3D打印、計算機建模和人工智能在結構性心臟病中的應用展望

來源： 馬克醫(yī)療  

結構性心臟�。╯tructural heart disease，SHD）是近年來心血管領域發(fā)展最快、成果最多的方向之一。傳統(tǒng)影像檢查多用于疾病診斷，在SHD治療方面的作用略顯不足。SHD的治療，特別是介入治療，需要影像學數(shù)據(jù)在手術規(guī)劃、手術模擬以及術中預測方面提供更多的輔助和支持。相較于SHD外科手術，介入治療沒有外科開放術野和直接觸覺反饋。因此，基于圍術期中對影像學的需要，手術操作方式、視野概念和圍術期規(guī)劃技術得以迅猛發(fā)展，不斷拓展了臨床器械設備的開發(fā)，提高了醫(yī)生培訓的教學工作質(zhì)量，與患者之間的溝通更加順暢。3D打印在臨床管理和圍術期規(guī)劃中的應用明顯縮短了初學者學習曲線，3D打印結合計算機建模，加速了設備測試中對流體力學的研發(fā)和理解，3D打印、計算機建模和人工智能的有效整合正在逐步改變醫(yī)生培訓模式和以患者為中心的醫(yī)療服務模式。

本文亮點：
1）結構性心臟病治療需要醫(yī)師深入理解心臟的病理生理學
2）3D打印技術可以明顯縮短新技術新業(yè)務的學習曲線；
3）計算建模有助于模擬心臟病理生理狀態(tài)下的物理生理特性；
4）AI技術有助于構建患者特異性解剖結構，進而促進手術模擬培訓。

3D打印技術概述
3D打印技術即增材制造技術，或稱快速成型技術，該技術通過將以數(shù)字定義的幾何圖形上沉積多層材料，從而將影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為3D實物模型。心血管領域目前常用3D打印技術主要包括光固化快速成型（SLA）、選擇性激光燒結（SLS）、熔融沉積成型（FDM）、噴墨式3D打印（Inkjet）、光聚合物噴射（Polyjet）等，它們的原理、優(yōu)缺點及應用范圍見表1[1]。

表1  3D打印技術種類

心血管疾病3D打印建模具體流程如下：

1）從計算機斷層掃描（CT）、心臟磁共振（CMR）或三維經(jīng)食管超聲心動圖（3D-TEE）等多模態(tài)影像中獲取原始數(shù)據(jù)，存儲為DICOM圖像；
2）將DICOM圖像導出，用于分割、繪制和生成STL文件；
3）STL文件導入到計算機輔助設計軟件中，用于進一步的打磨、鏤空、修剪、顏色編碼和切割；
4）調(diào)整后，將STL文件導出用于3D打�。▓D1）。

獲得合適的影像學數(shù)據(jù)是進行3D模型打印的第一個環(huán)節(jié)，圖像質(zhì)量的好壞直接關系到3D打印模型的質(zhì)量。目前心血管3D打印的影像學數(shù)據(jù)主要來源于計算機斷層掃描血管造影（CTA）、心臟磁共振（CMR）以及三維經(jīng)食管超聲心動圖（3D-TEE）。CTA是目前臨床上最常用的3D打印數(shù)據(jù)資源，具有采集速度快、空間分辨力出色、組織特征鑒別力強等特點[2]。與CTA相比，CMR雖然空間分辨率低、采集時間長，但避免了電離輻射，3D自由呼吸CMR廣泛應用于兒童和年輕患者心血管3D打印[3,4]。3D-TEE具有方便易操作、可在床邊進行、時間分辨率高等優(yōu)勢，但信噪比較低，圖像后處理和三維建模較為麻煩，通常不適合于全心臟模型的3D打印[5-7]。

圖1  心血管3D打印流程

3D打印技術在結構性心臟病中的應用
3D打印在經(jīng)導管主動脈瓣置換術（TAVR）中的應用
患者1:1心臟3D打印模型在TAVR術前規(guī)劃、選擇合適的TAVR瓣膜、評估瓣周漏風險、預判傳導阻滯發(fā)生、預判急性及遲發(fā)性冠脈阻塞有重要作用[8]。西京醫(yī)院2016年至今，已完成3D打印輔助下TAVR手術700余例，將3D打印技術普遍應用于術前影像評估和手術規(guī)劃，大大提高了手術安全性和成功率（圖2）。3D打印的主動脈模型能有效模擬患者的血流動力學條件，對于體外模擬植入TAVR也有重要作用。

