2023心脏成像和心力衰竭管理方面的进展（全文）.docx

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1、2023心脏成像和心力衰竭管理方面的进展（全文）背景心力衰竭是一种临床综合征，具有复杂的病理生理学、并发多种合并症以及频繁的失代偿和住院治疗。它与显著的发病率和死亡率有关，这意味着高治疗成本。本研究主题介绍了心力衰竭领域的心脏成像新技术，旨在改善管理策略。射血分数保留的心力衰竭射血分数保留型心力衰竭（HFPEF）是一种具有挑战性、未完全阐明的疾病，具有多种病因和合并症。正在进行的大量研究可以帮助改善对这种可变人群的管理。心血管影像学检查，尤其是超声心动图，在这种疾病中起着重要作用，因为它是诊断、分层和治疗方案的一线影像学检查方式。DelTorto等人的研究表明,先进的多模态心血管成像（超声心动

2、图，计算机断层扫描-CT,心脏磁共振-CMR和核医学成像，如scintigraphy和SPECT）对于筛查和检测HFPEF患者不同病因的重要性。通过超声心动图，我们评估左心室（LV）的收缩功能和舒张功能（二尖瓣前向血流速度、二尖瓣环E速度、E/H比、三尖瓣反流峰值速度和左心房容积指数）,以及其他测量，如肺静脉速度和斑点跟踪超声心动图（STE）的整体纵向应变（GLSCMR是测量左心室和右心室容积、室壁厚度、质量和射血分数的金标准。通过心脏CTf除了冠状动脉解剖学评估外，我们还可以检测瓣膜钙化，并评估左心室功能以及心外膜脂肪组织的存在和发展。运动负荷试验超声心动图对于评估心肌活力非常重要，建议用于

3、确认劳力性呼吸困难患者的HFpEFo研究最多的参数是二尖瓣E/e，比值（15）和三尖瓣反流速度（2.3m/s）,这可能表明平均肺毛细血管楔压（mPCWP）和肺动脉收缩压（SPAP）升高。Verwerft等人的研究为运动舒张负荷试验提供了额外的超声心动图参数，例如运动状态下室间隔收缩期峰值（运动状态：S9.5cm/s）,这是与运动肺动脉楔压升高（PAWP）相关的最佳超声心动图参数，以及平均肺动脉压/心输出量斜率（mPAPCO3.2mmHgL本研究共纳入22例患者，其中14例患者的exPAWP值25mmHg0尽管测量PAWP的有创血流动力学检查被认为是排除HFpEF患者的金标准，但由于该方法的专业

4、性和侵入性，因此在日常临床实践中使用不多。除了这个问题之外，由于缺乏非侵入性诊断HFpEF的标准化方法，作者希望确定PAWP升高的其他非侵入性超声心动图参数。HFpEF患者的另一种可能的额外评估是通过3D超声心动图。Wang等推出了基于3D和组织多普勒超声心动图的新型超声心动图指数，用于诊断和估计HFpEF的预后。该非侵入性指数为SVIS由体表面积（SVI）标化的每搏量与组织多普勒二尖瓣环收缩期峰值速度（Sl之间的比率计算。作者招募了104例接受右心导管植入术（RHC）的有症状的HFpEF患者。根据RHC结果根据HFpEF诊断的标准临界值揩患者分为HFpEF组（PCWP15mmHg）和mEHF

5、pEF组（PCWPG（p.Lys130Glu）突变），导致了一个经典的表型。左心室致密化不全左心室致密化不全（LVNC）是一种遗传性疾病，其特征是左心室小梁过多和深凹。这种疾病很复杂，编码心脏肌节蛋白的基因有许多突变。它与左心室扩张和收缩功能障碍有关，有时还累及右心室。Nemes等人的研究旨在通过3DSTE评估无右心室影响的LVNC患者三尖瓣环的功能和形态异常。共有21名患者入选，但遗憾的是，其中6名患者因图像质量较差而被排除。剩下的15名患者通过完整的标准二维超声心动图（LV尺寸、容积和射血分数、左心房直径、通过测量舒张期E,A峰值、三尖瓣环平面收缩期偏移-TAPSE和右心室面积变化率）和三

6、维STE进行评估。将他们的结果与年龄和性别匹配的健康患者进行比较，这些患者心电图和超声心动图结果为阴性，并且没有任何J疾病。应用三维超声心动图中评估三尖瓣环的收缩末期和舒张末期尺寸，以评估功能参数例如三尖瓣环缩短分数（TAFS）和三尖瓣环面积变化分数（TAFAC）和形态学参数（三尖瓣环直径、三尖瓣环面积和三尖瓣环周长后两者由平面测量法测量）。结果显示收缩末期和舒张末期三尖瓣环直径和面积明显扩张，但sphincter-like保留（TAFAC和TAFSTAPSE与功能参数（TAFAC和TAFS）只有轻微的相关性。Wang,Chen等人进行的另一项研究表明右心室功能障碍对LVNC患者的影响。共纳入

7、117例患者,53例右心室功能障碍患者,64例无RV功能障碍患者。功能障碍的标准包括以下参数：TAPSE17毫米，三尖瓣S的速度10厘米/秒，RVFAC8.8cm2m2)和舒张早期应变率是反映右心室舒张功能障碍的准确指标，具有较高的敏感性和特异性。人工智能人工智能(Al)是超声心动图中的一种新的创新应用，它可以帮助和提供对海量信息的导航，可以完成一些自动任务，甚至为研究提供新的机会。机器学习(ML)和深度学习(DL)是人工智能的分支，可以作为医生的诊断工具，并能在医疗管理中提供替代途径，如对HF的诊断。Schuuring等人的研究显示了人工智能的另一个有趣的特点，即所谓的自动视图分类，这有助于

8、标准化视图和测量。它可以在训练中提供指导，建议如何以正确的方式移动探头以获得更好的图像，甚至可以识别不正确的视图或偏离轴线的采集。执行最多的任务是评估和量化左心室功能,因为它是日常临床实践中的一个关键参数。人工智能提供的另一个重要解决方案是在VHD领域，因为它有助于在微创介入中确定设备的尺寸。预计未来人工智能将减少工作量，改善包括死亡率在内的主要不良心脏事件(MACE)的预测，并将成为教育领域的支柱。结论总之，该研究主题包括优化心力衰竭研究和管理的几个出发点，从心肌疾病到新的先进成像技术。文献来源：MandoliGE,BenfariG,BaggianoA,FloreaR,CameliM.Editorial:Advancesincardiacimagingandheartfailuremanagement.FrontCardiovascMed.2023Jan9;9:1095829.doi:10.3389fcvm.2022.1095829.PMID:36698938;PMCID:PMC9869242.