SIGNA特约脑心同治
第9期
观点摘要
如果患者有脑卒中的病史，医生要找栓子的来源，是原位的还是远端过来的？需要鉴别病因才能更好的进行治疗。这就需要磁共振的脑心同查。
神外前沿：心脏是在不停运动，诊断上需要哪些磁共振新技术呢？
王怡宁：和人体其他器官相比，心脏是在不停的运动中，所以我们在成像时要考虑到运动对图像质量的影响，比如心脏搏动、呼吸运动带来的伪影。
一般情况下，我们需要通过心电门控来减少搏动伪影，通过呼吸导航或者屏气扫描(BH)来减少呼吸运动伪影，这样，心脏成像的难度比静止的器官就大多了。
心脏的血流和运动，我们会通过不同的序列进行成像，比如在看心肌的收缩运动时，通常用磁共振电影的成像方式；如果想看血流可以用磁共振相位对比法(PC)序列等，可以做2D的，也可以做3D和4D的。
神外前沿：磁共振在心脏诊断中的价值和进展？
王怡宁：从我们日常工作中也能感受到，临床对于心脏磁共振的需求是越来越大的。
心脏磁共振具有无电离辐射、软组织对比度高等优势，所以在诊断多种心脏疾病都可以发挥重要的作用。特别是在心肌疾病的诊断中，包括不明原因的心衰以及心肌缺血梗死评价等都有很好的应用价值。
但是心脏磁共振也面临一些问题，心脏在不停的运动中，所以会受到心脏搏动和呼吸运动的影响，比如心律不齐的患者、屏气不好的患者，图像质量就会受到影响。
另一方面，心脏磁共振采集时间比较长，通常把平扫和增强都扫完，需要30到40分钟甚至更长的时间，这对于临床应用就会受到一些限制。
神外前沿：针对心脏扫描的这些难题，磁共振技术这几年有哪些进展？
王怡宁：针对目前临床出现的问题，近年来磁共振新技术不断涌现。各种新技术主要是应用于缩短心脏磁共振的扫描时间，提高检查的成功率，减少伪影产生，以及提高信噪比等。常用的包括压缩感知，以及这两年新兴的 AI （人工智能）技术，通过深度学习来缩短扫描的时间，提高图像的信噪比。
其次，在硬件方面也有些改良，比如心脏专用的新式线圈。传统的线圈比较硬，对心脏表面贴合度不好。而现在有心脏专用的毯式线圈，也是一种柔性线圈，可以提供更好的扫描舒适度和体表贴合度，对心脏数据进行全采样。
神外前沿：房颤/严重心律不齐的患者，磁共振的检查经验？
王怡宁：房颤/心律不齐患者，是心脏磁共振扫描难度比较大的一类，由于磁共振需要规律性的采集数据才能准确完成重建，因此心律不齐患者往往扫描失败。
我们希望通过新兴的采集方式，特别是针对心律不齐的患者，能够提高图像质量。深度学习技术的应用，大幅度降低了对患者的要求，心律不齐患者可以在自由呼吸下完成心脏电影和3D延迟强化成像。
我院曾经完成一例心率为47-179的严重心律不齐患者CMR（心脏磁共振）检查，使用磁共振深度学习技术后，不仅顺利完成检查，同时心脏电影和延迟强化图像质量有显著提升，有效完成了射频消融前后的诊断和疗效评估。
神外前沿：深度学习技术扫描结果的真实性和准确性如何？
王怡宁：现在已经有文章做了志愿者的扫描，把深度学习和传统的扫描效果做了对比。我们现在也正在做患者的扫描，同一名患者图像进行对比，观察图像到底是否真实。我们已经做了几例患者，对比结果非常好。
神外前沿：房颤患者是否需要心脑同查呢？
王怡宁：现在大家比较关注脑心同治，因为脑卒中有一部分来源于心源性栓子；还有些心脏病患者的动脉粥样硬化是广泛，可以有心血管的，也可以有脑血管的。所以我们希望能够把心血管和脑血管一起扫描，同时发现问题，联合进行治疗，这就对磁共振设备的要求非常高，需要有很快的扫描速度。
之前如果同时扫描，时间将超过一小时，因为仅心脏扫就要40分钟，如果再加上脑血管，包括薄层采集，时间更长。这里需要有快速扫描的方案，才能够实现心脏和脑血管的联合扫描。
神外前沿：最新的磁共振深度学习技术可以把脑心同扫的时间压缩到30分钟之内？
王怡宁：如果我们就扫几个基本的序列，比如心脏就扫电影和延迟成像，脑血管扫3D T1管壁加上TOF MRA，用磁共振深度学习快速成像的方式可以在30分钟之内完成。
神外前沿：房颤患者脑心同治，磁共振扫描的经验?
