冠心病CT检查和诊断中国专家共识

（二）冠心病CT检查的禁忌证和限度

冠状动脉CT 检查有电离辐射和/或碘对比剂肾损伤潜在风险，使用时应注意掌握禁忌证和限度。

1. 检查禁忌证：（1）严重的碘对比剂过敏史；（2）甲状腺功能亢进未治愈者或进展中患者，临床如需做CCTA，需经内分泌科医师评估；3）估算的肾小球滤过率 $<\!30~\mathrm{{ml\cdotmin}^{-1}{\cdot1.73~\mathrm{{m}^{-2}}}}$ ·1.73 m 的肾功能不全者；4）临床生命体征不稳定（如急性心肌梗死、严重心功能不全或失代偿性心力衰竭、严重的低血压等），无法平卧者；（5）怀孕、怀疑受孕者以及备孕者；6）不能配合扫描和/或屏气指令的患者。

2. 检查限度：1）存在电离辐射和碘对比剂的潜在肾损伤和过敏风险；2）心率过快、部分心律失常、患者不能屏气或屏气不佳影响图像质量，导致部分血管不能评估；3）严重钙化病变或高密度的钙化病变可能会产生晕状伪影（blooming artifact），导致对管腔狭窄程度的高估；4）空间分辨力不足，目前CT 评价直径 $1.5~\mathrm{mm}$ 以下的血管及 $3~\mathrm{mm}$ 以下的支架有一定限度；（5）严重肥胖者（体重指数> $40\;\mathrm{kg}/\mathrm{m}^{2})\,\mathrm{X}$ 射线透射效率降低，图像噪声增加，图像质量下降；6）高原地区低压低氧环境导致高心率及心律失常高发，影响图像质量。

二、冠心病CT检查技术

1. 常规胸部CT 检查：常规胸部CT 检查可以显示并定量评估CAC，尤其是利用人工智能技术更为准确［11］。为了区分CAC 定性和定量测量，本共识对于定性测量采用CAC 描述，而对于定量描述，采用CACS 描述。常规胸部CT 扫描时，患者仰卧位，扫描范围包括胸廓入口到膈肌。推荐扫描参数：管电压 $120\;\mathrm{kVp}$ ，自动管电流调制技术，螺距1.20\~1.75，视野 $34\;\mathrm{cm}{\times}34\;\mathrm{cm}{\sim}36\;\mathrm{cm}{\times}36\;\mathrm{cm}$ ，采集矩阵 $512{\times}512$ 。

2.心电门控CACS CT 检查：基于前瞻性心电门控CACS CT 平扫是冠状动脉钙化定量评估的标准扫描技术，推荐在CCTA 前常规进行。冠状动脉支架植入术和搭桥术后患者不推荐行冠状动脉钙化扫描。扫描范围：上界自气管隆嵴下 $1{\sim}2~\mathrm{cm}$ 水平，下界达心脏膈面，左右各达心缘两侧 $1{\sim}2~\mathrm{cm}$ 。扫描参数的设置与钙化积分的计算结果有关，为保证钙化积分结果的可靠性，应使用各厂家推荐的默认参数设置进行钙化积分扫描，包括管电压、扫描层厚等参数。推荐管电压 $120\;\mathrm{kVp}$ ，层厚 ${\leqslant}2.5\ \mathrm{mm}$ ，层间距 $2.5~\mathrm{mm}$ ，视野 $25\;\mathrm{cm}{\times}25\;\mathrm{cm}$ ，采集矩阵 $512{\times}512$ 。

3.CCTA 检查：应做好CT 检查前的准备工作，如明确患者有无CCTA 检查禁忌证及限度等，要求患者及其家属必须签署知情同意书（附录1），建立静脉通路。根据CT设备条件做好心率和心律管理工作，对于64 排CT，要求将心率控制在70 次/min（bpm）以下；对于后64 排CT，心率要求低于 $90\,\mathrm{bpm}$ ；某些高端CT 可在1 个心跳周期内完成数据采集，无需控制患者心率。采用仰卧位，按照标准方法连接心电门控电极，对患者进行呼吸屏气训练。CT 扫描开始前 $3{\sim}5~\mathrm{min}$ 可舌下含服硝酸甘油片剂 $0.5~\mathrm{mg}$ 或扫描前 $1\ \mathrm{{min}}$ 舌下喷服硝酸甘油1\~2 喷（ $0.5~\mathrm{mg}.$ ）以扩张冠状动脉。硝酸甘油使用前需

明确患者有无如下禁忌证［12］（1）严重低血压［服药前收缩压低于90 mmHg（ $1\ \mathrm{mm\Hg}{=}0.133\ \mathrm{kPa}$ ），或较基础血压降低 $30\;\mathrm{mmHg}.$ ］；2）急性循环衰竭、心肌梗死早期（有严重低血压及心动过速时）、急性心肌梗死伴低充盈压、肥厚梗阻型心肌病、缩窄性心包炎、心包填塞；3）严重贫血；4）青光眼；5）颅内压增高（如脑出血或脑外伤患者）；6）已知对硝酸甘油过敏的患者；7）患者 $48\mathrm{~h~}$ 内服用过磷酸二酯酶抑制剂（如西地那非、伐地那非或他达拉非）；（8）严重肝肾功能损伤者。

建议通过高压注射器注射高浓度碘对比剂（碘浓度 $350\,\mathrm{\Omega},370\,\mathrm{\Omega},400~\mathrm{mg/ml}\,\mathrm{)}$ 。对比剂注射期相技术选择：（1）双期相注射技术（Ⅰ期，注射对比剂；Ⅱ期，注射生理盐水 $20{\sim}30\;\mathrm{ml}$ ），双期相注射技术右心系统对比剂充盈少，有利于右冠状动脉的显示；（2）3 期相注射技术（Ⅰ期，注射对比剂；Ⅱ期，注射对比剂 $^+$ 生理盐水共 $30~\mathrm{ml}$ ，比例为3∶7；Ⅲ期，注射生理盐水 $20{\sim}30\;\mathrm{ml}$ ），3期相注射技术有助于观察右心室结构及肺动静脉。通过对比剂团注测试法和团注示踪法确定增强扫描延迟时间，推荐使用团注示踪法。当考虑存在心肌梗死或损伤时，CCTA 检查完成后可根据需要延迟 $5~\mathrm{min}$ 观察心肌延迟强化；对存在左心房血栓形成高危因素（如心房颤动、风湿性二尖瓣疾病等）的患者，可延迟 $6~\mathrm{min}$ 观察左心房情况，区分血栓和血流淤滞［13］。

