OCC 2022|中国原创多模态OCT技术惊艳亮相OCC:共话腔内影像学最新进展
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当我们在争论斑块脂质检测是否给临床带来获益的时候,是否期待一个全新的临床指标可以更全面、更准确、更经济、并且自动完成斑块性质的评估?

当我们在谈论钙化病变的时候,目前基于钙化角度、深度、长度所计算的OCT钙化评分是否足够?钙化的负荷、面积、体积是否能带给我们新的启示?

当我们在利用冠脉腔内影像及功能学技术指导PCI策略时,先进的人工智能技术又能为我们带来哪些帮助?

中国原创“多模态OCT技术”正通过我国著名腔内影像专家们发起的一系列原创性研究对上述问题进行探索和解答。


何为多模态OCT技术?

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冠脉腔内影像学近几年在全球、尤其中国发展迅速,其在精准PCI中的指导意义也得到了普遍认可。新技术研发、新理念的提出不断对冠脉斑块评估带来革命性的颠覆,除传统OCT、IVUS等腔内影像技术外,又涌现出了用于脂质斑块精准评估的NIRS技术(近红外光谱成像)、基于压力导丝、压力导管或流体力学算法的各类冠脉功能学检查技术…等,对冠心病的诊断都极具临床价值。但由于这些技术均依托于不同的诊断平台以及不同的耗材器械,受限于手术时间与医疗成本,很难在单个患者的介入治疗中得到同时使用。我们不禁要问,有没有一种技术平台可以将这些诊断技术融合在一起,通过一次检查、仅使用一款耗材就能为患者提供全方位的诊断信息呢?

由此应运而生的“多模态OCT技术”即是指在当前冠心病影像技术中分辨率最高的OCT平台上,融合斑块稳定性评估——斑块光衰指数(Index of Plaque Attenuation,IPA);冠脉功能学评估——虚拟血流分数(Virtual Flow Ratio,VFR);人工智能辅助诊断技术——智能钙化评估(Intelligent Calcium Assessment,ICA)等技术,实现多技术、多模态的有机互补和融合,使用一根OCT成像导管、在一次OCT回拉扫描后即刻获取所有诊断数据,大大节省了手术时间和治疗费用,全方位提升冠脉腔内影像诊断效率和价值。如今,多模态OCT技术已成为腔内影像学发展的新趋势,具有极其广阔的临床应用前景。

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2022年5月28日,OCC 2022冠心病介入论坛“多模态OCT技术及介入影像新时代学术专场”成功召开,中国原创多模态OCT技术首次公开亮相,走进大众视野。

本次专场邀请解放军总医院心血管病医学部陈韵岱教授和哈尔滨医科大学第二附属医院候静波教授担任主席,首都医科大学附属北京安贞医院柳景华教授、空军军医大学唐都医院李妍教授和复旦大学附属中山医院李晨光教授担任主持和讨论嘉宾。会上,专家们围绕多模态OCT技术畅所欲言,通过精彩的原创研究分享、技术讲解、极具代表性的病例分享与热烈的讨论,献上了一场关于腔内影像学最新技术的高质量学术盛宴。

开场致辞:

陈韵岱教授:目前多模态OCT技术已经进入了一个全新的时代,不仅仅是两种或多种影像技术的融合,而是根据临床实际需求将腔内影像、斑块性质分析、功能学评估以及人工智能算法等技术进行有机的融合、实现优势互补,为临床提供优化介入治疗的全面解决方案。

候静波教授:在影像学指导精准PCI治疗的临床实践中,由于多模态OCT技术同时将腔内影像学和功能学做了优化整合,可以帮助临床术者大大减少临床诊断时间并优化精准治疗策略,多模态OCT技术未来将在临床中有越来越广阔的应用场景。

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原创研究一

三项IPA系列研究:通过OCT斑块光衰指数(IPA)全面评估不稳定心绞痛中的斑块性质

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临床中,斑块性质的评估与临床事件密切相关,随着PROSPECT II研究的发布,将斑块性质评估的研究推向了一个新的高潮。自2019年起解放军总医院陈韵岱教授团队与微光医疗共同研发IPA技术,并进行临床转化,搭载到微光Cornaris P80多模态OCT系统中。目前已完成了IPA识别斑块性质准确性的病理对照验证研究及IPA识别不稳定性心绞痛患者斑块特征影像学回顾研究,并在此次大会首度公开陈韵岱教授介绍道:IPA技术是一款基于OCT平台的全新易损斑块评估方法。它基于不同组织具有不同的光学特性(即光衰系数)得出IPA值,可定量评估每一帧OCT画面的斑块性质整体情况IPA系列研究一陈韵岱教授团队通过对比30个尸检冠脉节段,461张病理切片,结果显示IPA可以精准识别斑块性质,通过IPA值的高低提供斑块危险分层信息(IPA值高:脂质坏死核心、巨噬细胞团、胆固醇结晶等;IPA值低:钙化、纤维帽等),验证了IPA算法的准确性,为临床应用提供重要依据。IPA系列研究二:在对不稳定型心绞痛患者OCT影像与IPA对照研究中,共入选548位病人的回顾性数据,研究结果显示了IPA识别斑块成分及易损性的结果与临床专家人工识别结果高度一致。IPA系列研究三:另一项由陈韵岱教授团队发起的关于IPA技术的大型多中心RCT研究目前也在启动中,将进一步验证IPA技术预测心血管事件的准确性。会议中,陈韵岱教授表示:欢迎国内致力于腔内影像学研究的专家同行共同参与该研究。

