冠脉CTA之后，临床还需要知道什么？
近年来，冠脉CTA（CCTA）已经成为胸痛患者冠心病评估的重要无创检查手段。它能够帮助医生观察，冠脉是否存在狭窄、病变发生的位置、狭窄程度。但临床实践中，一个长期存在的问题是，影像上的狭窄程度，并不总能代表真正的血流影响。
有些患者虽然存在明显狭窄，但并未造成明显功能影响；而一些看似程度有限的病变，也可能影响心肌供血。因此，仅了解“哪里窄”，还需要进一步回答：“这处狭窄是否真正影响血流？”

图1基于机器学习的CT-FFR开发与分析流程示意：开发阶段利用冠脉CTA生成的三维冠脉模型和有创FFR参考数据训练模型；临床应用阶段则基于新的冠脉CTA影像进行功能学评估。
SCCT/SCAI专家共识：CT-FFR连接形态与功能
近日，心血管CT学会（SCCT）与心血管造影及介入治疗学会（SCAI）发布CT-FFR专家共识，并获得美国心脏病学会（ACC）认可。
共识指出：CT-FFR利用冠脉CTA提供的解剖信息，对病变相关血流动力学意义进行评估，可帮助判断是否存在病变特异性的血流限制，并辅助临床决策。
这意味着冠脉CTA的信息维度正在进一步拓展，“从哪里狭窄”走向“哪里可能影响血流。”
CT-FFR如何实现功能学评估？
CT-FFR基于冠脉CTA影像数据建立分析模型。
目前主要包括，基于计算流体力学（CFD）的技术，基于机器学习的技术。其中，机器学习方法通过CCTA中的血管解剖特征，结合经过标注的数据进行训练，学习影像特征与功能学结果之间的关系。最终，系统可以输出沿血管分布的CT-FFR结果，为医生判断病变功能意义提供参考。
深脉分数：让冠脉CTA增加功能学维度
在共识列出的临床可用CT-FFR技术中，DEEPVESSEL FFR被列为基于深度学习模型、采用CCTA影像和有创FFR数据训练的CT-FFR技术之一。
基于冠脉CTA影像，深脉分数通过人工智能分析血管结构信息，并提供功能学评估结果。
它帮助医生从“这里有狭窄，”进一步了解“这处狭窄是否可能影响血流。”尤其是在中度狭窄等CTA单纯形态判断存在不确定性的场景中，为临床决策提供功能学补充信息。
从看见狭窄，到理解病变意义
专家共识指出，多项指南支持CT-FFR用于中度狭窄患者的进一步评估，以判断病变是否存在血流限制，并辅助后续诊疗决策。

  未来，随着人工智能与医学影像技术的发展，冠脉CTA有望从单纯解剖评估，进一步走向：形态+ 功能的综合分析模式。对于医生而言，真正重要的不只是发现狭窄，而是进一步了解这处病变是否可能影响血流，并结合临床情况制定诊疗策略。CT-FFR正在成为连接影像学发现与功能学评估的重要桥梁。
参考文献1、《Fractional flow reserve in coronary computed tomography angiography: An expert consensus document of the Society of Cardiovascular Computed Tomography (SCCT) and the Society for Cardiovascular Angiography and Interventions (SCAI). Endorsed by the American College of Cardiology (ACC)》