根据应用心电门控方式的不同，冠状动脉CT扫描模式主要分为前瞻性和回顾性心电门控扫描。（1）心率 ${\leqslant}65{\mathrm{~bpm}}$ 且心律齐整的患者，推荐前瞻性大螺距螺旋扫描模式进行图像采集，辐射剂量更低，心电脉冲的窗宽设置在 $70\%$ R‑R 间期；（2）心率 ${\mathrm{\Omega}}_{>65\mathrm{~bpm}}$ 且心律齐整的患者，推荐前瞻性心电门控轴扫模式进行图像采集，心电脉冲的窗宽设置在 $30\%{\sim}70\%$ R‑R 间期；（3）心律不齐及高心率（> $90\:\mathrm{bmp}$ ）患者，推荐采用前瞻性心电门控采集方式，心电脉冲的窗宽设置在 $30\%{\sim}45\%$ R‑R 间期。回顾性心电门控螺旋采集模式并不能提高检查成功率，且辐射剂量过高，应尽量少用（除非有评估心功能等其他适应证）。建议高心率患者控制心率后再行CCTA 检查。患者体重 ${\leqslant}90~\mathrm{kg}$ 时，管电压一般控制在 $100{\sim}120~\mathrm{kVp}$ ；如设备具备迭代重建功能，推荐使用 $100\;\mathrm{kVp}$ 。患者体重 $\leqslant\!60~\mathrm{kg}$ 时，推荐具备相应条件的CT 设备选用70 或 $80\ensuremath{\,\mathrm{kVp}}$ 管电压进行扫描。在设备许可的情况下，在保证扫描成功且图像质量达到诊断要求水平时，推荐使用前瞻性心电门控、

迭代重建和低管电压技术，尽可能降低辐射剂量。根据临床适应证确定需行CT 心肌灌注成像（CT myocardial perfusion，CTP）检查者，可参考《动态CT心肌灌注成像技术操作与图像分析中国专家共识》14］。

4. 图像后处理：常规胸部CT 和心电门控钙化积分扫描图像可进行视觉评估，或利用专门的CACS分析软件或人工智能软件按照标准程序进行分析。利用CACS 软件进行定量钙化积分计算，分别按照右冠状动脉、左冠状动脉主干、左前降支和左回旋支标记钙化斑块，软件按照预设的值和算法进行分析，得出每支血管钙化积分值及总的积分值。

CCTA 图像后处理技术主要包括曲面重组、容积再现等。推荐对冠状动脉3 大主要血管进行曲面重组处理，依序显示右冠状动脉全长、左心室后支/后降支、前降支全长、回旋支、对角支、钝缘支，对高危斑块应提供对应的横断面图像。常规给予6 个体位的容积再现图像，即前后位、足头位、2 个右前斜位（右前斜位 ${30}^{\circ}$ 、右前斜位 ${30}^{\circ}+$ 足头 ${20}^{\circ}$ 或右前斜位 ${30}^{\circ}+{}$ 头足 $20^{\circ}$ ）以及2个左前斜位（左前斜位 ${{60}^{\circ}}$ 、左前斜位 ${60}^{\circ}+{}$ 足头 ${20}^{\circ}$ 或左前斜位 ${60}^{\circ}+{}$ 头足 ${20}^{\circ}$ ）。最大密度投影和多平面重组技术可视情况使用。在有CT 血流储备分数（CT derived fractional flow reserve，CT‑FFR）分析条件的单位，推荐使用基于现场工作站式的CT‑FFR 技术，充分展示冠状动脉3 大主要血管，提供病变特异性CT‑FFR 值和血管特异性CT‑FFR 值。对于不同疾病，应根据诊断目的选用最优的图像后处理技术充分展示病变。

三、冠心病CT诊断

（一）胸部CT诊断

常规胸部CT 检查广泛地用于心胸疾病的筛查、诊断和疗效监测。美国预防服务工作组认为每年接受胸部CT肺癌筛查的患者通常也是冠心病的中危人群［2］。最近的研究表明，癌症患者患心血管病死亡的风险比普通人群高10 倍［15］。低剂量胸部CT 扫描可同时用于筛查肺癌和冠心病，性价比高，辐射暴露少［16］。国际心血管CT 协会指南提出下述常规胸部CT CAC 的评估方法［2］（1）视觉定性评估方法。将其分为无钙化、轻度钙化、中度钙化和重度钙化，分别对应非常低危、低危、中危和中‑高危心血管风险。2）半定量评估方法。通过识别钙化累及冠状动脉的长度分别对左主干、左前降支、左

回旋支和右冠状动脉进行半定量视觉评估：无钙化（CAC 积0 分），<1/3 为轻度钙化（CAC 积1 分），1/3\~2/3 为中度钙化（CAC 积2 分） ${>}2/3$ 为重度钙化（CAC 积3 分）。最终评分为每支冠状动脉评分的总和，总分为12 分。整个冠状动脉树钙化的严重程度根据总的CAC 分为3 级：0 分为1 级，1\~3 分为2级，4\~12分为3级，分别对应非常低危、低‑中危和中‑高危心血管风险。美国国家肺癌筛查试验（NLST）将冠状动脉分为10 个段进行评分，每个段根据上述方法分为无钙化、轻度钙化、中度钙化和重度钙化，总分为30 分；严重程度分为4 级：0 分为1级，1\~5分为2级，6\~11分为3级，12\~30为4级，分别对应非常低危、低危、中危和中‑高危心血管风险［17］（3）定量评估方法。常规胸部CT 也可定量评估CACS，但需专门的后处理分析软件。推荐在常规胸部CT中按视觉定性评估方法常规报告冠状动脉钙化程度。

（二）心电门控CACS诊断

对于心电门控冠状动脉钙化CT 扫描，冠状动脉病变报告和数据系统（coronary artery disease‑reporting and data system，CAD‑RADS）推荐临床统一使用标准化的Agatston 评分进行CACS 定量分析［18］。对冠状动脉存在钙化的患者可根据总CACS 分为4级：1\~99（低危）、100\~299（中危）、300\~999（中‑高危）及 $\geqslant\!1\ 000$ （高危）。动脉粥样硬化多种族研究（multi‑ethnic study of atherosclerosis，MESA）证明CACS 相较于其他常用的检查方式能更好地预测重大不良心血管事件（major adverse cardiovascular events，MACE）19‑21］，且是效能最强的负性风险标志物，能更准确地识别低风险患者［22］，指导更个性化地治疗［23‑24］。

