全国重点实验室项目启动，AI破解心脏成像难题

2025年9月18日，由先进医用材料与医疗器械全国重点实验室（上海科技大学）立项、首都医科大学附属安贞医院总牵头的国家重点研发项目“人工智能技术在CT心脏成像中的临床应用研究”（以下简称 心脏多中心项目）正式启动。

据介绍，心脏多中心项目执行单位总共有15家，其中首都医科大学附属安贞医院、苏州大学附属第一医院、暨南大学附属广东省第二人民医院、牡丹江心血管病医院等4家单位是子课题的牵头单位，整个项目旨在全面提升心脏成像质量、降低辐射剂量、减轻医生的后处理工作量，进一步提升医疗服务的整体质量与效率，加速实现临床心血管疾病诊疗的革命性变化，同时促进人工智能技术在心脏成像中的标准化，并形成行业共识。

首都医科大学附属北京安贞医院党委书记张宏家

“人工智能技术正在深刻改变医疗健康的未来。在心血管影像领域，CT心脏成像作为重要的诊断手段，其精准性、高效性和安全性一直是我们追求的目标。本次心脏多中心项目的启动，不仅是对前沿技术的积极探索，更是推动临床标准化、提升诊疗水平、惠及广大患者的重要举措。”首都医科大学附属北京安贞医院党委书记张宏家表示。

由于心脏持续跳动的特性、结构的复杂性等因素，心脏成像一直是临床一大关键难题，而冠状动脉CT血管成像（CCTA）作为心脏成像中最频繁的临床应用，自然受到更多的关注。CCTA因无创、高分辨率等优势，已成为冠心病等常见心血管疾病早期筛查、术前评估及术后随访的重要手段。但传统 CCTA 在复杂心律患者成像、低剂量扫描图像质量控制等方面仍存瓶颈 —— 高心率或心律不齐易导致运动伪影，影响病变判断；低剂量扫描虽能降低辐射风险，却常伴随噪声与伪影干扰，这些问题均制约着临床诊断效能的进一步提升。

近年来，为攻克上述难题，在软硬件方面的创新层出不穷，特别是人工智能的引入，使心脏成像朝着更清晰、快速、安全、精准的方向发展。但由于训练数据质量参差不齐、缺乏统一评估标准和共识等问题，心脏成像中的人工智能应用依然还处于发展和探索阶段。

“项目通过15家多中心单位通力协作，纳入超500例临床病例，覆盖高心率、心律不齐、钙化病变等不同临床问题，确保研究成果的普适性与可靠性。通过项目的开展，我们不仅要形成基于人工智能的 CT 心脏成像应用解决方案，还要建立CT心脏成像的人工智能技术评估指标，以优化临床诊疗流程，提升基层医院心血管影像诊断水平，并推动国产CT设备与AI算法的融合创新，助力医疗装备技术升级。”心脏多中心项目负责人、首都医科大学附属北京安贞医院徐磊强调道。

心脏多中心项目负责人、首都医科大学附属北京安贞医院徐磊

据悉，此次启动的多中心研究项目的核心在于构建覆盖冠脉CT “扫描优化 - 智能重建 - 诊断评估” 全流程的多模态人工智能辅助成像体系，为心血管疾病精准诊断提供创新解决方案。具体而言，项目将通过多中心、大样本的临床研究，对比CardioCapture等人工智能辅助CT心脏成像与传统成像方法在图像质量、诊断准确性等方面的效果差异，评估人工智能技术对临床工作流程的优化程度，为临床应用提供有力的证据支持。在此基础上，应用心脏人工智能算法，针对不同复杂类型的心脏疾病，实现快速准确地识别病变部位、判断病变程度，客观评估治疗效果，为心脏疾病的早期筛查、精准诊断和个性化治疗提供有力支持，并形成基于人工智能的 CT 心脏成像应用解决方案，在保证图像质量的前提下，显著降低心脏扫描的辐射剂量，推动CT心脏成像技术的普及和发展。此外，制定科学、全面、可操作性强的评价指标，形成心血管CT人工智能重建及后处理技术临床应用专家共识，推动CT心脏成像技术的规范化发展。

数智化作为联影集团的重要战略方向之一，早在2017年就先手入局人工智能医疗赛道，将AI作为集团的核心技术“底座”之一。作为心脏多中心项目的核心支持方，联影医疗在CT领域优先示范了一条智能设备演化路径。

联影医疗计算机断层扫描事业部总裁杜岩峰

聚焦心脏成像方面，联影医疗计算机断层扫描事业部总裁杜岩峰介绍称：“针对冠脉CTA检查最核心的冠脉运动伪影的难题，联影推出了双擎冠脉瞬时冻结技术平台，采用基于深度学习技术的AI ePhase深度学习冠脉时相引擎与AI CardioCapture冠脉运动伪影矫正引擎结合，解决心脏无心电扫描下的复杂心率心脏成像难题。此外，凭借CardioBoost心脏专用深度学习重建算法，可实现支架、斑块等特定细节的高清成像，精细显示支架、斑块与细小血管边界，在保证图像质量的基础上实现低剂量扫描。目前，上述人工智能技术已应用于联影推出的业界首创双宽体双源CT系统uCT SiriuX、中国首款光子技术能谱CT、全新一代超高端CT系统uCT Atlas家族等一系列先进CT设备。”

根据心脏多中心项目介绍，在此次项目中，针对复杂心律患者，将研发并验证基于深度学习的CardioCapture，探索免药物心率控制的成像方案；聚焦低剂量成像，将应用CardioBoost智能重建算法，在保证诊断效能的基础上，尽可能将辐射剂量降至最低。

不止于心脏成像，目前联影在CT领域所示范的智能演化已经覆盖到全身多部位。针对头部成像，联影开发了一种基于人工智能的头部运动伪影校正算法（Motion Freeze），使用多尺度卷积神经网络(CNN)，能够有效减少运动伪影；针对胸部成像，联影推出了深度学习全模型迭代 AIIR 算法，优势之一便在于在大幅降低3岁以下婴幼儿胸部CT辐射剂量的同时，仍能保持卓越的图像质量，并在诊断结果上与常规剂量扫描高度一致；此外，在当前大热的脑机接口领域，由于目前的脑机接材料仍以金属为主要材料，所以传统CT因金属伪影干扰难以清晰呈现电极结构以及与脑组织的位置关系，而联影医疗推出的DeepMAC金属伪影校正技术，则彻底打破了这一困局，让颅内植入物的显示精度提升至“微米级”。

联影医疗高级副总裁、中国业务总裁夏风华

联影医疗高级副总裁、中国业务总裁夏风华表示，“人工智能正在重塑现代医学的未来，尤其在医学影像领域，AI技术与临床应用的深度融合已成为行业突破的关键。联影将以稳定、可靠的影像设备，领先的人工智能技术，以及全面的技术服务保障，全力支持心脏多中心项目的实施，期待通过‘医、研、企’协同创新的模式，共同构建心脏CT智能成像的标准与规范，真正让科技创新惠及医生、服务患者。”

(联影医疗)