冠状CT-FFR 专家建议的发布背景和必要性、技术原理和发展现状、诊断效能、影像学表现和临床应用、检查操作和测量中的注意事项、不足和展望等五方面，对其进行解读。

冠脉CT-FFR 专家建议的发布背景和应用CT-FFR 的必要性

CCTA 检查作为被临床广泛应用的冠脉无创性影像学检查手段，其排除冠心病（任意冠脉狭窄≥50%）的准确率达98%以上，即阴性预测值极高，但其诊断心肌缺血的特异度较低。一项纳入18 个研究共1 535 例病例的荟萃分析显示，以患者人数计算，CCTA 与CT-FFR 检查诊断引起心肌缺血的冠脉斑块的灵敏度相似（90%比94%），而特异度相差较大（43%比72%）；以病变血管分支数量计算，两者的灵敏度分别为89%和83%,特异度为65%和77%，CCTA 的2 项特异度均明显低于CT-FFR[3]。另一项包含5 330 例病例的荟萃分析亦发现，对于诊断血流动力学异常的冠心病，CT-FFR 检查的血管水平特异度（0.78，95%CI 为0.72～0.83）明显高于CCTA 检查（0.61，95%CI 为0.54～0.68）[4]。由此可见，采用CT-FFR 技术进行诊断，可有效降低CCTA检查的假阳性率，即采用CT-FFR 技术可在CCTA检查提示中重度狭窄的病变中，精准检出导致心肌缺血的病变，进而避免患者接受不必要的有创冠脉造影（invasive coronary angiography,ICA）检查和经皮冠状动脉介入（percutaneous coronary intervention，PCI）治疗，可降低患者的医疗风险和经济负担，对避免过度医疗和不必要的、有创且昂贵的检查，具有非常重要的现实意义。

CT-FFR 技术的原理和发展现状

“冠脉CT-FFR 专家建议”从CT-FFR 的技术原理和工作流程、分析软件等方面介绍了CT-FFR技术。

一、技术原理

FFR 指的是在冠脉存在狭窄病变的情况下，该血管所供心肌区域能获得的最大血流量与理论上、正常情况下同一区域所能获得的最大血流量之比，简化定义为心肌最大充血状态下的狭窄远端冠状动脉内平均压与冠状动脉口部主动脉平均压比值。CT-FFR 是将计算流体动力学（computational fluid dynamics，CFD）应用于CCTA 图像数据中，以模拟冠脉生理状态的图像后处理技术。相比有创的FFR 检测，CT-FFR 技术具有无创、便捷的特点。

二、工作流程

CT-FFR 具体实施过程中，首先录入主动脉根部、心肌、冠脉的解剖信息，定义流入、流出的模型参数；其后，将CCTA 提供的3D 解剖学模型骨架进行分割和建模，模拟冠脉微循环网络，并计算静息状态下和最大充血状态下的冠脉微循环阻力变化。将血液设定为不可压缩的、具有恒定密度和黏度的牛顿流体，再假设给定升主动脉的压力或血流值，然后基于CFD 的基本原理，使用Navier-Stokes 方程对CCTA 模型进行运算，计算出基于CCTA 3D模型中每个点的静息状态下和最大充血状态下的血流、压力等数值，经血管管腔大小与阻力间的关系模型得到静息状态下的冠脉循环阻力，并模拟和推算最大充血状态下的冠脉微循环阻力[5]。

三、计算方法及数据分析

CT-FFR 的CFD 计算方法则包括满维模型、降维模型、混合模型和机器学习。近几年出现的基于机器学习算法的CT-FFR 技术，使用了多层神经网络结构模型进行离线训练，可确定冠脉解剖结构与其相应血流动力学之间的复杂关系。该技术利用大的数据库对该模型进行模拟训练，最终建立了符合CFD 规则的、可结合已知CCTA 解剖特征和FFR数值的模型[6]。这种将机器学习用于CT-FFR 分析的图像合成、冠脉提取等环节的新技术，是业界近年来的发展趋势[7]。

目前，CT-FFR 的数据分析方式主要有2 种，即云端分析和本地处理。云端、满维处理的方式收费成本高昂，图像传递不方便，计算速度慢，而随着技术的发展，在本地处理的、快速CT-FFR 分析成为了可能。已有研究报道，CT-FFR 本地处理可达到与CT-FFR 云端分析相似的诊断精度[4]。

