重新审视被遗忘的右心室灌注：人工智能增强的PET/CT定量分析

灌注成像上右心室（RV）放射性示踪剂摄取增加已被认为是心血管风险增加的标志。然而，由于薄壁结构中摄取的强度多变，这种摄取难以定量。我们使用了一种经过验证的人工智能增强方法，从CT衰减校正（CTAC）成像中分割右心室，以自动量化RV活性，并评估了其预后意义。方法：我们评估了来自11个中心、接受PET心肌灌注成像并具有可用CTAC的连续患者。我们使用深度学习从CTAC图像中分割RV和左心室心肌，然后在配准的PET图像上量化RV活性指标。我们评估了RV活性指标与死亡或心肌梗死（MI）发生率之间的关联。结果：我们的分析共纳入25,444名患者（中位年龄67岁）。在中位随访4.1年期间，6009名患者（23.6%）经历了死亡或MI。大多数RV活性指标与死亡或MI风险相关。较高的最大RV静息活性与死亡或MI风险增加相关（13N-氨未校正风险比为1.17每标准差，82Rb为1.19每标准差）。这些关联在调整年龄、性别、病史、灌注、功能和心肌血流储备后仍然存在。结论：深度学习可以从混合PET/CT心肌灌注成像中提取RV活性。这些指标与心肌血流储备相关，并提供有关心血管风险的补充信息。