自动化机器学习3D超声心动图评估中重度主动脉瓣狭窄伴正常射血分数患者的低血流状态患病率

为解决主动脉瓣狭窄(AS)患者中2D多普勒技术测量每搏输出量指数(SVi)存在系统误差的问题，研究人员采用动态心脏模型(DHM)这一3D左室容积法进行SVi量化。研究发现，在AVA接近置换临界值的患者中，DHM定义的SVi≤35 ml/m2低血流状态患病率显著低于传统方法，75%的2D多普勒低血流患者被重新分类为正常血流，为临床决策提供了更精准的评估工具。

　　在主动脉瓣狭窄(AS)的诊疗中，传统2D多普勒技术测量每搏输出量指数(SVi)不仅用于计算主动脉瓣口面积(AVA)，还是判断血流状态的关键指标，但这种方法存在难以避免的系统误差。为探究这一问题，研究者采用经过验证的3D左室容积法——动态心脏模型(DHM)，通过调整边界检测滑块参数(舒张末期位置=60/60；收缩末期位置=30/30)，对57例中重度AS(AVA≤1.5 cm²)且射血分数≥50%的患者进行同步评估。

结果显示：患者平均年龄78岁，女性占40%，平均AVA为1.03±0.37 cm²。DHM与2D多普勒测量的SVi虽存在显著相关性(Pearson=0.48, p<0.001)，但相关性较弱。在25例重度AS(AVA<1 cm²)亚组中，DHM将75%被2D多普勒判定为低血流(SVi≤35 ml/m²)的患者重新归类为正常血流，两者总体一致率仅60%(Cohen’s kappa=0.178)。

这项研究揭示：当采用DHM容积测量法且AVA接近手术临界值时，中重度AS伴正常射血分数患者的低血流状态患病率可能远低于既往认知。这一发现对临床治疗决策具有重要启示，尤其对处于"治疗灰色地带"的患者群体提供了更精准的评估维度。