圖2  西京醫(yī)院3D打印心血管模型體外TAVR手術模擬

3D打印在經(jīng)皮二尖瓣修復術中的應用
經(jīng)皮二尖瓣修復術的迅猛發(fā)展不斷催生二尖瓣領域3D打印技術的應用創(chuàng)新。在國內(nèi)外學者的不懈努力下，很多公司已經(jīng)可以用3D打印技術打印出正�；虿∽兌�尖瓣的瓣環(huán)和瓣葉結構[9,10]。然而，二尖瓣復合體（包括瓣環(huán)、瓣葉、腱索和乳頭肌）完整結構和功能的3D打印模型相較于簡單的瓣環(huán)瓣葉打印模型更為重要，更有助于器械研發(fā)測試以及患者個體化手術規(guī)劃。Vukicevic等[11]利用多種材料打印了二尖瓣復合體3D模型，用于MitraClip手術模擬和手術方案的制定（圖3）。西京醫(yī)院心外科團隊利用3D打印二尖瓣模型進行手術模擬，可以讓臨床醫(yī)生在短期內(nèi)快速熟悉器械操作和手術流程，縮短學習曲線（圖4）。

圖3  二尖瓣復合體3D打印模型及MitraClip植入模擬

圖4  西京醫(yī)院3D打印二尖瓣模型體外進行經(jīng)導管二尖瓣修復手術模擬

3D打印及虛擬模擬在經(jīng)導管二尖瓣置換術中的應用
TMVR瓣膜置入后易引起左室流出道（LVOT）梗阻，可導致心律失常、充血性心力衰竭甚至死亡，特別是二尖瓣瓣膜鈣化嚴重的老年患者，其發(fā)生率更高[12]。經(jīng)食道超聲及術前CTA對于LVOT梗阻的預測能力十分有限，而3D打印技術則表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。通過加工處理獲得患者特異性的3D打印模型，打印出重要解剖結構，包括二尖瓣復合體、左室流出道及心房面，通過計算機CAD模擬植入支架瓣膜假體，能動態(tài)地分析TMVR術后支架瓣膜對LVOT的影響，進一步通過調(diào)整植入假體的內(nèi)徑和長短，觀測對LVOT的動態(tài)影響（圖5）[13]。也有助于反饋給介入瓣膜的研發(fā)團隊，從而不斷改進和完善介入瓣膜。由于二尖瓣病變造成患者左房、左室、室間隔厚度的變化，每個患者的左室流出道及繼環(huán)平面角度都不同，針對目前市面存在的介入二尖瓣，研究團隊通過建立患者特異性的左心3D模型，通過將介入瓣模型植入，能更加真實地反映出患者特性的LVOT梗阻風險。

圖5  二尖瓣3D打印模型模擬瓣膜植入以及LVOT梗阻風險評估

3D打印在左心耳封堵術中的應用
左心耳（LAA）封堵早期臨床試驗和可行性研究中，3D打印技術的作用并不突出；然而在LAA封堵器械在各大醫(yī)院推廣應用后，大家很快發(fā)現(xiàn)，未開展3D打印技術的醫(yī)院，初學者在確定器械尺寸和植入操作技巧方面存在明顯學習曲線[14]。3D打印左心耳模型使得術者對左心耳的大小、成角、受力區(qū)域及其周邊組織的結構情況理解更透徹。此外，3D打印技術應用于LAA封堵術圍術期規(guī)劃能夠幫忙醫(yī)生確定各種型號器械在不同左心耳解剖結構中的錨定部位，選擇最佳的器械、尺寸以及導管（圖6）。

圖6  左心耳3D打印模型

3D打印在經(jīng)導管三尖瓣修復/置換術中的應用
經(jīng)導管三尖瓣介入治療是SHD介入領域的熱點方向之一[15]。由于三尖瓣復合體結構復雜，瓣環(huán)、瓣葉、腱索、乳頭肌等結構因人而異，傳統(tǒng)影像學方法在評估右心解剖和三尖瓣復合體方面略顯不足，而3D打印能很好地解決這一難題。Muraru等[16]證實3D TEE可作為正常/異常的三尖瓣瓣葉、瓣環(huán)結構的3D打印數(shù)據(jù)來源，用于手術策略的規(guī)劃。Harb等[17]利用多模態(tài)影像數(shù)據(jù)（CT、3D TEE和CT結合、MRI和CT結合數(shù)據(jù)等）構建了一系列3D打印右心模型，對三尖瓣解剖形態(tài)進行了詳細評估，重點關注三尖瓣與周圍組織結構的相互作用，優(yōu)化手術規(guī)劃（圖7）。Cabasa等[18]使用3D打印的右心模型，體外模擬Sapien XT瓣膜植入三尖瓣。