CT-FFR 的诊断效能、影像学表现和临床应用

冠脉CT-FFR 专家建议中内容涉及CT-FFR 临床部分的篇幅较多，笔者将其汇总，就诊断效能、影像学表现及临床应用方面进行解读。

一、CT-FFR 技术的诊断效能

早期的多项研究，包括3 项多中心研究（diagnosis of ischemia-causing stenoses obtained via noninvasive fractional flow reserve，DISCOVER-FLOW；determination of fractional flow reserve by anatomic computed tomographic angiography，DeFACTO；analysis of coronary blood flow using ct angiography:next steps，NXT），将CT-FFR 检查与有创的FFR 检查（诊断金标准）进行比较，发现CT-FFR 检查的诊断准确率达到了83%～97%，远高于CCTA（56%～81%)[7]，且CT-FFR 检查过程中，受检者无需注射腺苷，故接受度更高。

冠脉CT-FFR 专家建议中还罗列了基于三维CFD、降维CFD 和机器学习的CT-FFR 检查的诊断效能，灵敏度基本可达78%～94%，特异度可达61%～96%。该专家建议还着重指出，对于冠状动脉狭窄程度为30%～70%的临界病变，血管水平的CT-FFR检查诊断缺血特异度临界病变的灵敏度、特异度、准确率分别为74%～91%、67%～94%、69%～78%[8]，并能重新区分68%的缺血假阳性患者[9]，诊断效能较单独的CCTA 检查更优。

但也有文献报道，CT-FFR 检查的诊断准确率随着CT-FFR 数值的不同会有变化，如CT-FFR>0.90 时，其检出病变中97.9%与有创FFR 检查结果相符（FFR>0.80）；而CT-FFR<0.60 时,其检出病变中仅86.4%与有创FFR 相符（FFR≤0.80）；CT-FFR值位于0.61～0.89 时则为灰色地带[10]，即CT-FFR 诊断准确率较低的地带，需结合具体病例情况和其他检查结果而定。

二、影像学表现

相较于负荷超声、负荷心脏MRI（cardiac MRI，CMR）、单光子发射计算机断层成像（single photon emission computed tomography，SPECT）、正电子发射体层成像（positron emission tomography，PET）等心肌缺血诊断技术，CT-FFR 技术更易掌握，推广应用简单、可行，且诊断效能毫不逊色于上述检查手段。而负荷超声心动图检查不能获得定量心肌灌注的指标；CMR 检查不能直接显示冠状动脉血管和狭窄情况，且检查耗时长、技术要求高；而负荷PET检查的图像空间分辨率不足，不能直接显示冠状动脉血管，且存在静息和负荷检查耗时过长、放射性核素药物不易获取和储存等问题。

最近的PACIFIC 研究发现，与CCTA、SPECT和PET 相比，CT-FFR 检查诊断缺血病变的受试者操作特征曲线下面积值最大（0.94），明显优于CCTA（0.83,P<0.01）、SPECT（0.70,P<0.01）和PET（0.87,P<0.01)检查[11]。一项包含74 个研究的荟萃分析发现，CMR、PET、CT 心肌灌注和CT-FFR 的诊断灵敏度相似（血管层面，87%、86%、89%、86%；患者层面，88%、0%、88%、90%,P>0.05），灵敏度相似（血管层面，89%、88%、89%、83%；患者层面，84%、84%、87%、75%,P>0.05）；明显优于SPECT（灵敏度，血管层面72%，患者层面78%,P<0.05；特异度，血管层面79%，患者层面79%,P<0.05）和心脏超声（灵敏度，血管层面62%，患者层面69%,P<0.05）[12]。亦有一较小样本的文献报道，CT-FFR 检查诊断的灵敏度高于CMR（97%比47%，P<0.001），而特异度低于CMR[13]（42%比88%,P<0.001）。

