一、定義
定量血流分數(shù)檢測儀（Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ?。疲欤铮鳌。遥幔簦椋?，?。眩疲遥┦且环N基于冠脈造影影像的無創(chuàng)冠脈功能學評估系統(tǒng)。它通過人工智能算法重建血管三維模型，結(jié)合流體力學計算，在無需額外介入手術(shù)或壓力導絲的情況下，快速評估冠脈狹窄對血流的影響（以血流儲備分數(shù)ＦＦＲ值為核心指標），輔助醫(yī)生判斷患者是否需植入支架。
二、核心原理與技術(shù)流程
數(shù)據(jù)輸入
采集兩個投照角度（≥２５°夾角）的冠脈造影動態(tài)影像。
三維重建
ＡＩ自動分割血管輪廓，構(gòu)建冠脈樹三維幾何模型，精準定位狹窄位置。
血流模擬
應用泊肅葉定律計算血流速度。
通過壓力－流量方程推導狹窄遠端壓力。
基于計算流體力學（ＣＦＤ）模擬血液在血管內(nèi)的流動：
ＱＦＲ值計算
公式：ＱＦＲ?。健—M窄遠端壓力 ／ 主動脈根部壓力
系統(tǒng)自動輸出彩色編碼的ＱＦＲ值（正常值＞０．８０，≤０．８０提示缺血需干預）。
? 關鍵技術(shù)突破：
無導絲：避免傳統(tǒng)ＦＦＲ測量需植入壓力導絲的創(chuàng)傷與費用。
快速分析：５分鐘內(nèi)完成計算（傳統(tǒng)ＦＦＲ需２０－３０分鐘）。
無需血管擴張劑：部分算法（如ｖＦＦＲ）可省略腺苷注射。
三、核心功能與指標
| 功能 | 輸出指標 | **意義 |
|---|---|---|
| 狹窄缺血評估 | ＱＦＲ值（０－１．０） | ＱＦＲ≤０．８０：提示心肌缺血 |
| 病變嚴重度可視化 | 血管三維模型＋ＱＦＲ色彩映射圖 | 直觀定位缺血病變 |
| 虛擬支架規(guī)劃 | 模擬支架植入后ＱＦＲ改善預測 | 優(yōu)化介入手術(shù)方案 |
| 術(shù)后效果評估 | 支架植入后ＱＦＲ復測 | 驗證血流恢復效果 |
四、**適用場景
冠心病診斷
中度狹窄（４０％－９０％）的功能學評價，避免過度**。
介入手術(shù)決策
替代傳統(tǒng)ＦＦＲ指導支架植入（ＦＡＶＯＲ?。桑桑伞。茫瑁椋睿嵫芯孔C實ＱＦＲ不劣于ＦＦＲ）。
多支病變評估
快速篩查所有病變的缺血風險，優(yōu)先處理罪犯血管。
術(shù)后隨訪
評估支架通暢性及新生狹窄缺血風險。
五、與傳統(tǒng)技術(shù)的對比優(yōu)勢
| 參數(shù) | ＱＦＲ系統(tǒng) | 傳統(tǒng)ＦＦＲ | 冠脈ＣＴＡ－ＦＦＲ |
|---|---|---|---|
| 有創(chuàng)性 | 無創(chuàng)（基于造影） | 有創(chuàng)（需壓力導絲） | 完全無創(chuàng) |
| 操作時間 | ＜５分鐘 | ２０－３０分鐘 | 離線分析需數(shù)小時 |
| 額外成本 | 無耗材 | 導絲費用（約＄１，０００） | 高計算資源需求 |
| 血管擴張劑 | 部分算法無需 | **需 | 通常無需 |
| 精度驗證 | 與ＦＦＲ相關性＞０．８５ | 金標準 | 略低于ＱＦＲ |
六、技術(shù)局限性與挑戰(zhàn)
影像質(zhì)量依賴
血管重疊、造影劑充盈不佳時精度下降。
鈣化病變誤差
嚴重鈣化導致三維重建失真。
微循環(huán)障礙
無法評估微血管功能障礙對血流的影響。
動態(tài)血流模擬
靜態(tài)模型難以模擬心率／血壓瞬態(tài)變化。
七、代表設備與認證
| 設備系統(tǒng) | 開發(fā)商 | 技術(shù)特點 | 認證狀態(tài) |
|---|---|---|---|
| ＡｎｇｉｏＰｌｕｓ??。眩疲?/td> | 博動醫(yī)療 | 全球**個ＮＭＰＡ／ＦＤＡ／ＣＥ三重認證 | 中國ＮＭＰＡ三類證（２０１８） |
| ＣＡＡＳ ｖＦＦＲ | Ｐｉｅ?。停澹洌椋悖幔?/td> | 無需腺苷的流速測算 | 歐盟ＣＥ認證 |
| ＦＦＲａｎｇｉｏ | Ｓｉｅｍｅｎｓ?。龋澹幔欤簦瑁椋睿澹澹颍?/td> | 整合ＤＳＡ設備即時計算 | ＦＤＡ批準（２０２１） |
八、**價值與行業(yè)意義
患者獲益：避免不**要支架植入，降低手術(shù)風險與醫(yī)療費用。
醫(yī)院效率：縮短導管室占用時間，提升ＰＣＩ手術(shù)精準度。
行業(yè)推動：
促進泛血管介入手術(shù)機器人的智能化決策（如自動規(guī)劃支架尺寸／位置）。
推動心血管影像ＡＩ從解剖學到功能學的升級。
九、重要注意事項
非金標準替代：ＱＦＲ陰性患者若癥狀典型，仍需結(jié)合ＩＶＵＳ／ＯＣＴ或ＦＦＲ驗證。
操作規(guī)范：需嚴格按指南采集造影影像（投照角度、造影劑流速）。
適應證把控：不適用于左主干分叉病變、彌漫性狹窄或急性心梗罪犯血管。
十、未來發(fā)展方向
實時術(shù)中導航：與ＤＳＡ設備深度整合，術(shù)中即時生成ＱＦＲ。
多模態(tài)融合：結(jié)合ＯＣＴ／ＩＶＵＳ影像提升鈣化病變精度。
ＡＩ預后預測：基于ＱＦＲ＋**數(shù)據(jù)構(gòu)建再狹窄風險模型。
總結(jié)：ＱＦＲ系統(tǒng)代表了冠脈介入從形態(tài)學向功能學評估的范式轉(zhuǎn)變，以無創(chuàng)、快速、低成本的優(yōu)勢成為精準ＰＣＩ的＂智能導航＂，正在重塑冠心病診療路徑。
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