圖7  三尖瓣和右心的3D重建結構模型

對患者的教育指導
在圍術期期間，3D打印的實用價值不僅僅局限于術前規(guī)劃。通過3D打印模型可增強醫(yī)生與患者之間對治療方式選擇的討論質(zhì)量、提升患者參與度和滿意度。傳統(tǒng)的術前知情同意需要患者對醫(yī)生所描述的2D圖像進行理解，而在患者教育中早期使用3D模型則大大提高了患者對手術的理解和反饋。

目前3D打印的局限性
理想情況下，心血管3D打印模型應能夠同時展現(xiàn)活體器官的解剖特征和生物特性。對于體外測試和/或手術模擬，3D打印模型最好能模擬心臟在整個心動周期中的動態(tài)變化；然而，目前材料尚無法滿足模擬心臟的非線性和各向異性表現(xiàn)。為了能夠使3D打印更好地模擬器官的形態(tài)和生物特性，必須對3D打印材料做進一步深入研究。

計算機建模概述

靜態(tài)的3D打印模型能夠大大縮短研發(fā)部門從介入治療理念提出到臨床應用的周期。此外，最新的靜態(tài)3D打印技術可以在模擬患者自身血流動力學條件下，對介入瓣膜及其輸送系統(tǒng)進行體外測試（圖8）。然而，3D打印模型無法模擬心臟的生物力學特性、組織形態(tài)變化、血流動力學以及它們之間的交互作用。

圖8  3D打印模型在介入瓣膜體外模擬中的應用

注：A-1：CT獲取原始數(shù)據(jù)；A-2：在3D打印的主動脈根部模型釋放TAVR瓣膜；A-3：測量瓣環(huán)各處徑向受力情況；A-4：預測術后瓣周漏情況；B-1：將3D模型連接到搏動血流模擬器上；B-2，3：核磁和超聲檢測血流狀態(tài)以及瓣葉活動度。

圖9  計算機建模及心臟血流動力學情況展示

計算機建模通�？梢酝ㄟ^有限元分析（FEA）和計算流體力學（CFD）等數(shù)值分析方法進行心臟形態(tài)和壓力的量化分析，從而展示心臟血流動力學情況（圖9）[19]。但計算機建模非常耗時，一般需要數(shù)小時到數(shù)天，費用較高，而且對建模簡化過程中所采用簡化方法和假設十分敏感。有些研究將左室心內(nèi)膜假設為光滑的表面，而這種假設會導致心室內(nèi)血流動力學評估出現(xiàn)偏差。Kulp等[20]通過對3D打印的心內(nèi)膜表面補充分析肌小梁的結構，進一步完善了心室內(nèi)血流的CFD模擬。結果顯示，心內(nèi)膜肌小梁結構對左室血流動力學有重要影響，心衰時會引起血流停滯。目前，能夠用于臨床的計算機建模工具（如FEA、CFD）較少，而且該技術的實施需要特殊的編程/工程技術，因此多在科研機構中使用。在臨床工作中，已實現(xiàn)在計算機建模心臟解剖結構的基礎上進行介入瓣膜的模擬植入，確定最佳瓣膜尺寸和植入深度（圖10）[12,13]。在TMVR術前也可以對neo-LVOT進行評估，TMVR術后的LVOT阻塞不僅取決于neo-LVOT的解剖結構，也取決于左室血流動力學狀態(tài)（圖11）。

圖10  計算機模擬植入介入瓣膜

圖11  運用CFD評估TMVR術后的LVOT梗阻

人工智能在結構性心臟病中的作用
人工智能（AI）技術，或稱機器學習，能夠從大量的臨床數(shù)據(jù)中解讀出極為復雜的內(nèi)在規(guī)律，在醫(yī)療行業(yè)應用前景廣闊。如前文所述，SHD領域涉及大量臨床數(shù)據(jù)參數(shù)（包括正在使用、未使用以及尚未測量的數(shù)據(jù)），3D結構可視化未達標準，4D生理機能在不同年齡、性別、種族的患者間存在顯著差異。而人工智能（AI）技術可以有效解決上述問題，在提高患者醫(yī)療服務質(zhì)量的同時降低醫(yī)療費用。

