【智慧醫療專欄】醫療影像主題－由20分鐘到2秒鐘的醫療科技突破：臺大CVA I團隊利用AI技術開發自動將冠狀動脈結構與心肌血流功能融合之診療工具

前言心血管疾病為全球第1大死亡原因。根據世界衛生組織統計，每年約1,700萬人死於心血管疾病，佔全球總死亡人數約3成；而其中又以冠狀動脈心臟病最為常見。假使能夠在冠狀動脈疾病早期藉由醫療影像得到冠狀動脈病變資訊，有機會可以經由高品質的藥物治療或介入性治療降低此疾病的致死率、或是改善病人的症狀。如何能夠藉由非侵入性醫療影像得到病人冠狀動脈結構、找到不穩定可能破裂的斑塊、甚至是評估血流功能的資訊，是全球醫界高度感興趣的研究課題。電腦斷層冠狀動脈攝影(coronary CT angiography，CCTA)能夠以非侵入方式對心臟血管結構進行全面性評估，可以在合理的解析度下得到血管曲折、血管流域分佈、血管狹窄程度、血管鈣化程度，及血管斑塊組成等資訊。然而臨床判斷處置上仍然需要功能性資訊，如非侵入性核醫心肌灌注掃描 (myocardial perfusion imaging，MPI)、心肌血流定量、血流儲備分析、以及侵入性的心導管(coronary angiography，CAG)血流儲備分數(fractional flow reserve，FFR)與瞬時無波比率；藉由這些資訊得到因冠狀動脈結構異常導致的功能性變化，亦即因疾病所造成心肌血流改變的狀態，可以導引治療方法的選擇。雖然現今已有商用分析軟體可以從電腦斷層冠狀動脈攝影模擬血液在冠狀動脈中流動的狀態，推測出血管各部位的血流儲備分數；但此數值畢竟是計算估計值，會受到影像品質的影響，也無法評估影像上看不到的小血管疾病。核醫心肌灌注掃描可以直接看到藥物被血流運送到心肌上的灌流狀況，評估血管狹窄在心肌上造成灌流缺損的位置、大小、與嚴重度；電腦斷層冠狀動脈攝影雖然可以得到精確的血管狹窄與結構資訊，但對於可疑病灶的影響範圍及影響血流的程度，則需要判讀醫師的專業與經驗估計。此2項檢查皆為臨床上常用來評估冠狀動脈疾病嚴重度的重要工具，一般在不同時間點於不同的掃描儀器上進行，無法在影像空間上產生直接的連結，需要醫師的專業判斷結合兩項檢查的資訊。雖然兩者同屬三度空間的斷層影像，但因為攝影顯像所關注之部位不同（一個是有灌流的心肌、一個是心肌表面的血管），空間位置有所不同，使用傳統的影像對位方法不易產生直接對應關係，常需要對心臟結構假設或人工專業判斷介入才能產生較好的對位結果。本文主題介紹如何應用人工智慧，以深度學習方法將電腦斷層冠狀動脈解剖性影像與核醫心肌血流灌注功能性掃描在三度空間中對位融合（圖1），建立出冠狀動脈結構－血管狹窄－心肌灌流－血流儲備之多層次的巨量影像資料庫。除了資料量大之外，透過橫向連結不同模式影像來增加資料的厚度。期望能對疾病嚴重度與病人預後做出更好的預測。【MORE】

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