全國重點實驗室項目啟動，AI破解心臟成像難題

2025年9月18日，由先進醫用材料與醫療器械全國重點實驗室（上海科技大學）立項、首都醫科大學附屬安貞醫院總牽頭的國家重點研發項目「人工智能技術在CT心臟成像中的臨牀應用研究」（以下簡稱 心臟多中心項目）正式啟動。

據介紹，心臟多中心項目執行單位總共有15家，其中首都醫科大學附屬安貞醫院、蘇州大學附屬第一醫院、暨南大學附屬廣東省第二人民醫院、牡丹江心血管病醫院等4家單位是子課題的牽頭單位，整個項目旨在全面提升心臟成像質量、降低輻射劑量、減輕醫生的后處理工作量，進一步提升醫療服務的整體質量與效率，加速實現臨牀心血管疾病診療的革命性變化，同時促進人工智能技術在心臟成像中的標準化，並形成行業共識。

首都醫科大學附屬北京安貞醫院黨委書記張宏家

「人工智能技術正在深刻改變醫療健康的未來。在心血管影像領域，CT心臟成像作為重要的診斷手段，其精準性、高效性和安全性一直是我們追求的目標。本次心臟多中心項目的啟動，不僅是對前沿技術的積極探索，更是推動臨牀標準化、提升診療水平、惠及廣大患者的重要舉措。」首都醫科大學附屬北京安貞醫院黨委書記張宏家表示。

由於心臟持續跳動的特性、結構的複雜性等因素，心臟成像一直是臨牀一大關鍵難題，而冠狀動脈CT血管成像（CCTA）作為心臟成像中最頻繁的臨牀應用，自然受到更多的關注。CCTA因無創、高分辨率等優勢，已成為冠心病等常見心血管疾病早期篩查、術前評估及術后隨訪的重要手段。但傳統 CCTA 在複雜心律患者成像、低劑量掃描圖像質量控制等方面仍存瓶頸 —— 高心率或心律不齊易導致運動偽影，影響病變判斷；低劑量掃描雖能降低輻射風險，卻常伴隨噪聲與偽影干擾，這些問題均制約着臨牀診斷效能的進一步提升。

近年來，為攻克上述難題，在軟硬件方面的創新層出不窮，特別是人工智能的引入，使心臟成像朝着更清晰、快速、安全、精準的方向發展。但由於訓練數據質量參差不齊、缺乏統一評估標準和共識等問題，心臟成像中的人工智能應用依然還處於發展和探索階段。

「項目通過15家多中心單位通力協作，納入超500例臨牀病例，覆蓋高心率、心律不齊、鈣化病變等不同臨牀問題，確保研究成果的普適性與可靠性。通過項目的開展，我們不僅要形成基於人工智能的 CT 心臟成像應用解決方案，還要建立CT心臟成像的人工智能技術評估指標，以優化臨牀診療流程，提升基層醫院心血管影像診斷水平，並推動國產CT設備與AI算法的融合創新，助力醫療裝備技術升級。」心臟多中心項目負責人、首都醫科大學附屬北京安貞醫院徐磊強調道。

心臟多中心項目負責人、首都醫科大學附屬北京安貞醫院徐磊

據悉，此次啟動的多中心研究項目的核心在於構建覆蓋冠脈CT 「掃描優化 - 智能重建 - 診斷評估」 全流程的多模態人工智能輔助成像體系，為心血管疾病精準診斷提供創新解決方案。具體而言，項目將通過多中心、大樣本的臨牀研究，對比CardioCapture等人工智能輔助CT心臟成像與傳統成像方法在圖像質量、診斷準確性等方面的效果差異，評估人工智能技術對臨牀工作流程的優化程度，為臨牀應用提供有力的證據支持。在此基礎上，應用心臟人工智能算法，針對不同複雜類型的心臟疾病，實現快速準確地識別病變部位、判斷病變程度，客觀評估治療效果，為心臟疾病的早期篩查、精準診斷和個性化治療提供有力支持，並形成基於人工智能的 CT 心臟成像應用解決方案，在保證圖像質量的前提下，顯著降低心臟掃描的輻射劑量，推動CT心臟成像技術的普及和發展。此外，制定科學、全面、可操作性強的評價指標，形成心血管CT人工智能重建及后處理技術臨牀應用專家共識，推動CT心臟成像技術的規範化發展。

數智化作為聯影集團的重要戰略方向之一，早在2017年就先手入局人工智能醫療賽道，將AI作為集團的核心技術「底座」之一。作為心臟多中心項目的核心支持方，聯影醫療在CT領域優先示範了一條智能設備演化路徑。

聯影醫療計算機斷層掃描事業部總裁杜巖峰

聚焦心臟成像方面，聯影醫療計算機斷層掃描事業部總裁杜巖峰介紹稱：「針對冠脈CTA檢查最核心的冠脈運動偽影的難題，聯影推出了雙擎冠脈瞬時凍結技術平臺，採用基於深度學習技術的AI ePhase深度學習冠脈時相引擎與AI CardioCapture冠脈運動偽影矯正引擎結合，解決心臟無心電掃描下的複雜心率心臟成像難題。此外，憑藉CardioBoost心臟專用深度學習重建算法，可實現支架、斑塊等特定細節的高清成像，精細顯示支架、斑塊與細小血管邊界，在保證圖像質量的基礎上實現低劑量掃描。目前，上述人工智能技術已應用於聯影推出的業界首創雙寬體雙源CT系統uCT SiriuX、中國首款光子技術能譜CT、全新一代超高端CT系統uCT Atlas家族等一系列先進CT設備。」

根據心臟多中心項目介紹，在此次項目中，針對複雜心律患者，將研發並驗證基於深度學習的CardioCapture，探索免藥物心率控制的成像方案；聚焦低劑量成像，將應用CardioBoost智能重建算法，在保證診斷效能的基礎上，儘可能將輻射劑量降至最低。

不止於心臟成像，目前聯影在CT領域所示範的智能演化已經覆蓋到全身多部位。針對頭部成像，聯影開發了一種基於人工智能的頭部運動偽影校正算法（Motion Freeze），使用多尺度卷積神經網絡(CNN)，能夠有效減少運動偽影；針對胸部成像，聯影推出了深度學習全模型迭代 AIIR 算法，優勢之一便在於在大幅降低3歲以下嬰幼兒胸部CT輻射劑量的同時，仍能保持卓越的圖像質量，並在診斷結果上與常規劑量掃描高度一致；此外，在當前大熱的腦機接口領域，由於目前的腦機接材料仍以金屬為主要材料，所以傳統CT因金屬偽影干擾難以清晰呈現電極結構以及與腦組織的位置關係，而聯影醫療推出的DeepMAC金屬偽影校正技術，則徹底打破了這一困局，讓顱內植入物的顯示精度提升至「微米級」。

聯影醫療高級副總裁、中國業務總裁夏風華

聯影醫療高級副總裁、中國業務總裁夏風華表示，「人工智能正在重塑現代醫學的未來，尤其在醫學影像領域，AI技術與臨牀應用的深度融合已成為行業突破的關鍵。聯影將以穩定、可靠的影像設備，領先的人工智能技術，以及全面的技術服務保障，全力支持心臟多中心項目的實施，期待通過‘醫、研、企’協同創新的模式，共同構建心臟CT智能成像的標準與規範，真正讓科技創新惠及醫生、服務患者。」

(聯影醫療)