（三）CCTA诊断报告

CCTA 为诊断冠心病的首选无创影像检查方法，不仅能直接显示冠状动脉管腔，评价管腔狭窄程度、范围，且能对斑块负荷和性质进行分析。随着CT‑FFR 和心肌CT 灌注成像等新技术的发展，CCTA已经成为评价冠状动脉病变解剖与功能评估的“一站式”无创影像学方法，在冠心病的诊断、疗效监测及预后评估中发挥着重要作用。

1. 冠状动脉狭窄的评价：CCTA 对排除阻塞性冠状动脉病变有非常高的阴性预测值。以ICA 为金标准，CCTA 诊断疑似但未确诊冠心病的灵敏度为 $85\%{\sim}95\%$ ，阴性预测值接近 $100\%^{[25]}$ 。因此，CCTA 可作为ICA 检查的“守门人”，避免大部分无

或轻度冠状动脉狭窄患者直接转诊接受有创性检查。对急诊胸痛患者，如果CCTA 未发现阻塞性冠心病，基本可以排除急性冠状动脉综合征（acute coronary syndrome，ACS）的诊断。冠状动脉狭窄的评价包括面积法及直径法，由于目前面积法的计算仍需借助专门的后处理软件，推荐临床评估冠状动脉狭窄时采用“ 目测直径法”判断。推荐基于CAD‑RADS的分类反映冠心病的严重程度：0级（无斑块、无狭窄）、1 级（轻微狭窄，管腔狭窄程度 $1\%\sim$ $24\%$ 或可见不伴管腔狭窄的斑块）、2级（轻度狭窄，管腔狭窄程度 $25\%{\sim}49\%$ ）、3 级（中度狭窄，管腔狭窄程度 $50\%{\sim}69\%$ ）、4级［重度狭窄，分为4A级（1支或2 支血管狭窄 $70\%{\sim}99\%$ ）、4B 级（左主干狭窄程度 $\scriptstyle{\stackrel{:}{\geqslant}}50\%$ 或3支血管的管腔狭窄程度 $\scriptstyle{\geqslant}70\%$ ）］和5级（闭塞，至少1 支血管完全闭塞）18］。极为严重的钙化斑块（ $\mathrm{CAS}{\geqslant}1\;000$ 或最大钙化弧度 $\mathrm{>}180^{\circ}$ ）因为线束硬化伪影遮蔽管腔，容易造成对管腔狭窄程度的错误估计，这些患者可行ICA 检查或MR 冠状动脉成像。

2. 冠状动脉斑块的定性和定量分析：CCTA 不仅能显示冠状动脉管腔狭窄及管壁是否存在斑块，根据斑块内是否有钙化将其分为钙化斑块、非钙化斑块和混合斑块，还能在CCTA 图像上识别斑块的不良特征，提示斑块的易损性。CAD‑RADS 2.0 版本将具有以下两个或以上不良特征的斑块定义为高危斑块［18， 26］（1）正性重构：定义为病变段的最大血管直径（包含斑块和管腔）与病变近端和远端参考血管平均直径的比值 $\geqslant\!1.1$ （2）低密度斑块：定义为斑块内存在CT 值 ${<}30~\mathrm{HU}$ 的区域，这与巨噬细胞浸润和大的脂质坏死核心（大于斑块面积的 $10\%$ ）密切相关［27］（3）点状钙化：定义为非钙化斑块内存在的局灶性钙化病变（平均密度 ${>}130\;\mathrm{HU}$ ），且该病变在任意方位测量最大径 ${<}3~\mathrm{mm}$ ，占管腔 ${<}1/4$ 环径；4“餐巾环”征：定义为低密度斑块边缘的环形高密度征象。不良斑块特征被证实是ACS 发生的先兆表现［28］，与未来斑块破裂和MACE 风险相关［29‑31］。这些特征均应在CCTA 标准化报告中描述［18］。

CCTA还可通过半自动化分析软件对斑块进行定量分析［32］。借助斑块内CT 值可提示斑块组成成分［26］（1）致密钙化斑块：CT值 ${>}350\;\mathrm{HU}$ （2）非钙化斑块：CT 值 ${<}350~\mathrm{HU}$ ，包括纤维成分CT 值 $131\!\sim$ $350\;\mathrm{HU}$ ，纤维脂质成分CT 值31\~130 HU，坏死核心成分CT 值 $-30{\sim}30~\mathrm{HU}$ 。CCTA 测得的斑块负荷与

心血管不良预后相关。PARADIGM 研究结果表明测量整个冠状动脉树的斑块负荷可提高易损斑块对未来MACE 的预测能力［33］。CAD‑RADS 2.0 版本新增了斑块负荷的评估和“P”分级［18， 34］，根据冠状动脉斑块负荷、CACS、冠状动脉受累节段及视觉评估，将其分为轻度（P1）、中度（P2）、重度（P3）及极重度（P4）共4类（表1）。

3.CT‑FFR：CT‑FFR 可无创提供冠状动脉狭窄的解剖（管腔和斑块）和功能信息，与有创FFR相比具有较高的准确度和一致性。目前CT‑FFR分析软件主要有3 种：基于三维计算流体动力学（three dimensional computational fluid dynamics，3D‑CFD）、降维CFD 和机器学习算法的CT‑FFR 分析软件。随着机器学习和人工智能技术的快速发展，已实现了全自动化的、基于现场工作站的CT‑FFR分析，其运算时间短，操作易行，有利于临床推广应用。但CCTA 图像质量不足及钙化程度过重也会影响CT‑FFR计算的准确度［35‑36］。

推荐CT‑FFR的最佳测量位置在病变远端 $2~\mathrm{cm}$ 处［37］，若病变远端CT‑FFR 值 ${\tt>}0.80$ ，认为该病变不会引起缺血改变；病变远端CT‑FFR 值 ${<}0.70$ 的病变，认为是缺血特异性病变，推荐进行ICA 和/或血运重建；位于“灰区”CT‑FFR 值（0.70\~0.80）的患者，是否需要血运重建应综合考虑临床和其他功能影像信息［38］。大量临床研究表明，与单纯依靠CCTA的治疗决策相比，CT‑FFR 可减少不必要的有创检查及血运重建，改善患者预后，节省医疗成本［39‑40］。其次，基于CT‑FFR 获得的无创性功能SYNTAX 及Duke 评分与解剖学评分相比，可对患者进行正确的重分层，筛选高危患者，指导临床决策［41‑42］。