AI技術助力SHD介入治療
AI與3D打印技術相結合，可以打印出個體化解剖模型，進而促進精準醫(yī)療。Engelhardt等通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡從腔鏡視野中學習術中關鍵操作和步驟，展示了AI強大的微創(chuàng)手術培訓能力。計算機網(wǎng)絡可從腔鏡二尖瓣修復手術中獲取其關鍵特征（包括紋理不均的組織結構、血流情況、器械以及縫線使用等），從手術模擬中獲取其顯著特征（如瓣膜復制品的硅膠表面、器械以及縫線使用等）。AI訓練的目的就是通過學習實際手術和模擬手術兩者之間的映射聯(lián)系，使得模擬手術的操作視野更接近于實際操作視野。該方法被稱為“超現(xiàn)實主義”，是增強現(xiàn)實的一種形式，即通過產(chǎn)生原始圖像中本不存在細節(jié)的模擬現(xiàn)實，來實現(xiàn)比真實手術更為真實的渲染效果，進而達到提升手術訓練質(zhì)量的目的[58]。圖12展示了使用二尖瓣人工硅膠瓣膜進行介入手術訓練的超現(xiàn)實主義。

圖12  AI技術將模擬的術中影像優(yōu)化得更加逼真

AI技術在介入醫(yī)生和介入影像醫(yī)生培訓中的應用
基于超現(xiàn)實主義和AI模擬在醫(yī)療器械培訓中展現(xiàn)出的潛在適應性，使得未來它們可能成為新技術蓬勃發(fā)展的基礎。通過在手術模擬中集成完整的心臟瓣膜模型，AI技術能明顯提升術者對手術器械操作和術中技術應用的信心[21,22]。在深度學習框架中，將AI應用于術中TEE處理，允許計算機對自動客觀獲得的TEE圖像進行質(zhì)量評估和反饋。例如，在TAVR培訓的過程中，計算機通過對于術者手術操作和器械操作的自動化評估已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了某些客觀指標（如新手和專家在操作時間、速度、加速度等方面的差異）是可被計算機復制的[22]。未來，實時3D-TEE數(shù)據(jù)與機器學習和AI的結合，將有助于提供更客觀有效的介入影像醫(yī)師和術者培訓模式。

AI技術的其他應用
AI可用于上傳、共享和檢索全球眾多外科醫(yī)生和介入醫(yī)生手術視頻、術中影像和電子病歷[23]，創(chuàng)建出一個旨在提升醫(yī)師實踐技術水平的綜合數(shù)據(jù)庫。推進機器學習和AI技術的潛在好處是能夠優(yōu)化并生成更多的來源于實時3D TEE成像的瓣膜模型（圖13）。而且AI可以幫助識別罕見的解剖結構并整合圍術期各種臨床數(shù)據(jù)（圖14）。

圖13  對3D打印進行實時色彩渲染

注：A：實時3D TEE影像；B和C：AI通過對3D TEE影像進行色彩渲染，可清晰顯示二尖瓣收縮期和舒張期P2區(qū)域腱索斷裂和瓣葉脫垂；D：該病例的術中影像。

圖14  現(xiàn)代化醫(yī)療模式

注：將3D打印技術、手術模擬、流體建模和AI整合，是將來臨床培訓、器械研發(fā)和精準醫(yī)療的重要發(fā)展方向。

需要解決和克服的技術挑戰(zhàn)
當前，AI在實際應用中的主要挑戰(zhàn)是大量非結構化臨床數(shù)據(jù)的存在。數(shù)據(jù)收集的基礎是合適的源圖像、服務器之間文件轉(zhuǎn)換的兼容性，以及直接上傳到“學習云”的效率。一旦上傳的數(shù)據(jù)被整合到“學習云”中的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中，AI算法將被激活和改進，新數(shù)據(jù)將被用來組成更精簡的流程。隨著新數(shù)據(jù)集被添加到其訓練集中，AI 算法也將變得更加準確和高效。

結論
在SHD介入治療中，3D打印、計算機建模和人工智能均有重要作用。早期應用這些技術可以明顯縮短新器械、新技術的學習曲線。未來的計算機建模和深度學習應用將需要將患者術中情況和患者數(shù)據(jù)安全地整合到患者病歷和醫(yī)療數(shù)據(jù)采集和共享平臺中。未來的多模態(tài)心血管成像需要將心血管臨床知識與生物醫(yī)學工程以及計算機軟件開發(fā)的各類知識不斷結合，這將不再僅僅是一個臨床醫(yī)生就能夠完成的。
致謝：感謝西安馬克醫(yī)療科技有限公司提供影像學素材及技術支持！