超声心动图的不断发展极大提高了CA的诊断效率和准确性
二维斑点追踪显像（2D-STI）
三维斑点追踪成像（3D-STI）
此外，有研究表明，3D-STI测量CA患者的左室GLS、GAS、整体环向收缩期峰值应变（GCS）及整体径向收缩期峰值应变（GRS）降低均早于2D-STI，以基底段和内侧段受损最为明显。3D-STI有助于鉴别CA、肥厚型心肌病（HCM）及高血压性心脏病（HHD），其中纵向应变、左室应变同步性及左室舒张功能在CA组最低，说明CA患者心脏损伤最重[8]。因此，通过3D-STI 技术测得的应变指标较常规超声心动图指标能够发现更多显著性差异，并进一步提高诊断CA的敏感性及特异性。
心肌做功（MW）
图2：CA患者左室心肌做功效率牛眼图及参数[12]
心肌收缩分数（MCF）
超声参数评分
表1：IWT评分和ATTR-CM评分
（TAPSE：三尖瓣环收缩期位移）
人工智能辅助超声心动图诊断CA
有研究人员通过输入心脏超声视频，建立卷积神经网络（CNN）模型，不仅能准确标记部分遮挡的心脏腔室，且得到的心脏结构测量值与检测报告一致，表明模型在精细化、准确性及简易度方面已可与人为评估方式媲美[17]。既往手动测量GLS结果的可重复性较差，最新研发的自动应变分析软件可自动识别心尖三腔心、四腔心及两腔心切面，进而实现心腔分割，心内膜追踪及自动测量，具有良好准确性和可重复性，同时也避免了人为因素的干扰，已获得越来越多的认可[18]。
此外，还有研究通过使用AI算法结合心电图和超声心动图以实现早期、准确筛查ATTR-CA患者，研究结果显示，在确诊前的1至3年间，通过AI分析 ECG和超声心动图筛查出阳性患者比例分别为52.4%和34.7%。这一比例在确诊前的12个月内显著提升，分别达到了75.6% 和69.4%[19]。这表明，AI 辅助技术能够提高复杂疾病的早期检测率，帮助临床医生有效识别出早期的 ATTR-CA 患者。通过这一技术，患者能够获得更及时、有效的治疗，从而遏制疾病的进展，显著改善患者的预后。尽管目前AI在超声心动图领域的应用还处于初步探索阶段，但其展现出巨大潜力已不容小觑。
总结
随着超声心动图技术的不断发展，尤其是2D-STI、3D-STI、MW评估、MCF测量以及基于超声的诊断评分等方法的出现，CA的诊断准确性和敏感性得到了显著提升。此外，人工智能技术的引入更是为超声心动图在CA诊断中的应用开辟了新篇章，实现了更高精度和自动化的诊断。这些技术的进步不仅有助于早期发现CA患者的心肌功能障碍，还为患者的预后评估和个体化治疗提供了有力支持。
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审批编码：CN-146527，过期日期：2025-10-31
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