4. 冠状动脉之外的发现：CCTA 除了显示冠状动脉斑块外，还可准确、清晰显示冠状动脉起源、走行、终止及其与周围组织结构的关系。在CCTA 报告中，还应注意观察并报告大血管是否异常，例如主动脉夹层、肺栓塞等；扫描野内心脏以外部位的异常，如双肺、胸膜、纵隔等若发现有异常病变，也

应该报告。

（四）内科治疗随访评估

临床上对稳定型冠心病患者主要使用他汀类药物进行降脂治疗，机制是通过减少坏死核心体积及增加纤维帽厚度达到稳定斑块及降低斑块破裂风险。可通过CCTA 随访检查定量测量斑块负荷、监测斑块特征及体积变化，从而评估药物疗效，优化后续临床管理。研究表明，使用他汀类药物治疗的患者斑块进展缓慢，非钙化性斑块体积缩小，高危斑块特征减少，钙化性斑块体积增加［43‑44］。Yang等［45］的研究发现，斑块体积增加的患者未来发生MACE 事件的风险增加9倍，斑块进展联合CT‑FFR较钙化积分和高危斑块能更好地预测亚临床病变的预后，有助于实现冠心病防控关口前移。

（五）PCI术前和术后评估

CCTA 有助于PCI 术前评估。CT‑FFR 等新技术的应用可以提高CCTA 指导有创性检查和治疗的效率。CCTA能可视化冠状动脉粥样斑块和评估斑块负荷，预测评估患者PCI 术后风险。在PCI 术前对CCTA 显示的冠状动脉高钙化负荷的患者，可以评估钙化的弧度、长度和厚度，以便选择术中可能使用的钙化消除技术，且有利于支架的输送和扩张等术前准备。CCTA可评估慢性完全闭塞性病变的闭塞长度、闭塞残端形态、闭塞段钙化程度、闭塞段血管迂曲程度，引导导丝通过和球囊扩张的可行性，选择支架尺寸，从而筛选可从PCI 干预中获益的患者［46］。

CCTA 检查可评估PCI 术后并发症，尤其是支架内再狭窄。CCTA 诊断支架再狭窄效能较高，尤其是对直径 ${\geqslant}3\ \mathrm{mm}$ 以及支架近心端和远心端各 $5~\mathrm{mm}$ 范围内冠状动脉支架内再狭窄评估［7］。对其他并发症，如支架断裂等也可应用。

（六）冠状动脉旁路搭桥术前和术后评估

术前CCTA 可全面评估冠状动脉病变，基于SYNTAX 评分可以评估患者是否需要搭桥手术，指导手术方式的选择［47］。CCTA可评估术后桥血管的

表1 冠状动脉斑块负荷评估方法及分级

|分级|冠状动脉斑块负荷|冠状动脉钙化积分|冠状动脉受累节段评分|视觉评估| |---|---|---|---|---| |PI|轻度|1~100||1~2根血管见少量斑块| |P2|中度|101~300|314| 1~2根血管见中等斑块或3根血管见 少量斑块 | |P3|重度|301~999|Ｓ」| 3根血管见中等斑块或1根血管见重 度斑块 | |P4|极重度|≥1 000|W8|2~3根血管见重度斑块|

通畅性，桥血管两端吻合口和远端血管显影情况以及冠状动脉假性动脉瘤、心包填塞等并发症。

四、CT标准化报告及示范

1. 常规胸部CT CAC 评估报告：对常规胸部CT扫描，建议采用简单的视觉评估法，将患者水平总的CAC 程度分为无钙化、轻度钙化、中度钙化和重度钙化，给予报告即可（附录2）。

2. 心电门控CACS 评估报告：建议统一使用Agatston 钙化积分方法，分别列出左主干、左前降支、左回旋支和右冠状动脉的钙化积分，并给出总积分（附录3）。在诊断报告中应提示钙化严重程度，即CACS $\backslash=\!0$ 无钙化，CACS在1\~99之间为轻度钙化，100\~299 为中度，300\~999 为重度 $\geqslant\!1\ 000$ 为极重度。

3.标准化CCTA报告：应评估图像质量，并根据国际心血管CT 协会发布的18 段冠状动脉分段体系进行描述。1）描述各支冠状动脉钙化积分及所有血管钙化积分总和；2）描述冠状动脉供血类型（右优势型、左优势型或均衡型）；3）描述冠状动脉是否有起源、走行或终止异常；4）按冠状动脉节段描述直径 ${\geqslant}2~\mathrm{mm}$ 血管节段病变：有无斑块及其成分、高危斑块、病变分布（局限性 ${<}1~\mathrm{cm}$ ；节段性：范围为 $1{\sim}3~\mathrm{cm}$ ；或弥漫性范围 ${>}3\ \mathrm{cm}$ ）及病变导致的管腔狭窄程度（面积法或直径法评估狭窄程度）；（5）描述冠状动脉有无扩张或冠状动脉瘤的大小、位置；6）描述心脏结构位置、各房室大小、有无异常连接、心腔内有无病变等；7）心肌：有无增厚、变薄、肿块、异常强化；8）瓣膜：有无解剖变异、钙化和赘生物等；9）心包病变：有无心包积液、心包增厚、心包肿瘤等；10）心外大血管病变：包括主动脉（急性主动脉综合征）、肺动脉（肺栓塞）；11）心外其他病变：视野内肺（占位、气胸）、纵隔、腹部重要异常等；12）结论和印象（附录3）。

4.CT‑FFR 报告：在标准化CCTA 报告基础上，如有临床需求，可以增加CT‑FFR 图文报告（附录4）。CT‑FFR 报告应至少包括以下内容：主要冠状动脉名称（包括英文专有名称）、病变特异性（病变远端 $2~\mathrm{cm}$ 处）CT‑FFR 值、血管特异性（血管远端直径 ${\displaystyle>}2~\mathrm{mm}$ 处）CT‑FFR 值。CT‑FFR 结果的解读可标注在CT‑FFR报告上供临床医师和患者参考。

五、推荐临床管理建议

1. 常规胸部CT 检查：基于常规胸部CT 检查的CACS已被证明与心电门控CT扫描的CACS密切相关48，基于定性及半定量分析的CACS 与冠心病结

果密切相关［17， 49］。基于现有证据，将CACS 中/重度结果纳入所有常规胸部CT检查报告对冠心病早期发现和治疗具有重大意义。2018年国际心血管CT协会冠状动脉钙化报告系统（CAC‑RADS）提出基于常规胸部CT CAC 的视觉评分或Agatston 评分可分为0\~3 级［50］。CAC‑RADS 0 级患者无需他汀类药物治疗（家族性高胆固醇血症患者除外），CAC‑RADS 1 级患者推荐中等强度他汀类药物，CAC‑RADS 2 级患者推荐中高强度他汀类药物 $^+$ 阿司匹林 $81~\mathrm{mg}$ 联合治疗，CAC‑RADS 3 级患者推荐高强度他汀类药物 $^+$ 阿司匹林 $81~\mathrm{mg}$ 联合治疗。

