创刊30周年专栏｜冠状动脉腔内影像学：解锁冠心病诊疗的“影像密码”

中国心血管杂志

2025

Chinese Journal of Cardiovascular Medicine

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冠状动脉腔内影像学：

解锁冠心病诊疗的“影像密码”

Intravascular imaging of coronary artery： unlocking the imaging code in coronary artery disease diagnosis and treatment

季福绥

作者单位：100730 北京医院心内科 国家老年医学中心 中国医学科学院老年医学研究院

通信作者：季福绥，电子信箱：jifusui@126.com

引用全文：

季福绥. 冠状动脉腔内影像学: 解锁冠心病诊疗的"影像密码"[J]. 中国心血管杂志, 2025, 30(3): 233-234. DOI: 10.3969/j.issn.1007-5410.2025.03.001.

冠状动脉腔内影像学技术是冠心病介入治疗领域的重要突破，其通过高分辨率成像手段实现了对冠状动脉管腔及斑块形态的精准评估，显著提升了冠心病介入治疗的成功率与安全性[1]。近年来，随着多模态融合、人工智能(artificial intelligence，AI)等技术的引入，腔内影像学在冠心病诊疗中的应用边界不断拓展，临床价值日益凸显。《中国心血管杂志》2025年推出“冠状动脉腔内影像学和功能学”系列专题，陆续刊发临床研究与综述论文。本文借此契机，从临床应用、技术发展等方面，对腔内影像学进展予以评述，以期为其临床应用与研究提供参考。

1 临床应用：由艰难探索迈向临床常规

20世纪90年代，血管内超声(intravascularultrasound，IVUS)技术初步应用于临床[2]。彼时，它通过将导管携带的微型超声探头送入血管，能够呈现血管壁及管腔的横截面影像，为医生判断血管病变程度带来一定帮助。然而，受当时技术水平制约，其分辨率有限，难以清晰展现血管内细微结构，对病变的精准判断存在较大局限，应用范围相对狭窄。同期出现的光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT)技术，虽成像分辨率高，可获取精细的血管内部图像，但获取清晰图像需阻断血管管腔血流，这大幅增加了并发症风险，严重制约了其临床推广应用[3]随着科研人员持续探索，IVUS技术不断革新，成像清晰度与分辨率显著提升。如今，它能够精准识别粥样斑块性质，为临床决策提供关键依据。OCT技术也已攻克血流阻断难题，成像质量与速度大幅提升，为医生呈现更清晰、全面的血管内部细节。一系列临床研究成果也有力推动了这两项技术的广泛应用。如2023年的RENOVATE-COMPLEX-PCI(Randomized Controlled Trial of Intravascular Imaging Guidance Versus Angiography-Guidance on Clinical Outcomes After Complex Percutaneous Coronary Intervention)研究表明，血管内成像(IVUS或OCT)指导经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention，PCI)减少了复杂冠状动脉病变患者由心原性死亡、靶血管相关心肌梗死或临床驱动血运重建构成的复合事件[4]。我国的IVUS-ACS(Intravascular Ultrasound-Guided Versus Angiography-Guided Percutaneous Coronary Intervention in Acute Coronary Syndromes)研究也证实，在急性冠脉综合征患者中使用IVUS指导PCI可显著降低术后1年主要不良心血管事件风险[5]。基于大量临床数据支撑，相关指南推荐等级逐步提升，《2024欧洲心脏病学会慢性冠脉综合征管理指南》将IVUS和OCT在复杂冠状动脉病变中的推荐等级提升至Ⅰ类，证据级别为A级[6]。这也标志着冠状动脉腔内影像学已成为临床应用的标准流程。本期中李永辉等的综述，将带我们了解冠状动脉腔内影像学的最新进展。

2 技术发展：多模态融合与AI赋能

2.1多模态融合技术

为全面准确评估冠状动脉病变，多模态融合技术兴起。IVUS-OCT融合成像系统，兼具IVUS对血管壁整体显示优势与OCT高分辨率特性，能同时获取血管壁宏观和微观信息，全面评估冠状动脉病变[7]。功能学与影像学融合，将血流储备分数与IVUS或OCT结合，可同时了解病变解剖特征和血流影响，精准判断病变功能意义，优化治疗策略，成为研究热点与发展方向[8]。此外，将腔内影像学参数与临床指标相结合，可以衍生出新的评价参数，进一步丰富临床意义。本期发表的刘春伟等的研究，基于OCT成像，分析单核细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值与冠状动脉巨噬细胞簇的相关性，证实了腔内影像学参数联合临床指标的临床价值与应用潜力。

