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定量血流分數(shù)檢測儀百科知識
發(fā)布時間:2025-06-20 09:27:16

一、定義

定量血流分數(shù)檢測儀(Quantitative?。疲欤铮鳌。遥幔簦椋?, QFR)是一種基于冠脈造影影像的無創(chuàng)冠脈功能學評估系統(tǒng)。它通過人工智能算法重建血管三維模型,結合流體力學計算,在無需額外介入手術或壓力導絲的情況下,快速評估冠脈狹窄對血流的影響(以血流儲備分數(shù)FFR值為核心指標),輔助醫(yī)生判斷患者是否需植入支架。


二、核心原理與技術流程

  1. 數(shù)據(jù)輸入

    • 采集兩個投照角度(≥25°夾角)的冠脈造影動態(tài)影像。

  2. 三維重建

    • AI自動分割血管輪廓,構建冠脈樹三維幾何模型,精準定位狹窄位置。

  3. 血流模擬

    • 應用泊肅葉定律計算血流速度。

    • 通過壓力-流量方程推導狹窄遠端壓力。

    • 基于計算流體力學(CFD)模擬血液在血管內的流動:

  4. QFR值計算

    • 公式:QFR?。健—M窄遠端壓力 / 主動脈根部壓力

    • 系統(tǒng)自動輸出彩色編碼的QFR值(正常值>0.80,≤0.80提示缺血需干預)。

? 關鍵技術突破:

  • 無導絲:避免傳統(tǒng)FFR測量需植入壓力導絲的創(chuàng)傷與費用。

  • 快速分析:5分鐘內完成計算(傳統(tǒng)FFR需20-30分鐘)。

  • 無需血管擴張劑:部分算法(如vFFR)可省略腺苷注射。


三、核心功能與指標

功能輸出指標臨床意義
狹窄缺血評估QFR值(0-1.0)QFR≤0.80:提示心肌缺血
病變嚴重度可視化血管三維模型+QFR色彩映射圖直觀定位缺血病變
虛擬支架規(guī)劃模擬支架植入后QFR改善預測優(yōu)化介入手術方案
術后效果評估支架植入后QFR復測驗證血流恢復效果

四、臨床適用場景

  1. 冠心病診斷

    • 中度狹窄(40%-90%)的功能學評價,避免過度治療。

  2. 介入手術決策

    • 替代傳統(tǒng)FFR指導支架植入(FAVOR?。桑桑伞。茫瑁椋睿嵫芯孔C實QFR不劣于FFR)。

  3. 多支病變評估

    • 快速篩查所有病變的缺血風險,優(yōu)先處理罪犯血管。

  4. 術后隨訪

    • 評估支架通暢性及新生狹窄缺血風險。


五、與傳統(tǒng)技術的對比優(yōu)勢

參數(shù)QFR系統(tǒng)傳統(tǒng)FFR冠脈CTA-FFR
有創(chuàng)性無創(chuàng)(基于造影)有創(chuàng)(需壓力導絲)完全無創(chuàng)
操作時間<5分鐘20-30分鐘離線分析需數(shù)小時
額外成本無耗材導絲費用(約$1,000)高計算資源需求
血管擴張劑部分算法無需必需通常無需
精度驗證與FFR相關性>0.85金標準略低于QFR

六、技術局限性與挑戰(zhàn)

  1. 影像質量依賴

    • 血管重疊、造影劑充盈不佳時精度下降。

  2. 鈣化病變誤差

    • 嚴重鈣化導致三維重建失真。

  3. 微循環(huán)障礙

    • 無法評估微血管功能障礙對血流的影響。

  4. 動態(tài)血流模擬

    • 靜態(tài)模型難以模擬心率/血壓瞬態(tài)變化。


七、代表設備與認證

設備系統(tǒng)開發(fā)商技術特點認證狀態(tài)
AngioPlus??。眩疲?/td>博動醫(yī)療全球首個NMPA/FDA/CE三重認證中國NMPA三類證(2018)
CAAS?。觯疲疲?/td>Pie?。停澹洌椋悖幔?/td>無需腺苷的流速測算歐盟CE認證
FFRangioSiemens?。龋澹幔欤簦瑁椋睿澹澹颍?/td>整合DSA設備即時計算FDA批準(2021)

八、臨床價值與行業(yè)意義

  • 患者獲益:避免不必要支架植入,降低手術風險與醫(yī)療費用。

  • 醫(yī)院效率:縮短導管室占用時間,提升PCI手術精準度。

  • 行業(yè)推動:

    • 促進泛血管介入手術機器人的智能化決策(如自動規(guī)劃支架尺寸/位置)。

    • 推動心血管影像AI從解剖學到功能學的升級。


九、重要注意事項

  1. 非金標準替代:QFR陰性患者若癥狀典型,仍需結合IVUS/OCT或FFR驗證。

  2. 操作規(guī)范:需嚴格按指南采集造影影像(投照角度、造影劑流速)。

  3. 適應證把控:不適用于左主干分叉病變、彌漫性狹窄或急性心梗罪犯血管。


十、未來發(fā)展方向

  • 實時術中導航:與DSA設備深度整合,術中即時生成QFR。

  • 多模態(tài)融合:結合OCT/IVUS影像提升鈣化病變精度。

  • AI預后預測:基于QFR+臨床數(shù)據(jù)構建再狹窄風險模型。

總結:QFR系統(tǒng)代表了冠脈介入從形態(tài)學向功能學評估的范式轉變,以無創(chuàng)、快速、低成本的優(yōu)勢成為精準PCI的"智能導航",正在重塑冠心病診療路徑。

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