2. 心电门控CT 检查：基于心电门控CT 的CACS 定量分析已成为无症状一级预防人群（尤其是中危人群）冠状动脉事件最可靠的预测指标［51］。CACS 可用于指导他汀类药物的临床使用，目前指南推荐［3］：（1）CACS≥300 或 $\mathord{\;\;\;}|\!\geqslant\!75\%$ 分位（匹配年龄、性别、种族）的人群进行高强度他汀类药物治疗；（2）CACS 为100\~299 的患者推荐中高强度他汀类药物治疗；3）CACS 为1\~99 的患者，若 $\mathrm{CAS}{<}75\%$ 分位，建议中等强度他汀治疗。若 $_\mathrm{CAS\geqslant}75\%$ 分位则建议中至高强度他汀治疗；4）CACS 为0 的患者不推荐使用他汀类药物进行治疗，但存在家族性高胆固醇血症或糖尿病患者除外；5）对无出血禁忌证的 $_\mathrm{CAS>}100$ 的患者，应考虑使用阿司匹林进行治疗。在CACS 检查间隔和频率方面，推荐：（1）CACS 为0 且改变预防性管理策略的患者，建议每隔5 年重复CACS 扫描；（2）CACS 存在进展或CACS>0 且改变预防性管理策略的患者每隔3\~5 年重复CACS 扫描。对未接受CCTA 检查的有症状患者或CCTA 适用性标准不确定的高风险无症状个体及在大手术前转诊进行术前评估的无症状患者，可考虑在CCTA方案中同时纳入CACS扫描。

3.CCTA 检查：CCTA 的使用已被证明可以提高冠心病的诊断准确度，改善治疗策略，有可能降低未来心肌梗死的风险。CAD‑RADS 2.0在以狭窄程度为核心提供推荐治疗建议的基础上，结合斑块负荷、有无缺血等证据，对冠心病患者更新了相应的治疗建议［18］。推荐如下：1）有症状但没有或有轻微至轻度狭窄的患者，考虑非动脉粥样硬化引起的胸痛；若同时伴有斑块负荷，则考虑预防性治疗和降低危险因素。2）狭窄程度为 $50\%{\sim}90\%$ 的患者，考虑行功能评估判断是否存在缺血，CT‑FFR 或CT灌注成像提示缺血考虑ICA 检查，尤其是在药物治疗后胸痛仍然发作的情况下；若功能评估为阴性，

考虑推迟血运重建，行最佳药物治疗；若位于“灰区”或无法判断是否缺血，应综合其他功能检查指标进行判断。（3）提示重度狭窄时，建议行ICA 检查，急性闭塞应尽快行ICA和血运重建。

六、进展和展望

近些年来，随着影像技术的快速进步，心血管CT 在全球范围内获得迅速普及，尤其在评价冠状动脉先天发育异常、管腔狭窄程度和斑块特征等传统领域获得临床广泛认可，CT‑FFR、CTP、心肌应变、细胞外容积、冠状动脉周围脂肪组织（pericoronary adipose tissue，PCAT）、影像组学等新技术的开发应用，使得CT突破了单纯的心脏“解剖学”诊断领域，实现了“功能学”乃至“组织学”诊断［26， 52］。

冠状动脉炎症是冠状动脉粥样硬化斑块发生和进展的关键因素。研究表明冠状动脉炎症会引发PCAT 形态及分泌功能的改变［53］。有学者提出血管周围脂肪衰减指数（fat attenuation index，FAI）作为生物影像标志物来间接无创地检测冠状动脉炎症［54］。研究表明血管FAI 有助于高危斑块的检测、预测冠状动脉斑块进展、识别易形成高危斑块的患者、预测患者预后等［55‑56］。将FAI 所反映的冠状动脉周围炎症水平整合到CCTA 的整体评估中有望在冠状动脉管壁结构发生肉眼改变之前优化心血管风险分层［57］，从而预防心脏事件的发生。

评估心肌缺血及其程度是冠心病患者治疗的重要环节，也是决定是否需要进一步血运重建的关键。CTP 可无创检测心肌缺血，获得心肌血流灌注的功能学信息。根据扫描模式不同，CTP 可分为单次采集静态CTP、动态采集CTP 和双能量CTP。相比于静态CTP的定性分析，动态CTP可通过心肌血流量、心肌血容量等各项指标进行定量分析，从而提高心肌缺血诊断的灵敏度和准确度，尤其是对于存在多支血管病变的均衡型心肌缺血患者［58］。目前关于心肌血流量诊断心肌缺血的最佳阈值仍存在争议，这可能是由于不同研究纳入的人群对于负荷药物的反应存在差异所造成的。总的来说，CTP可实现心肌血流灌注的无创评估，有助于弥补CCTA 检查无法获得心肌血流灌注信息的缺点，为实现冠状动脉血管解剖学信息 $+.$ 心肌血流灌注功能学信息的“一站式”综合评估提供了方向。

心肌应变成像技术以往主要基于超声心动图或MR 检查，采用组织追踪技术对整体、节段心肌运动进行定量分析，从而评估心肌节段或整体的收

缩能力，并在一定程度上反映心肌的活性［59］。随着CT 的时间分辨力和实时容积扫描能力的提高，基于CT的心肌应变引起了越来越多的关注。研究表明，基于CT 的心肌纵向应变和圆周应变与MR 检查结果具有较好的相关性［60］。基于CT 的心肌应变有可能作为CCTA 的补充检查手段，帮助非缺血性心肌病及心力衰竭患者心肌功能的无创评估。

心肌细胞外基质是位于心肌细胞外的非细胞性的不溶性动态网状结构，心肌细胞外体积分数（extracellular volume，ECV）是心肌细胞外基质的常用量化指标。ECV 能够反映心肌细胞损伤后发生的心肌组织学变化。目前临床主要基于MRI 对心肌ECV（MRI‑ECV）进行无创影像评估［61］。基于CT的细胞外体积分数（CT‑ECV）是通过CCTA 检查的心肌延迟图像来量化分析ECV。目前CT‑ECV 主要有两种计算方法：一种是基于对比剂注射前后心肌和血池密度差异计算的减影法（ECVsub）；另一种是基于双层探测器光谱CT提出的以延迟期心肌和血池碘浓度比值计算的碘密度法（ECViodine）62‑63］。以往研究表明，CT‑ECV 与MRI‑ECV 之间具有较好的相关性［64］。CT‑ECV 可用于心力衰竭、急性心肌梗死、心肌淀粉样变、心肌炎、肿瘤等疾病进行心肌损伤的评估和预后风险分层。但CT‑ECV 目前的证据较为有限，仍需要更高等级的证据推动其临床应用。