2.2AI技术

AI技术的应用为冠状动脉腔内影像学带来变革[9]。AI算法能快速分析处理大量影像学图像，提高图像解读准确性与效率。深度学习算法可自动识别冠状动脉内斑块类型，测量管腔面积、斑块负荷等参数，减少人为误差。在易损斑块识别上，通过AI模型分析OCT图像，能更准确预测斑块易损性，为早期临床干预提供依据[10]。AI还可整合患者临床资料、影像学特征等多维度数据，构建风险预测模型，用于冠状动脉病变风险预测和预后评估。在本期中，季冰等发表了利用AI赋能新型微循环阻力储备初步评估的研究成果。

3 未来展望

笔者认为，冠状动脉腔内影像学未来发展将聚焦智能化、便携化与多模态融合。智能化方面，基于AI的影像组学技术可深入分析斑块微环境，如巨噬细胞浸润程度、新生血管密度等，为高危斑块预警开拓新思路，助力早期干预。便携化进程促使设备朝小型、便捷方向发展，基层医疗机构能够轻松应用腔内影像学技术，突破了传统设备在场地与操作复杂性上的限制，极大提升救治及时性与基层诊疗水平。同时，国产化推动检查成本大幅下降，加速技术普及，让更多患者受益。未来，冠状动脉腔内影像学将整合AI决策、多模态成像等技术，构建起覆盖“高危斑块筛查-精准介入治疗-术后全程管理”的全链条诊疗体系。然而，要全方位提升冠状动脉腔内影像学水平，仍需通过多中心合作及政策引导，实现技术标准化、操作规范化与卫生经济学优化。

参考文献

[1] Räber L, Mintz GS, Koskinas KC, et al; ESC Scientific Document Group. Clinical Use of Intracoronary Imaging. Part 1: Guidance and Optimization of Coronary Interventions. An Expert Consensus Document of the European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions[J]. Eur Heart J, 2018, 39(35): 3281-3300. DOI: 10.1093/eurheartj/ehy285.

[2] Sudhir K, Fitzgerald PJ, MacGregor JS, et al. Transvenous Coronary Ultrasound Imaging. A Novel Approach to Visualization of the Coronary Arteries[J]. Circulation, 1991, 84(5): 1957-1961. DOI: 10.1161/01.cir.84.5.1957.

[3] Jang IK, Tearney GJ, MacNeill B, et al. In Vivo Characterization of Coronary Atherosclerotic Plaque by Use of Optical Coherence Tomography[J]. Circulation, 2005, 111(12): 1551-1555. DOI: 10.1161/01.cir.0000159354.43778.69.

[4] Lee JM, Choi KH, Song YB, et al. Intravascular Imaging-Guided or Angiography-Guided Complex PCI[J]. N Engl J Med,2023, 388(18): 1668-1679. DOI: 10.1056/NEJMoa2216607.

[5] Li X, Ge Z, Kan J, et al. Intravascular Ultrasound-Guided Versus Angiography-Guided Percutaneous Coronary Intervention in Acute Coronary Syndromes(Ivus-Acs): A Two-Stage, Multicentre, Randomised Trial[J]. Lancet, 2024, 403(10439): 1855-1865. DOI: 10.1016/s0140-6736(24)00282-4.

[6] Vrints C, Andreotti F, Koskinas KC, et al; ESC Scientific Document Group. 2024 ESC Guidelines for the Management of Chronic Coronary Syndromes[J]. Eur Heart J, 2024, 45(36): 3415-3537. DOI: 10.1093/eurheartj/ehae177.

[7] Jia H, Zhao C, Yu H, et al. Clinical Performance of a Novel Hybrid Ivus-Oct System: A Multicentre, Randomised, Non-Inferiority Trial(Panovision)[J]. EuroIntervention, 2023, 19(4): e318-e320. DOI: 10.4244/eij-d-22-01058.

[8] Kedhi E, Berta B, Roleder T, et al. Thin-Cap FibroatheromaPredicts Clinical Events in Diabetic Patients with Normal Fractional Flow Reserve: The Combine Oct-Ffr Trial [J]. Eur Heart J, 2021, 42(45): 4671-4679. DOI: 10.1093/eurheartj/ehab433.

[9] Fedewa R, Puri R, Fleischman E, et al. Artificial Intelligence in Intracoronary Imaging[J]. Curr Cardiol Rep, 2020, 22(7): 46. DOI: 10.1007/s11886-020-01299-w.

[10] Garcia-Garcia HM, Waksman R, Melaku GD, et al. Temporal Changes in Coronary Plaque as Assessed by an Artificial Intelligence-Based Optical Coherence Tomography: From the First-in-Human Trial on Dreams 3g Scaffold[J]. Eur Heart J Cardiovasc Imaging, 2024, 25(4): 491-497. DOI: 10.1093/ehjci/jead299.