人工智能在心脏超声中的应用场景

人工智能（AI）正在影响着人类生活的方方面面，当代医疗模式也发生了较大的改变。近年来，基于对疾病辅助诊疗和防治的信息化及便捷化的极大需求，AI逐渐应用于医学领域，包括对相关疾病的影像结果进行智能识别。目前已出现多种超声心动图软件包借助AI技术，协助图像分析，用于评估心脏结构、功能。

在左心室功能测量中的应用

在左心室功能测量中的应用左心室的容积和功能是超声心动图诊断和研究最常用的指标，在心血管疾病的诊治中占据重要地位。 因此对左心室容积进行准确且可重复的测量是十分必要的。 人工智能在二维TTE准确分割左心室图像的基础上，运用双平面Simpson法可以自动计算出心室容积和LVEF。 因此，对于二维图像，难点不在于计算，而是左心室图像的准确分割。 双平面Simpson法建立在对左心室形状进行几何假设的前提下，往往会低估左心室容积，而三维成像可以完整显示左心室立体图像，弥补二维成像平面定位不准的缺点，提高测量准确性。 随着三维成像技术的逐渐成熟，基于人工智能的三维自动测量软件也不断完善，其对左心室容积的测量结果明显优于二维成像，与心脏磁共振检查（左心室容积测量的金标准）相关性好。 目前的自动测量软件仍有不足，但其优势也很显著，能够节省时间，降低对专业知识的要求，帮助初学者快速准确测量左心室容积。随着轻量型便携式超声仪器的出现，诸多研究者尝试将LVEF测量融入到移动端应用程序中，使左心室功能测量更加简便、快捷。研究者以深度学习模型为基础，采用对抗训练机制，解决轻型便携式设备储存和计算能力不足的问题。在进行左心室图像分割的同时完成LEVF的测量，过程自动化，无需操作者干预，所得结果与专家组一致性高。但是图像质量差、左心室分割不佳等均可导致测量失败或误差偏大，因此如何指导操作者获取高质量的回声视图是未来需要解决的问题之一。

人工智能在室壁运动的量化评估方面也有相应进展。应变及应变率作为定量评估室壁运动的参数，对左心室功能评估可以起到很好的补充作用。近期研究表明，利用人工智能对主应变的牛眼图进行模型训练，预测室壁运动是否异常，3种模型的准确性均在70%以上。其中属于深度学习方法的卷积神经网络表现最佳，敏感度、特异度和准确性分别为81.1%、65.4%和75.0%。当应用于心衰患者时，人工智能也有其独特价值。临床尚未建立量化左心室储备功能的标准，通过整合应变率与其他参数进行模型训练，预测保留射血分数的心衰患者（HFpEF），准确性为81%，且能为临床诊断HFpEF提供客观的参考标准。

在瓣膜疾病中的应用

超声对于瓣膜疾病的诊断具有巨大优势，人工智能分析瓣膜图像时，为了确保质量，通常使用经食管超声心动图的方法进行图像采集。现在市面上已出现几款用于瓣膜自动测量和分析的软件，如eSieValve、AIUS、MVN等。这些软件都是使用人工智能模型开发的自动或半自动软件，可以减少操作者主观意识的影响，以及观察者间及观察者内检查结果的差异性，从而能够对瓣膜进行多次、可重复的准确测量，为疾病诊断、人工瓣膜假体选择、术前评估具体手术方案等提供全面的解剖和功能信息。

智能软件通过对二尖瓣环的解剖和血流动力学信息进行自动分析，可以在一定程度上判断病因，区分器质性二尖瓣反流和功能性二尖瓣反流。 另外，智能软件还可以辅助初学者进行二尖瓣脱垂的诊断。 利用软件对二尖瓣脱垂的患者进行解剖建模和定位，专家组和非专家组用时均显著减少（P＜0.0001），非专家组准确性由83%提升至89%（P=0.003），尤其是对解剖变异较大的P1和A3区域，提升程度更加明显。 对主动脉瓣环的测量，智能软件的结果与多排螺旋CT呈线性相关。 由于人工智能软件存在兼容性问题，导致相关研究的样本量受限，因此无法彻底评估和验证软件的性能。

在心肌病中的应用

目前，人工智能对于心肌病的研究，主要是通过整合多元化的信息共同进行模型训练，以期达到准确识别病变的目的。Narula等通过整合家族史、心电图表现、常规超声图像、多普勒参数及更高级的左心室机械功能参数（如纵向应变、径向应变、组织速度等斑点追踪成像参数）等多元化的信息，对心肌肥大的运动员进行预测，判断其是生理性肥大还是病理性肥大，最终结果与经验丰富的超声医师鉴别水平相当。 深度学习在鉴别缩窄性心包炎（CP）与限制型心肌病（RCM）中也有类似的表现，有研究通过整合斑点追踪成像参数与普通二维超声参数，可以成功鉴别CP和RCM。然而现有实验受限于样本量小、异质性不足等问题，不能准确验证人工智能的适用性。但无疑为我们提供了一个方向，经过不断完善，或许在将来可以建立一个实时人工智能系统对超声图像进行自动判读。

来源

1. 刘梦怡,吴伟春.人工智能在超声心动图中的应用现状及进展[J].中华医学超声杂志(电子版),2021,18(02):216-219.

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排版/编辑：医心编辑部 

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