2020年11月21日下午，为促进冠状动脉功能学研究领域学术交流，推动无创CT-FFR诊断技术落地应用，由科亚医疗协助举办的“无创冠状动脉功能学评估研讨会”在南京成功召开。

本次会议特邀东南大学附属中大医院马根山教授担任主席，东南大学附属中大医院陈立娟教授、徐州医科大学附属医院钱文浩教授、苏州大学附属第一医院赵欣教授担任学术分享嘉宾，江苏省人民医院王连生教授担任点评嘉宾，心脏内科专家、东部战区总医院宫剑滨教授担任主持。

研讨会紧跟心血管影像AI技术前沿，以CT-FFR的临床意义和研究进展为主题，多角度，多维度的探讨无创功能学评估在冠状动脉全病程管理中的诊断价值，不仅为与会同道提供了直接交流的学术平台，也为我国冠心病的无创诊断起到积极推动作用。

钱文浩教授：CT-FFR的临床意义及实践

徐州医科大学附属医院钱文浩教授作为首位讲者，首先向与会同道分享了冠脉无创功能学评估技术CT-FFR的诊断价值和临床应用。

钱文浩教授认为，冠心病患者是否需要介入治疗主要取决于患者是否存在心肌缺血，因此对冠心病患者的血管生理功能进行直接准确的评估至关重要。将CT-FFR纳入诊断流程能够为临床医生决策的制定增加一种有力的手段，在保证安全性的基础上减少有创冠脉造影的使用，同时有助于预测患者的临床结局。

钱文浩教授列举多项大型临床研究成果，进一步证实CT-FFR在诊断冠脉动脉缺血病变等方面具备有更好的应用前景。在多种无创冠脉评价方法的对比中（冠脉CTA、SPECT、PET），CT-FFR具有最大的AUC，且能够提高冠脉CTA诊断的准确性和特异性，在血管水平优于PET。同时，有效改善患者治疗路径，节省总体医疗费用，与有创血管造影相比，临床预后结局较好，在临床上有应用的重要潜在价值。

陈立娟教授：CT-FFR在急性冠脉综合征中的应用

东南大学附属中大医院陈立娟教授指出，在既往的研究中冠脉CTA可以在急诊科用于排除ACS的效能，但由于技术的局限性临床应用价值不高。而基于人工智能深度学习技术的非侵入性血流储备分数CT-FFR技术，由于测量速度快、获取数据全面、总体费用低等优势为在急性冠脉事件的应用提供了便利和可能。

陈立娟教授列举相关研究也证实，无论对于稳定心绞痛还是急诊科就诊的潜在ACS患者，CT-FFR都是一种可用于分析真实世界有ACS倾向斑块的潜在指标。

CT-FFR在急性胸痛病人中的应用，有助于减少不必要的介入检查，降低非阻塞性冠心病患者的介入手术，同时提升血运重建比例，所以也被称为导管室的“看门人”。

赵欣教授：心血管影像AI进展

苏州大学附属第一医院赵欣教授从人工智能技术的概念和发展出发，通过临床应用分类进行心血管影像AI研究进展介绍。

赵欣教授指出，心脏成像技术从定量分析发展到人工智能，通过图像分割、图像质量改善，在病变检测和病变分类等方面的应用广泛。近年来，大量研究显示心脏人工智能在冠心病和心肌病的诊断、心功能的评估以及预后预测方面具有巨大的潜力。

在图像质量方面，通过运动伪影训练的卷积神经网络可以大大减少冠脉钙化积分受冠脉运动影响而导致的变异性，从而有潜力纠正模糊冠脉斑块图像测量的钙化积分；在冠脉疾病的辅助诊断方面，将人工智能应用于CT-FFR中，可以替代传统流体力学过程中的大量计算，从而提高准确性，并显著缩短分析时间；在心肌病的诊断与预后方面，心脏影像人工智能可以根据心脏MR或CT图像深度挖掘图像中包含的信息，提高心肌梗死的诊断准确性，改善患者预后。

作为以人工智能为核心的新一代CT-FFR，科亚医疗自主研发的深脉分数®将人工智能深度学习技术应用到冠心病临床诊疗流程中，通过3D冠脉重建、算法仿真等技术，能够高效、精准地计算整个血管树路径上各点的FFR值，快速提供临床所需的定量检测结果，与有创FFR检测结果具有良好的一致性和相关性。

深脉分数®实现了CT-FFR临床应用技术革新，进一步提升CT-FFR的检测能力和处理速度，可用于早期诊断，也可对同一患者多次使用。通过在有创冠脉造影术前提供临床定量评估指标，帮助医生制定针对病人个体的治疗方案，有效避免不必要的冠脉造影检查和压力导丝等费用，减少患者诊疗成本和社会医疗压力。

△左1：东部战区总医院宫剑滨教授；中间：东南大学附属中大医院马根山教授；右1：江苏省人民医院王连生教授

大会主席、东南大学附属中大医院马根山教授在总结致辞中表示，期待未来在国际高水平研究中看到和听到更多的中国数据和学术声音，并且将研究成果真正转化落地，让更多临床患者从中获益，这也是冠脉无创功能诊断技术研讨会开展的真正意义，同时期待通过在座各位的努力，为推动健康中国2030早日实现贡献力量。