王怡宁：我们可以看心腔里有没有血栓，然后看颈动脉、颅内动脉有没有狭窄以及栓塞等情况，也可以做快速的脑实质扫描，看看有没有梗塞灶的情况。
对于房颤的患者，心内科医生其实常规要看有没有左心耳的血栓，因为一般会有左心房的扩大，需要评价下左心耳的血栓；另外也会常规做头部的扫描来看下患者脑卒中的风险。
对于神经科医生，如果患者有脑卒中的病史，医生也要找栓子的来源，是原位的还是远端过来的？需要鉴别病因才能更好的进行治疗。
神外前沿：一例心率为47-179的严重心律不齐患者如何完成CMR检查？
王怡宁：在扫描方式上，我们没有增加扫描的难度，仍然按电影来扫描；磁共振的深度学习技术在原始数据的重建方面，把一些噪声、伪影给剔除了，从而获得了与真实数据更为接近的数据。
神外前沿：脑心同治和脑心同查，下一步有什么计划?
王怡宁：对于房颤/心律不齐的这类患者，可能需要去评价脑部的情况；已知有脑卒中的患者，为了鉴别其病因的来源，也是需要了解心脏的情况。
对颈动脉斑块患者，往往会有冠状动脉粥样硬化斑块，所以这也是要联合评价的。这样临床上就有相当一部分患者需要做心脏、颈动脉以及脑血管的多部位评价。
以前我们想做脑心同查，没有做，是因为受到各种技术的限制，现在有了快速、3D高清序列，我们就可以将其更好的用在心脏和脑血管的联合检查，包括常规形态和功能以及高分辨的检查，都可以融入进去，特别是快速的扫描序列，能够实现多部位的联合扫描。
神外前沿：房颤患者的栓子如果还没有漂移到脑部，为什么同时还要扫描脑部呢?
王怡宁：因为患者有可能已经出现梗塞了，只不过是小的栓塞没有出现症状，就是说我们评价心脏的时候，房颤患者血栓还没有形成大块肉眼看到的栓子，可能贴壁，但是这时有些小的栓子已经脱落，在脑血管已经栓塞，并有可能形成了梗塞。
神外前沿：这些微小斑块需要哪些扫描序列呢？
王怡宁：这时候我们要看3D-T1高分辨管壁成像，要评价脑血管里有没有堵塞的情况；另外看看脑实质有没有梗塞灶。
神外前沿：即使发现脑血管中的微小斑块但也无法判断是否来自心脏吧？
王怡宁：鉴别有一点难度。如果是栓子掉进去，它的形态和管壁自身形成动脉粥样硬化斑块有可能不一样。如果是急性的血栓，会有信号随时间的演变；如果栓子脱落，栓子本身不会强化且没有信号的演变，所以一方面通过贴壁的形态，另一方面通过栓子本身的信号，有可能可以做鉴别。
神外前沿：颈动脉斑块的漂移呢？
王怡宁：这个我们也可以做，但是颈动脉，除了磁共振以外，超声做得非常多，超声已经做得很成熟，所以我觉得磁共振的优势更多体现在更精细的结构上，如颅内的斑块，还有大范围的扫描。
神外前沿：磁共振应用深度学习后对心脏的扫描速度媲美CT有这种可能吗？
王怡宁：这是一个非常好的问题，就是CT和磁共振这10多年来发展都非常迅速，而且两者都在补足自身的不足，向另一方面去应对技术上的挑战。比如磁共振的优势是软组织对比度高，但它的空间分辨率相对差些，以及它的扫描速度是比较慢的，所以大家都在提高它的空间分辨率，如超高场磁共振的出现，还有通过各种技术，包括我们前面讲到压缩感知，现在的深度学习人工智能技术等都在提高它的扫描速度。
磁共振速度提高到什么程度？比如心脏磁共振，传统上要扫30分钟到40分钟；现在基本的序列，电影和延迟强化，包括定位，我们在10分钟左右就可以扫完，所以它的速度大大提升了，而我们扫一个心脏增强CT，流程上也至少需要5分钟的时间，所以说它媲美，这倒是也并不夸张。
神外前沿：CT的心脏扫描目前都需要打药吗？
王怡宁：CT的血管成像都是需要增强对比剂的，这也是磁共振的优势之一，它可以使用对比剂，也可以不使用对比剂，所以当磁共振不使用对比剂的时候，它真正可以作为筛查的方式，因为它既没有辐射也不用对比剂，对人体是无害的。
心脏磁共振通过心脏自身组织的T2和T1对比来产生亮血信号，可以实现对于血池以及血管成像，对于心脏来说，我们可以做心脏的冠状动脉成像，它在一定程度上和CTA的效果相当。
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