影像组学及人工智能涉及心血管疾病诊断、危险分层、探索新的基因型与表型等［64‑65］。影像组学可以从CCTA 图像中提取肉眼不可见的高通量信息来实现冠状动脉斑块形态、成分的精确分型。利用影像组学方法可以帮助识别高危斑块特征，其诊断效能明显高于单独的斑块体积等传统定量参数［66‑67］。最近，有研究提出了基于CCTA 识别血管内超声定义的易损斑块的影像组学模型，发现该模型提高了传统CCTA 解剖学特征诊断易损斑块的效能，且与未来心血管不良事件独立相关［68］。此外，影像组学还可以表征冠状动脉斑块成分随时间的变化，有助于区分不同危险因素导致冠心病的分子机制［69］。未来还需要基于前瞻、大样本、多中心的数据来探究影像组学特征在易损斑块诊断、转归、预后以及指导临床治疗方面的价值。人工智能在CCTA 中的研究也是目前的热点方向。有研究者通过多任务递归卷积网络实现了冠状动脉管腔的自动化分割，并有效提高了分割准确度［70］。此外，机器学习算法还可以帮助提取冠状动脉病变特

征，并与患者预后密切相关［71］。未来，机器学习还可用于高危斑块特征的自动化提取、影像组学靶区分割等方面，在心血管疾病的全自动化分析方面也有广泛的应用前景。

在冠心病临床管理流程的优化方面，CAD‑RADS是综合CCTA影像信息做出的与临床处理相关的分类诊断标准［18］。最新的CAD‑RADS 2.0 版本以冠状动脉狭窄程度为核心，结合斑块负荷和修饰符依次评估。基于CT‑FFR 的功能性CAD‑RADS 在指导治疗决策方面表现出一定的增量价值及更高的预后评估能力［18， 72］，为未来构建一个更适合临床应用的、简化的CAD‑RADS综合分级体系提供了新思路。

近年来逐步建立了预防心血管影像学的临床转化应用体系［73］，主要包括：完善预防心血管影像学的核心并延展其应用，建立新的心血管影像学二级预防体系，实现心血管病预防关口的前移，做到早期识别危险人群、提高亚临床疾病的检出率；加快人工智能在预防心血管影像中的创新应用和转化研究，开展心血管影像学在无症状人群心血管病筛查的研究；开展基于预防心血管影像学理念指导下的患者长期预后及卫生经济学效益的研究［73‑74］。

总之，30多年来，CT 技术在冠心病临床和研究领域取得巨大进展。尤其是，CCTA 已经实现了冠状动脉疾病的解剖和生理功能学的同步评估，成为冠心病的一线无创影像检查手段。在CCTA 向着自动化、智能化方向发展的背景下，本专家共识规范了冠心病CT 检查的适应证和禁忌证、CT 检查流程、诊断要点、临床检查路径及报告书写等方面内容，总结了未来研究的方向，对我国冠心病CT的高质量应用和发展具有较好的指导作用。

执笔者：张龙江（解放军东部战区总医院放射诊断科）、李小虎（安徽医科大学第一附属医院医学影像科）、龚良庚（南昌大学第二附属医院医学影像中心）、胡春洪（苏州大学附属第一医院放射科）、吕滨（中国医学科学院阜外医院放射影像科）、侯阳（中国医科大学附属盛京医院放射科）、肖喜刚（哈尔滨医科大学附属第一医院CT 室）、王锡明（山东第一医科大学附属省立医院医学影像科）、刘通源（解放军东部战区总医院放射诊断科）

专家组成员（按姓氏拼音排序）：鲍海华（青海大学附属医院影像中心）、曹代荣（福建医科大学附属第一医院影像科）、陈兵（宁夏医科大学总医院放射科）、陈峰（海南省人民医院放射科）、陈敏（北京医院放射科）、陈英敏（河北省人民医院医学影像科）、陈志仁（吉林省人民医院放射科）、程敬亮（郑州大学第一附属医院磁共振科）、程晓光（首都医科大学附属北京积水潭医院放射科）、崔建岭（河北医科大学第三医院CT/MR 室）、范国光（中国医科大学附属第

