李永霞 马跃虎 王同兴 谢光辉 徐辉 唐春香

冠状动脉粥样硬化性心脏病（简称冠心病）在我国的发病率及病死率呈逐年上升趋势，其发病机制是由于冠状动脉粥样硬化斑块形成、斑块不稳定发生破裂、动脉血栓形成和管腔闭塞导致相应供血区心肌的缺血坏死。斑块的性质与动脉粥样硬化程度及冠心病进展密切相关，识别和预测不稳定的易损斑块（高危斑块）对评价冠心病危险性和改善病人预后十分重要。冠状动脉CT 血管成像（coronary CT angiography，CCTA）能够识别斑块的易损性和不稳定性。冠状动脉粥样硬化斑块中的高危斑块是指低密度斑块（CT 值＜30 HU）、点状钙化斑块（最大直径＜3 mm）以及具有血管正性重构和“餐巾环”征的斑块[1-3]，这些斑块的特征与增加冠心病病人未来心血管事件的风险有关[4]。胸痛是冠心病的常见临床症状，急性胸痛是高危斑块病人发生冠心病不良事件的危险因素[2,5]，因此准确评估CCTA 的斑块特征可以有效地管理胸痛病人。近年来有研究[6-7]报道，基于CCTA 的血流储备分数（CCTA derived fractional flow reserve，FFRCT）对缺血性冠状动脉狭窄有较高的诊断效能，并证实FFRCT对高危斑块有一定的预后评估价值，且与冠状动脉斑块特征及后续的心脏事件有关。CCTA 斑块定量分析联合FFRCT是目前心血管疾病临床研究的热点，但对高危斑块合并胸痛病人的斑块成分特征和基于机器学习的血流动力学特征的研究尚未见报道。本研究旨在探讨高危斑块合并胸痛病人的斑块成分特征及血流动力学特征，以期对冠心病的诊疗及危险评估提供有力的依据。……