人工智能（AI）描述了一种能够执行具有人类智能特征的任务的计算程序。其在医学上的应用主要包括智能诊疗、图像识别、药物研发和医疗机器人等[1]。数据的增加和计算能力的提高推动了人工智能在医疗领域的应用和发展[2]。2020年，人工智能研究将呈爆发式增长，应用于心血管医学影像的各个领域，包括心脏彩色多普勒超声、心脏计算机断层扫描（CT）、心脏磁共振成像（magneticresonanceimaging，MRI）和心脏成像.核素成像等[3]。人工智能可以辅助临床医生进行决策，提高自动化效率，简化工作流程，提高现有仪器的诊断准确性。作者总结了人工智能在心血管影像诊断中的研究现状。1人工智能概述人工智能的概念诞生于1956年，是计算机科学的一个分支。通俗地说，人工智能是指模拟人的意识和思维的机器。它具有通过学习输入数据来实现特定目的和任务的能力。能力。人工智能的核心要素是：数据、算法和计算能力。数据是人工智能的基础。机器学习可以通过数据的积累做出更准确的决策，它会使用多样化的建模方法（算法）来处理不同的数据。基于这种不同的建模方法，人工智能算法可以分为神经网络算法和传统机器学习，而传统机器学习又细分为强化学习、无监督学习、半监督学习和监督学习。算法是机械计算机可以执行的一组明确的指令。算法的有效性决定了人工智能的智能程度。人工智能数据越多，算法越复杂，需要的计算能力就越大。因此，传统人工智能受制于算力，芯片是算力的核心。计算能力的提高有赖于科学技术的发展，也有赖于人工智能的发展。前提保证。随着社会生产力的提高，心血管疾病已成为世界上死亡率最高的疾病。在中国，心血管疾病患者越来越多。大量数据推动人工智能在心血管疾病诊断中的应用。人工智能可以大大简化诊疗流程，提高医生诊断的速度、效率和准确性。2人工智能在心血管成像中的应用2.1心脏超声成像人工智能在超声心动图上的应用还处于比较早期的阶段。目前应用于超声图像采集、识别、心功能自动量化、疾病自动评估等领域。超声图像采集是一项高度专业化的技术，但一些研究报道人工智能可以指导心脏超声图像的采集。只要将患者的身高、体重、性别等信息输入系统，人工智能就可以指导操作者进行采集。这项研究的结果表明，通过人工智能获得高质量超声图像的概率超过90%，这也为其他器官的图像采集提供了新的思路[4]。准确的自动图像识别和分类是诊断的基础。Khamis等[5]采用多阶段分类算法对心尖二腔、心尖四腔和心尖长轴图像进行识别，准确率分别为97%、91%和97%。平均识别率为95%。该算法中的时空特征提取技术可以获得更高的识别精度，优于传统的空间处理方法。另一项研究表明，深度金字塔局部注意力神经网络分割方法具有更好的性能[6]。他提出的金字塔局部注意力模块和标签一致性学习机制解决了单像素分类预测时难以获取上下文特征和标签不一致的问题。Genovese等[7]开发了基于机器学习的全自动三维右心室大小和功能软件，但研究表明，三分之二的患者仍需要编辑心内膜轮廓才能做出正确诊断。心室体积提供了一个有前途的解决方案，但心内膜边界的自动识别问题仍有待优化。此外，还有一种算法可以快速测量左心房和左心室的体积，并准确分析射血和充盈参数[8]。目前用于评估超声心动图图像质量的人工智能工具软件表明，心内膜边界轮廓指数影响心尖四腔切面的分类可靠性[9]。2020年，人工智能在超声方面取得重大进展。欧阳等。[10]通过在神经网络中结合时间和空间信息的特定回声网络动态算法准确分割左心室、估计射血分数并识别心肌病。该算法不再局限于静止图像的分割，而是基于视频的分割，具有较高的诊断准确率和良好的可重复性，为未来实现心血管疾病的实时准确诊断提供了有效支持。医生严重依赖超声心动图来指导患者护理，超声心动图简单易行。人工智能引导的超声心动图图像采集需要进一步测试，随着这项技术的成熟，人工智能将提高患者护理的效率。人工智能超声心动图分割和识别技术相对成熟，但在右心室大小和功能量化方面还存在不足。超声心动图疾病诊断中的人工智能在常见病和多发病中较为常见，未来有望应用于更多疾病的诊断。2.2心脏MRI心脏MRI是无创评估心血管疾病的重要工具。人工智能在心脏MRI中的应用包括图像重建、分割、心血管疾病诊断、预后预测等。心脏MRI有一个明显的缺点，就是扫描时间长。在过去的十年中，并行成像、压缩感知和实时成像等方法已被用于加速MRI图像的采集。在这些研究的基础上，秦等人。[11]在传统迭代算法的基础上利用时间序列依赖性提高了MRI的速度和准确性。单个神经网络的机器学习是图像分割的常用方法。