三、临床应用

1.指导治疗决策及预测预后：冠脉CT-FFR 专家建议指出，CT-FFR 检查结果可指导冠心病患者后续临床诊疗方案的制定，包括减少ICA 检查，节约后续治疗成本；评估冠心病患者的预后，预测疑似冠心病患者或急性胸痛患者的心血管严重不良事件发生风险，改善患者的危险分层。已有多项重量级前瞻性、多中心研究支持上述观点。如随访90 d和1年的心血管严重不良事件ADVANCE（Assessing Diagnostic Value of Non-invasive FFRCT in Coronary Care）研究共纳入了5 000 例病例，结果发现90 d 时CT-FFR>0.80 的患者无一例发生心肌梗死，其中仅有0.6%发生了心血管严重不良事件；1年随访发现，CT-FFR>0.80 患者的心肌梗死发生率及死亡率均明显低于CT-FFR<0.80 的患者，且因CT-FFR 结果而取消ICA 的患者无一例发生心血管严重不良事件[14]。回顾性RIPCORD（routine pressure wire assessment influence management strategy at coronary angiography for diagnosis of chest pain）研究分析了200 例稳定型胸痛患者的CCTA检查结果，并将之与CT-FFR 结果进行对比，发现44%的患者根据CT-FFR 结果而更改了临床决策，8%的患者需再通的罪犯血管被重新分类[15]。但至目前为止，尚无随机前瞻性、多中心大样本研究报道CT-FFR 参与血管再通决策的长期预后，且CT-FFR检查无法评估心肌的活性。

CT-FFR 检查可无创性地在冠脉多支血管病变患者中判断罪犯血管，重新定义需要干预的缺血特异性病变的血管数目，为选择合适的血运重建方式提供决策依据。SYNTAX（The Synergy between PCI with Taxus and Cardiac Surgery）Ⅱ和Ⅲ期研究则发现，CT-FFR 联合CCTA 检查可同时提供解剖学和功能学信息，有利于冠脉复杂病变治疗方案的选择，与基于ICA 的治疗策略选择间的相关性系数达到0.82[16]。也有研究发现，CT-FFR 检查结果改变了7%的冠脉多支病变患者的决策[17-18]。

2.指导PCI：采用CT-FFR 检查结果指导PCI是最新且较有争议的研究方向。冠脉CT-FFR 专家建议显示，CT-FFR 的虚拟模拟运算模式可以模拟冠脉支架置入前、后的情况，且模拟结果与有创FFR检查结果间一致性良好，采用CT-FFR 检查预测虚拟支架置入前缺血性病变的准确率为77%，预测虚拟支架置入后残余缺血的准确率为96%[19]，因此，专家建议有保留地建议采用CT-FFR 检查帮助计划行PCI 的患者选择目标病灶和支架大小，并预测支架放置后的功能性改变。但该研究仅纳入了44 例患者共48 处病变，样本量较小，且缺乏长期预后随访数据。

CT-FFR 检查预测PCI 术后情况的准确率及结局的价值尚有待进一步行大样本及不同类型支架的研究以证实。另一方面，CT-FFR 检查无法在PCI术中实时提供信息，而有创的FFR 检查可在支架放置过程中和放置后全程分析支架放置效果。联合有创性FFR 检查的PCI 手术，操作医师往往可用FFR 导丝作为导引丝，故有创性FFR 检查作为一种冠脉腔内成像方法，有利于观察支架膨胀不全、异位及斑块剥落、血栓形成、分叉病变等[20-22]，并可测量冠脉血流储备来评价冠脉微循环，而上述特点CT-FFR 并不具备[23-24]。

CT-FFR 检查操作和测量中的注意事项

冠脉CT-FFR 专家建议针对CT-FFR 的实际操作、应用环节提出了建议，以帮助该技术的实际应用。

一、优化CCTA 图像采集

冠脉CT-FFR 专家建议中有部分内容阐述了CCTA 的图像质量和算法对CT-FFR 测量精度的影响。在2015年和2017年的NXT、PROMISE 研究中，有11%～33%的CCTA 图像无法进行CT-FFR 分析[9,25-26]。近年来，随着CT 检查时间分辨率的提高、图像质量的提高和CT-FFR 算法的改进，CT-FFR检查成功率大幅提高，如2020年发表的ADVANCE研究中只有3.2%的病例因CCTA 图像质量差而计算失败[14]。CT-FFR 计算失败最主要的原因是存在运动伪影[4]，其他常见原因包括图像噪声大，存在错层、钙化伪影，以及受时间分辨率、图像层厚、管电压及心率影响等[27-30]。硝酸甘油和美托洛尔的使用亦可在一定程度上提高CT-FFR 的诊断特异度[31]。