柳景华教授在讨论中发表了自己的看法:研究中为了验证斑块光衰指数(IPA)和高危斑块的关系,做了大量临床研究工作,研究结果非常具有临床指导意义。

候静波教授也分享了观点:传统OCT对于易损斑块的评价主要基于形态学角度,特别是对脂质斑块,仅能从角度和纤维帽厚度来进行评估。而IPA技术更科学,与IVUS的虚拟组织学技术有相似之处,但得益于OCT的高分辨率,IPA技术的分析结果显著优于虚拟组织学技术。非常期待未来RCT研究结果,IPA技术通过计算斑块的光学衰减信号自动完成斑块性质的评估从而预测心血管事件,将是腔内影像学在斑块性质评估上迈出的一大步。

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原创研究二

如何通过人工智能技术实现OCT钙化评分自动计算(ICA)?

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陈涛教授提出,对比目前主要钙化病变的评估手段CT,造影和IVUS,OCT对于钙化病变评估的敏感性和特异性独具优势,可以从角度,深度和长度等多维度进行充分评估,从而帮助术者制定策略性预处理方法。他通过3组经典临床病例,环形钙化,孤立性结节钙化和环形钙化+结节性钙化的病例,展示OCT对于钙化病变的精准评估和治疗策略选择的重要性,并介绍了微光Cornaris P80多模态OCT系统独有的智能钙化评估(ICA)技术。ICA技术通过人工智能自动识别钙化并计算钙化评分,指导钙化病变介入策略,节省手术时间。陈涛教授还公布了哈尔滨医科大学附属第二医院单中心回顾性研究结果:基于100组OCT回拉扫描数据(含201个钙化节段、4254帧钙化影像)进行计算机深度学习及测试,验证了ICA技术的准确性高达93.95%,与临床专家的人工评估结果高度一致;并能对钙化评分进行准确的自动化计算,与人工计算相比,大大节省手术时间。该研究结果已被The International Journal of Cardiovascular Imaging (CAIM)杂志收录,即将发表。

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候静波教授点评:OCT影像中钙化斑块边缘锐利,利于人眼及机器识别,是一个非常合适结合人工智能技术的发展方向。期待未来ICA评估结果可直接关联钙化处理方式,进一步提升治疗效率。

原创研究三

基于OCT钙化分析的全新支架膨胀不良预测因子的研究

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来自李妍教授团队的王秋和博士,详解介绍了基于OCT钙化分析的全新支架膨胀不良的预测因子研究设计初衷及结果:目前,Fujino钙化评分系统存在一定局限性:二分类式赋值造成的信息丢失,未考虑管腔原始大小,不能体现钙化斑块占管腔的比例且钙化角度、厚度等信息仅来自于单帧OCT图像,缺乏对钙化分布的整体评价。这些问题导致Fujino评分在实际临床工作中对钙化病变严重程度及其对支架膨胀不良的影响的评价不够完善。为了解决以上问题,李妍教授团队开展了探索全新支架膨胀不良预测因子的研究,并提出了钙化负荷、钙化面积、钙化体积等多个全新预测因子进行评价和对比。研究结果表明,钙化体积通过对钙化病变进行三维定量分析,能够准确地预测支架膨胀不良事件的发生,预测性能显著优于Fujino钙化评分。这一全新预测因子具有临床推广的价值。该研究已被Catheterization and Cardiovascular Interventions (CCI)杂志录取,即将发表。

微光Cornaris P80 OCT系统搭载的ICA技术凭借人工智能技术,可以在数秒内完成钙化体积的自动计算,优化钙化病变介入策略、改善患者预后。

李晨光教授点评:新的支架膨胀不良预测因子将现有的钙化评分系统由二分类赋值推进到了连续性动态评分,具有重大临床实践意义,并就Fujino评分的样本偏移,钙化小节和钙化角度的连续性等问题与李妍教授就研究设计细节进行了深度探讨。

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最后专场主席候静波教授为本次学术讨论做了总结:在影像学指导的精准冠脉介入时代,期待有更多临床研究数据支持AI算法数据库,让人工智能算法赋能多模态OCT技术,为临床医生提供更多的治疗策略指引,从而提升诊疗效率及预后,造福于广大冠心病患者。

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展望:

随着腔内影像技术的不断发展,未来介入时代将迈入以影像学为基础的精准诊断、精准测量和精准评估新时代。工欲善其事,必先利其器,随着微光医疗自主研发的全新多模态OCT系统Cornaris®P80的正式上市,多模态OCT技术也将率先为国内临床医生所使用。在介入精准化时代,期待这一“利器”能更好地为介入医生提供帮助,广泛应用于临床,造福更多患者。

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