一医院放射科）、耿道颖（复旦大学附属华山医院放射科）、耿左军（河北医科大学第二医院放射科）、龚良庚（南昌大学第二附属医院医学影像中心）、龚启勇（四川大学华西医院放射科）、龚向阳（浙江省人民医院放射科）、何波（昆明医科大学第一附属医院医学影像科）、洪楠（北京大学人民医院放射科）、侯阳（中国医科大学附属盛京医院放射科）、胡春洪（苏州大学第一附属医院放射科）、胡红杰（浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科）、胡元明（广州中医药大学深圳市中医院放射科）、黄刚（甘肃省人民医院放射科）、黄明刚（陕西省人民医院影像科）、黄文才（中部战区总医院放射诊断科）、黄显龙（重庆市人民医院放射科）、贾文霄（新疆医科大学第一附属医院影像中心）、江桂华（暨南大学附属广东省第二人民医院影像科）、江新青（华南理工大学附属第二医院放射科）、金征宇（中国医学科学院北京协和医院放射科）、居胜红（东南大学中大医院放射科）、雷军强（兰州大学第一医院放射科）、黎海亮（郑州大学附属肿瘤医院放射科）、李澄（南京医科大学附属明基医院放射科）、李传资（海南医学院第二附属医院放射科）、李小虎（安徽医科大学第一附属医院医学影像科）、李欣（天津市第二人民医院放射科）、李子平（中山大学附属第一医院放射诊断科）、梁长虹（广东省人民医院放射科）、廖伟华（中南大学湘雅医院放射科）、林伟（成都市第一人民医院放射科）、刘挨师（内蒙古医科大学附属医院影像诊断科）、刘爱连（大连医科大学附属第一医院放射科）、刘建滨（湖南省人民医院放射科）、刘军（中南大学湘雅二医院放射科）、刘筠（天津市第四中心医院影像中心）、刘士远（海军军医大学第二附属医院放射诊断科）、刘文亚（新疆医科大学第一附属医院影像中心）、柳林（吉林大学中日联谊医院放射科）、卢光明（解放军东部战区总医院放射诊断科）、卢洁（首都医科大学宣武医院放射与核医学科）、罗天友（重庆医科大学第一附属医院放射科）、吕滨（中国医学科学院阜外医院放射影像科）、吕梁（云南省第一人民医院放射科）、吕维富（中国科学技术大学附属第一医院介入放射科）、马林（解放军总医院第一医学中心放射诊断科）、马明平（福建省立医院放射科）、宁刚（四川大学华西第二医院放射科）、彭卫军（复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科）、彭芸（首都医科大学附属北京儿童医院影像中心）、邱士军（广州中医药大学第一附属医院影像科）、任克（中国医科大学附属第一医院放射科）、容鹏飞（中南大学湘雅三医院放射科）、沈文（天津市第一中心医院放射科）、舒健（西南医科大学附属医院放射科）、宋彬（四川大学华西医院放射科）、孙钢（解放军联勤保障部队第九六零医院放射科）、孙浩然（天津医科大学总医院放射科）、孙晓伟（北京大学第一医院放射科）、孙应实（北京大学肿瘤医院医学影像科）、陶晓峰（上海交通大学医学院附属第九人民医院放射科）、汪登斌（上海交通大学附属新华医院放射科）、王光彬（山东第一医科大学附属省立医院医学影像科）、王健（陆军军医大学附属第一医院放射科）、王梅云（河南省人民医院医学影像科）、王培军（同济大学附属同济医院医学影像科）、王青（山东大学齐鲁医院放射科）、王荣品（贵州省人民医院医学影像科）、王锡明（山东第一医科大学附属省立医院医学影像科）、温志波（南方医科大学珠江医院影像诊断科）、吴飞云（江苏省人民医院放射科）、夏黎明（华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科）、鲜军舫（首都医科大学附属北京同仁医院放射科）、肖喜刚（哈尔滨医科大学附属第一医院CT 室）、谢传淼（中山大学附属肿瘤医院影像科）、徐海波（武汉大学中南医院影像科）、徐凯（徐州医科大学附属医院医学影像科）、徐仁根（江西省肿瘤医院放射科）、徐文坚（青岛大学附属医院放射科）、许建荣（上海交通大学医学院附属仁

济医院放射科）、许茂盛（浙江中医药大学附属第一医院医学影像科）、严福华（上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科）、杨本强（解放军北部战区总医院放射诊断科）、杨春燕（石河子市人民医院医学影像科）、杨健（西安交通大学第一附属医院医学影像科）、杨军乐（西安市第三医院放射科）、杨正汉（首都医科大学附属北京友谊医院放射科）、叶兆祥（天津医科大学肿瘤医院放射科）、银武（西藏自治区第一人民医院影像科）、余永强（安徽医科大学第一附属医院医学影像科）、袁慧书（北京大学第三医院放射科）、曾蒙苏（复旦大学附属中山医院放射科）、曾献军（南昌大学第一附属医院影像科）、曾自三（广西医科大学第一附属医院放射科）、查云飞（武汉大学人民医院放射科）、詹松华（上海中医药大学附属曙光医院放射科）、张冰（南京大学附属鼓楼医院放射科）、张铎（北华大学附属医院放射科）、张辉（山西医科大学第一附属医院影像科）、张惠茅（吉林大学第一医院放射线科）、张琳琳（中华放射学杂志）、张龙江（解放军东部战区总医院放射诊断科）、张敏鸣（浙江大学医学院附属第二医院放射科）、张瑞平（山西医科大学第一医院放射科）、张士德（哈尔滨医科大学第二附属医院放射线科）、张水兴（暨南大学附属第一医院影像科）、张同（哈尔滨医科大学附属第四医院影像科）、张伟国（陆军军医大学大坪医院放射科）、张祥林（锦州医科大学附属第一医院放射科）、张小安（郑州大学第三附属医院放射科）、张小明（川北医学院附属医院放射科）、张晓琴（内蒙古自治区人民医院影像医学科）、张修石（哈尔滨医科大学肿瘤医院放射科）、张永海（青海省第五人民医院放射科）、赵世华（中国医学科学院阜外医院磁共振影像科）、赵心明（中国医学科学院肿瘤医院影像诊断科）、郑传胜（华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科）、郑建军（中国科学院大学宁波华美医院放射科）、郑敏文（空军军医大学第一附属医院放射诊断科）、郑卓肇（清华大学附属北京清华长庚医院放射科）、周俊林（兰州大学第二医院放射影像科）、周智鹏（桂林医学院附属医院放射科）、邹建勋（丽水市人民医院放射科）