二、测量位置

测量位置是CT-FFR 检查实际操作中非常重要的环节。有创性FFR 检查中，一般在最大充血状态下测量冠脉狭窄远端20～30 mm 处的FFR 值。而冠脉CT-FFR 专家建议推荐，在CT-FFR 检查中使用病变水平CT-FFR 值，即狭窄病变远端20～30 mm的CT-FFR 值，判别是否为缺血特异性狭窄。鉴于目前对CT-FFR 和有创性FFR 检查的对照研究比较的多为局限病变远端某个点的FFR 值，且有创FFR 检查无法测量整个冠脉树的FFR 值，故尚无包含整个冠脉树、点对点的FFR 对照研究。

对冠脉弥漫病变和无冠状动脉阻塞性病变的血管，目前尚无指南推荐具体的有创性FFR 和CTFFR 测量步骤，故冠脉CT-FFR 专家建议推荐记录血管水平的CT-FFR 值。

三、检查适应证

实际上，并非所有的冠脉斑块狭窄病例都适合进行CT-FFR 分析。冠脉CT-FFR 专家建议指出，CT-FFR 技术最适用于分析CCTA 显示冠脉狭窄程度为30%～70%的病变。目前对于应用CT-FFR 技术分析支架置入、冠脉旁路移植术后患者的冠脉情况的经验较少，现有CT-FFR 软件的测量精度存疑。对于存在微血管病变、广泛严重钙化病变、冠脉分叉病变和复杂病灶的患者，需结合其他影像学和临床评价手段进行综合分析。此外，值得指出的是，目前也缺乏采用CT-FFR 检查随访冠脉狭窄病变患者的依据[32]。

四、CT-FFR 值的解读

冠脉CT-FFR 专家建议推荐，病变远端CTFFR 值>0.80 时，认为该病变不会引起缺血改变；病变远端CT-FFR 值<0.70 的病变则被认为是缺血特异性病变，推荐进行血运重建；CT-FFR 值位于灰区（0.70～0.80）的患者是否需要血运重建，应综合考虑患者的临床表现和其他功能影像学信息来决定。CT-FFR 值位于灰区时的信息判断是CT-FFR 分析的难点，文献报道显示，CT-FFR 值位于0.70～0.80的病变，其诊断准确率仅为46%[18]。无独有偶，有创性FFR 检查中亦存在同样问题，其FFR 值灰区为0.76～0.80。

不足与展望

冠脉钙化斑块造成的硬化线束伪影，不仅会干扰CCTA 检查对冠脉狭窄程度的评估，还会影响CT-FFR 检查的准确性。但不论钙化积分在400 以上或以下，CT-FFR 检查对缺血特异性病变的诊断准确率均高于单独CCTA 检查[33]；在钙化积分≤1 000 患者中，CT-FFR 检查诊断特异性缺血病变的结果与有创性FFR 检查结果间的相关系数为0.81[34]。但目前发表的纳入重度钙化患者（钙化积分>1 000）的CT-FFR 研究较少，有待进一步行大样本研究来验证重度钙化对CT-FFR 诊断效能的影响。

CT-FFR 在其他复杂病变，如分叉病变、左主干病变（>50%狭窄）、单支串联病变、严重三支病变等的价值尚不明确，需进一步研究。冠脉支架和冠脉旁路移植术后的病例亦不适合进行CT-FFR 分析[35-36]。

冠脉CT-FFR 专家建议指出，CT-FFR 分析的算法有待提升，结合斑块特征进行分析，其与其他成像方法的对照比较方面仍有待深入研究。此外，笔者认为，业界亟需制定标准化的CT-FFR 操作规范，包括CCTA 扫描技术、图像质量标准化、测量步骤规范、诊断标准；临床应联合制定统一的CTFFR 检查适应证标准，完善CT-FFR 与其他无创技术联合使用的方案，并指导临床诊疗路径的选择。