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侯江涛:虚拟组织学(VirtualHistology)的原理和在临床上的应用价值·365医学网

 耿学峰 2016-10-28

侯江涛:虚拟组织学(VirtualHistology)的原理和在临床上的应用价值

作者:侯江涛[1] 侯江涛[1] 
单位:香港大学李嘉诚医学院心血管研究所[1]

一直以来冠状动脉造影都是被认为是诊断冠心病的“金标准”,然而,冠状动脉造影只是提供被造影剂充填的管腔轮廓,而不能显示管壁的病变性质和准确的评估病变的狭窄程度。 随着血管内超声(Intravascular Ultrasound, 简称IVUS)显像技术的的发展和普及,其在冠脉内介入治疗的作用逐渐为介入医生所重视。 IVUS作为新的冠状动脉病变诊断手段,它除了可显示管腔形态外,还可清晰显示血管壁和帮助介入医生初步确定粥样硬化斑块的组织形态学特征;同时,通过准确的定量分析,测量血管直径、横截面积和狭窄程度,以协助临床治疗介入方案的选择。

然而IVUS成像可以实时显示冠状动脉内血管壁组织和粥样硬化斑块的图像,但是对粥样硬化斑块成分的准确解读却有一定的局限性。因为在传统的灰阶IVUS图像上不同粥样硬化组织的回声特征有时候是相近的,很难区分。 例如,血管腔内的低回声信号有可能是血栓,也有可能是脂质含量较高的软斑块; 高回声信号而伴有声影的,也不一定是百分百是钙化组织,也有可能是致密纤维,因為非常致密的纤维斑块甚至可以阻挡超声透过,而被误认为是伴有声影的钙化病变。 此在与病理组织学对比的研究中,IVUS并不能完全准确预测粥样硬化斑块的组织成分。因此在传统血管内超声为基础上发展出来的血管内粥样硬化斑块组织超声分柝技术,即虚拟组织学(Virtual Histology,简称VH-IVUS)是近年来兴起的一种新型的粥样硬化斑块成像技术。它是以传统的灰阶血管内超声技术为基础,对回声中的频谱信号进行分析,通过识别不同冠脉粥样硬化组织的不同回声频率,进而对粥样硬化斑块的组织成分进行模拟显像,建立相应的彩色编码,从而区分不同的粥样硬化斑块成份使得IVUS能够更加直观地对粥样硬化斑块进行更准确的定性及定量分析。

1.虚拟组织学的原理

IVUS可以实时显示冠状动脉的高分辨率图像。 但是传统的灰阶IVUS显像主要是从不同灰度的渐变过程中显示血管和粥样硬化斑块图像,有时候很难区分富含脂质或是纤维的斑块、斑块内出血或是血栓。 因此,IVUS图像在评价粥样硬化斑块组成成份环是存在一定的局限性。 此外,因为钙化后声影的存在,灰阶的IVUS无法识别钙化病变的厚度,也无法确定钙化后斑块的成份和血管深层结构。

由于灰阶IVUS显像存在的局限性,对IVUS回声中的射频 (Radiofrequency,RF)信号进行更深入的频谱处理有可能能够对不同的粥样硬化斑块组织进行更加详细的分析,从而对斑块进行更加准确的评估。 期的体外研究证实对反向散射的超声信号采用快速傅立叶转换 Fourier Transform, FFT) 的方法进行光谱分析可以对血管层和粥样硬化斑瑰组织类型进行区分。 后续研究显示Nair等基於多种特征的分类法证实利用反向散射的超声射频信号通过自动回归 (Autoregressive, AR)分析的方法比传统的傅立叶转换在区分粥样硬化斑块成份方面更具优势,可以对粥样硬化斑块进行更准确的分辨,实时重建斑块分类的组织图像,这也就是虚拟组织学(Virtual Histology,VH-IVUS)的基本原理。 Nair等利用8个不同的频率区信号特征 (其中包括最小能量,最小能量频率,最大能量,最大能量频率和其它参数) 与体外病理组织学进行研究对照,从而确定冠状动脉内粥样硬化斑块类型的频率区信号特征,如纤维斑块,纤维脂質斑块,坏死核心和钙化,然後虚拟出粥样硬化斑块的组织成份图像。 利用这介自动回归的超声射频信号分类方法,对识别以上四种类型的斑块有超过90%以上的预测准确率。 Nasu等人进一步在临床的患者上证实VH-IVUS与病理组织学也有很高的一致性。此外Rodriguez等的研究也指出,即使使用不同的IVUS导管,对同一病变做出的VH-IVUS分析结果也是一致的,这证实了VH-IVUS对粥样硬化斑块成份分析的可靠性和重复性。

日前只有美国Volcano公司的IVUS机器才有VH-IVUS的分析功能,也只有在它们的固态数字化技术的Eagle-eye 20Mhz IVUS导管上才可以作VH-IVUS的信息采集。 VH-IVUS的信息采集操作方法,基本上与传统的灰阶IVUS图像采集操作方法一样,除了作VH-IVUS的信息采集的时候也需要接上病人的ECG信号,因为VH-IVUS的图像采集是通过ECG门控去采集RF数据,也就是说在回撤Eagle-eye IVUS导管时,通过IVUS机器的控制台和病人的ECG信号R-R波的波幅去采集RF信息,然后再通过IVUS机器上的VH-IVUS软件对采集到的RF信号进行VH-IVUS的图像分析,从而虚拟出粥样硬化斑块的组织成份图像。 因此如果没有接上病人的ECG信号、或者是病人ECG的R 波的波幅太低就不可能作VH-IVUS的图像分析。

在体外病理组织学研究的基础上,将获得的RF信号与相应的病理组织学结果进行比对,计算出不同组织的光谱曲线和频率区信号特征参数,进一步转换成VH-IVUS图像。 目前VH-IVUS可以识别出四种主要的冠状动脉内斑块组织成分,分别是纤维斑块、纤维脂肪斑块、坏死核心和钙化。 在VH-IVUS图像上,纤维斑块定义为深绿色区域,主要由胶原纤维构成;<SPAN lang=ZH-TW style='FONT-SIZE: 10.5pt;,

    2012-2-29 16:57:00     访问数:612

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