在2018年组织的国际左心房分割挑战赛中，两种神经网络的机器学习方法是最好的。两种神经网络都用于感兴趣区域的自动定位和精细区域分割，该方法的Dice系数为93.2%，优于传统方法和包含单一神经网络的机器学习方法的结果[12]。此外，郭等人。[13]解决了深度卷积神经网络需要大量训练数据集来进行心脏MRI图像分割的问题。多样化的心血管结构和心脏缺陷是复杂先天性心脏病患者分割任务的巨大障碍。为了解决这个问题，Du等人。[14]提出了一个集成的多任务深度学习框架，局部信息聚合到全局信息同时实现血池和心肌的自动分割，其多目标分割任务能力目前是最好的，但在小目标的分割上还存在一些不足。人工智能不仅可以进行图像分割，还可以自动评估心室功能。一些研究已经使用人工智能对双心室进行自动定量分析。在这项研究中，设计了一个新的深度共生网络，将心室分割和心室功能参数的任务统一到一个框架中。在四个开放的CMR数据集上进行的实验验证了网络对两个心室进行精确自动量化的可行性和高效性[15]。Ruijsink等人。[16]开发了全自动心脏磁共振心脏功能分析框架，通过检测误差输出的算法达到质量控制的效果。实验结果表明，检测误差输出的灵敏度为95%。进行疾病诊断是人工智能在心脏MRI中的另一个应用。肺动脉高压病死率高，发病隐匿。斯威夫特等人。[17]开发了一种基于张量的心脏磁共振机器学习方法来自动诊断肺动脉高压。该方法通过提取疾病特征，可在10秒内做出准确诊断。预测分析在心血管疾病的临床研究中发挥着重要作用。一些研究人员提出了一种机器学习生存模型来预测肺动脉高压患者的不良事件和生存时间；这项研究主要通过识别收缩运动模式来实现生存预测[18]，除此之外，它还可以预测患者是否会发展为心力衰竭。除了图像判读，人工智能在心脏MRI中的应用还应用在成像过程中的很多环节，如图像重建、后处理工作流程等。目前还没有实验将人工智能方法与人工心脏MRI数据评估进行比较，这可能是未来研究的一个方向。此外，人工智能还需要解决因MRI扫描仪、序列、成像参数不同而导致的模型不稳定问题。2.3人工智能在心脏CT成像中的应用不仅可以优化图像质量，Wolterink等。[19]提出了一种卷积神经网络和对抗神经网络的联合训练方法，以消除低剂量CT图像带来的噪声影响；它还可以有效地分割图像，Baskaran等人。[20]利用端到端、快速、逐像素、深度学习方法来注释结构，分割速度约为手动分割的271倍。因此，人工智能在心脏计算机断层扫描血管造影（CCTA）方面具有广阔的临床应用前景。人工智能在心脏CT中的应用包括心血管图像的分割、计算与识别、心血管疾病的诊断与预后评估等。冠心病患者的诊治与斑块形态和狭窄百分比密切相关。Zreik等人。[21]使用三维卷积神经网络分析冠状动脉中心线，以检测和分类冠状动脉斑块和冠状动脉狭窄。该方法诊断准确率高。其能够准确区分有无斑块，可为下一步诊治患者提供初步分类。随后，Yang等[22]进一步具体研究了血管狭窄和斑块特征与心肌缺血的关系及其对预后的影响。结果表明，最小管腔面积、动脉粥样硬化体积百分比、纤维脂肪和坏死核心体积、斑块体积、左前降支冠状动脉近端病变和重构指数可预测低血流储备分数(FFR)。）（AUC：0.797）。此外，准确识别斑块特征结合直径狭窄百分比和FFR可以更好地预测血管引导复合结果的风险。冠状动脉钙化评分可用于独立预测不良心血管事件[23]。Zeleznik等人。[24]使用冠状动脉钙作为特征，并使用深度卷积神经网络来预测心血管风险。网络计算结果不仅与人工检测结果高度一致，而且具有较高的重测信度。此外，Al'Aref等人。[25]开发了一种结合临床因素和冠状动脉钙化评分的机器学习模型来预测冠状动脉计算机断层扫描血管造影中阻塞性冠状动脉疾病的存在，并表明使用这种方法估计阻塞性冠状动脉疾病的准确性提高了9%，并且该方法有利于患者管理。基于CCTA的血流储备分数(CT-FFR)可用于评估冠状动脉病变的血流动力学。Tang等[26]将AI应用于CT-FFR自动检测病灶特异性缺血，研究表明每条血管的诊断准确率高达0.91。人工智能不仅简化了流程，缩短了计算时间，而且在诊断中间病变的能力上也优于冠状动脉造影。此外，一些研究人员将其与其他无创传统成像测试进行了比较。与常规CCTA、SPECT和PET相比，CT-FFR在诊断冠状动脉特异性缺血方面具有更高的准确性[27]。在此基础上，vonKnebelDoeberitz等[28]发现将CT-FFR与斑块标志物相结合可以进一步提高识别病灶特异性缺血的性能。另一方面，基于AI的CT-FFR也影响冠心病患者的诊疗决策和预后评估[29]。帕特尔等人。[30]对临床疑似冠心病患者一年内的临床事件进行观察，发现临床事件的发生率与血流储备分数呈负相关。将血流储备分数纳入患者管理策略可使大多数血流储备分数为负的患者避免侵入性评估。此外，人工智能最重要的能力是通过综合信息发现人类未知的特征。例如，人工智能发现血管周围脂肪衰减指数的特征与冠状动脉炎症密切相关[31]，同时研究了血管周围脂肪衰减指数对全因死亡率和心脏死亡率的预后价值。随后，Oikonomou等人。[32]提出了一种使用人工智能的新方法，发现血管周围脂肪衰减指数的变化与冠状动脉疾病相关的血管周围结构重塑有关，炎症只是部分原因。综上所述，人工智能通过卷积神经网络优化图像质量。人工智能在保证心脏分割准确性的基础上，显着加快了分割速度。此外，人工智能还可应用于冠脉斑块检测与分类、冠脉狭窄判断、血流储备分数及预后判断等方面。值得注意的是，人工智能还可以发现新的影像生物标志物，即血管周围脂肪衰减指数，这为未来人工智能在影像医学领域的发展提供了新的思路。2.4心脏核素显像单光子发射计算机断层扫描(SPECT)心肌灌注显像在临床上主要用于冠心病的诊断、危险分层和预后评估，也可评价左心室功能。准确的图像分割是评估左心室功能的基础。Wang等[33]提出使用端到端的全卷积神经网络分割左心室心肌并测量其体积。实验结果表明，左心室心肌容积误差为1.09%±3.66%。这项技术为未来的疾病诊断奠定了基础。将人工神经网络应用于SPECT心肌灌注显像有助于冠状动脉疾病的诊断。将网络与常规负荷总分、休息总分和差异分的受试者工作特征曲线下面积进行比较。结果表明，人工智能网络具有良好的诊断能力[34]。机器学习方法也被用于预测SPECT成像后的早期血运重建，并且这种机器学习方法优于标准定量方法和专家评估，基于每个血管和每个患者[35]。Betancur等人。[36]将深度学习应用于半直立和仰卧心肌灌注以预测阻塞性疾病。这种深度学习同时分析半直立和仰卧图像，提高了每种血管疾病预测的准确性和灵敏度。人工智能有潜力应用于多幅图像的综合分析，未来可能扩展到俯卧位和仰卧位图像或衰减校正和非衰减校正图像的同时分析。阿隆索等人。[37]开发了一种机器学习模型，联合分析心肌灌注单光子发射计算机断层扫描和临床数据，以预测患者心源性死亡的风险。值得注意的是，这种方法可以让临床医生了解风险评分背后的基本原理，解决机器学习的“黑匣子”问题。此外，为了减少图像衰减伪影，Betancur等人。[38]提出了一种结合直立和仰卧高效SPECT心肌灌注成像数据预测阻塞性冠状动脉疾病的深度学习方法。-仰卧关节量化方法改进了约4%。施等。[39]等人提出了一种方法，通过使用深度学习方法直接从SPECT发射数据估计衰减图来提高单光子发射计算机断层扫描的准确性，从而消除了SPECT和CT扫描之间由患者运动引起的匹配伪影。人工智能应用于心脏核素显像的各个环节，主要用于评估心肌灌注、左心室功能和风险分层，如预测心脏不良事件。人工智能可用于减少图像伪影并提高诊断准确性。它在准确诊断疾病和预测不良事件发生率方面优于目前的标准检查方法和专家诊断。但未来还需要解决AI预测模型如何更好地泛化到未来数据并解释针对特定患者的预测。3人工智能在临床应用中的挑战人工智能在心血管研究领域的快速发展给医学实践带来了革命性的变化，但仍存在一些亟待解决的问题。（1）人工智能的决策是高效的，但存在可解释性不足的问题。目前，医学影像领域对人工智能的可解释性问题进行了研究。但仍然无法确定AI可解释的方法是否可信。人为主观因素、模型复杂度等因素影响AI可解释性方法的设计和评估。未来要比较和评估人工智能技术分析的可解释性，需要找到一个可复制的、标准的研究。方法[40]。(2)近来人工智能的快速发展离不开庞大的训练数据集，通过这些数据集人工智能可以很好地泛化到看不见的情况。但罕见病的数据获取难度大，需要通过小样本探索学习改进算法[41]。此外，获得准确、真实和适当的临床数据集也是一项基本挑战。人工智能越来越多地应用于心脏成像，从工作流程改进到自动图像分割、心血管疾病诊断和准确的心血管风险预测。未来，人工智能将结合大量的临床和心脏影像数据，实现精准医疗。所有作者声明没有利益冲突。本研究由山西省卫健委科研项目（2019149）资助。参考文献（略）【刘亚男，赵瑞峰．人工智能在心血管影像中的应用进展[J].磁共振成像,2021,12(7):114-116,124.DOI:10.12015/issn.1674-8034.2021.07.027.】