利益冲突 所有作者声明无利益冲突

参 考 文 献

[1] 中国心血管健康与疾病报告编写组 . 中国心血管健康与疾 病报告 2022 概要 [J]. 中国循环杂志 , 2023, 38(6):583‑612. DOI: 10.3969/j.issn.1000‑3614.2023.06.001. [2] Hecht HS, Cronin P, Blaha MJ, et al. 2016 SCCT/STR guidelines for coronary artery calcium scoring of noncontrast noncardiac chest CT scans: a report of the society of cardiovascular computed tomography and society of thoracic radiology[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2017, 11(1): 74‑84. DOI: 10.1016/j. jcct.2016.11.003. [3] Hecht H, Blaha MJ, Berman DS, et al. Clinical indications for coronary artery calcium scoring in asymptomatic patients: expert consensus statement from the society of cardiovascular computed tomography[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2017, 11(2): 157‑168. DOI: 10.1016/j. jcct.2017.02.010. [4] 中国心血管病风险评估和管理指南编写联合委员会 . 中国 心血管病风险评估和管理指南 [J]. 中国循环杂志 , 2019, 34(1):25. DOI: CNKI:SUN:ZGXH.0.2019-01‑003. [5] Gulati M, Levy PD, Mukherjee D, et al. 2021 AHA/ACC/ ASE/CHEST/SAEM/SCCT/SCMR guideline for the evaluation and diagnosis of chest pain: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on clinical practice guidelines[J]. Circulation, 2021, 144(22):e368‑e454. DOI: 10.1161/CIR.0000000000001029. [6] Narula J, Chandrashekhar Y, Ahmadi A, et al. SCCT 2021 Expert consensus document on coronary computed tomographic angiography: a report of the Society of Cardiovascular Computed Tomography[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2021, 15(3): 192‑217. DOI: 10.1016/j. jcct.2020.11.001. [7] 国家心血管病专业质控中心心血管影像质控专家工作组 , 中华医学会放射学分会心胸学组 《中华放射学杂志》心脏 冠状动脉多排 CT 临床应用指南写作专家组 . 冠状动脉 CT 血管成像的适用标准及诊断报告书写规范 [J]. 中华放射学 杂志 , 2020, 54(11): 1044‑1055. DOI: 10.3760/cma. j. cn112149‑20200413‑00544. [8] Yu MM, Tang XL, Jin H, et al. Coronary CT angiography in asymptomatic adults with hepatic steatosis[J]. Radiology, 2021, 301(3):593‑601. DOI: 10.1148/radiol.2021210355. [9] Bergström G, Persson M, Adiels M, et al. Prevalence of subclinical coronary artery atherosclerosis in the general population[J]. Circulation, 2021, 144(12): 916‑929. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.055340. [10] Boldeanu I, Sadouni M, Mansour S, et al. Prevalence and characterization of subclinical coronary atherosclerotic plaque with CT among individuals with HIV: results from the Canadian HIV and aging cohort study[J]. Radiology, 2021, 299(3):571‑580. DOI: 10.1148/radiol.2021203297. [11] Eng D, Chute C, Khandwala N, et al. Automated coronary calcium scoring using deep learning with multicenter external validation[J]. NPJ Digit Med, 2021, 4(1):88. DOI: 10.1038/s41746‑021‑00460‑1. [12] 国家药典委员会 . 中华人民共和国药典 ( 二部 2020 年版 ) [M]. 北京 : 中国医药科技出版社 , 2020:1540‑1541 [13] Spagnolo P, Giglio M, Di Marco D, et al. Diagnosis of left atrial appendage thrombus in patients with atrial fibrillation: delayed contrast‑enhanced cardiac CT[J]. Eur Radiol, 2021, 31(3): 1236‑1244. DOI: 10.1007/ s00330‑020‑07172‑2. [14] 中华医学会放射学分会心胸学组 , 国家心血管病专业质控 中心心血管影像质控专家工作组 . 动态 CT 心肌灌注成像 技术操作与图像分析中国专家共识 [J]. 中华放射学杂志 , 2022, 56(12): 1289‑1299. DOI: 10.3760/cma. j. cn112149‑20220308‑00213. [15] Sturgeon KM, Deng L, Bluethmann SM, et al. A population‑based study of cardiovascular disease mortality risk in US cancer patients[J]. Eur Heart J, 2019, 40(48):3889‑3897. DOI: 10.1093/eurheartj/ehz766. [16] Fan R, Shi X, Qian Y, et al. Optimized categorization algorithm of coronary artery calcification score on non‑gated chest low‑dose CT screening using iterative model reconstruction technique[J]. Clin Imaging, 2018, 52:287‑291. DOI: 10.1016/j.clinimag.2018.08.015. [17] Chiles C, Duan F, Gladish GW, et al. Association of coronary artery calcification and mortality in the national lung screening trial: a comparison of three scoring methods[J]. Radiology, 2015, 276(1):82‑90. DOI: 10.1148/ radiol.15142062. [18] Cury RC, Leipsic J, Abbara S, et al. CAD‑RADS ™ 2.0 - 2022 coronary artery disease‑reporting and data system: an expert consensus document of the Society of Cardiovascular Computed Tomography (SCCT), the American College of Cardiology (ACC), the American College of Radiology (ACR), and the North America Society of Cardiovascular Imaging (NASCI) [J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2022, 16(6): 536‑557. DOI: 10.1016/j.jcct.2022.07.002. [19] Blaha MJ, DeFilippis AP. Multi‑ethnic study of atherosclerosis (MESA): JACC focus seminar 5/8[J]. J Am Coll Cardiol, 2021, 77(25): 3195‑3216. DOI: 10.1016/j. jacc.2021.05.006. [20] 左蕊 , 张龙江 . 动脉粥样硬化多种族研究 (MESA): 开创亚临 床动脉粥样硬化无创评估新时代 [J]. 国际医学放射学杂志 , 2022, 45(1):49‑55. DOI: 10.19300/j.2022.Z19418. [21] Detrano R, Guerci AD, Carr JJ, et al. Coronary calcium as a predictor of coronary events in four racial or ethnic groups[J]. N Engl J Med, 2008, 358(13):1336‑1345. DOI: 10.1056/NEJMoa072100. [22] Budoff MJ, McClelland RL, Nasir K, et al. Cardiovascular events with absent or minimal coronary calcification: the multi‑ethnic study of atherosclerosis (MESA)[J]. Am Heart J, 2009, 158(4):554‑561. DOI: 10.1016/j.ahj.2009.08.007. [23] Blaha MJ, Cainzos‑Achirica M, Greenland P, et al. Role of coronary artery calcium score of zero and other negative risk markers for cardiovascular disease: the multi‑ethnic study of atherosclerosis (MESA) [J]. Circulation, 2016, 133(9): 849‑858. DOI: 10.1161/ CIRCULATIONAHA.115.018524. [24] McClelland RL, Jorgensen NW, Budoff M, et al. 10‑year coronary heart disease risk prediction using coronary artery calcium and traditional risk factors: derivation in the MESA (multi‑ethnic study of atherosclerosis) with validation in the HNR (heinz nixdorf recallstudy) and the DHS (dallas heart study) [J]. J Am Coll Cardiol, 2015, 66(15):1643‑1653. DOI: 10.1016/j.jacc.2015.08.035. [25] Marwick TH, Cho I, Ó Hartaigh B, et al. Finding the gatekeeper to the cardiac catheterization laboratory: coronary CT angiography or stress testing? [J]. J Am Coll Cardiol, 2015, 65(25): 2747‑2756. DOI: 10.1016/j. jacc.2015.04.060. [26] Shaw LJ, Blankstein R, Bax JJ, et al. Society of Cardiovascular Computed Tomography/North American Society of Cardiovascular Imaging‑expert consensus document on coronary CT imaging of atherosclerotic plaque[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2021, 15(2): 93‑109. DOI: 10.1016/j.jcct.2020.11.002. [27] Stojan G, Li J, Budoff M, et al. High‑risk coronary plaque in SLE: low‑attenuation non‑calcified coronary plaque and positive remodelling index[J]. Lupus Sci Med, 2020, 7(1): e000409. DOI: 10.1136/lupus‑2020‑000409. [28] Chang HJ, Lin FY, Lee SE, et al. Coronary atherosclerotic precursors of acute coronary syndromes[J]. J Am Coll Cardiol, 2018, 71(22): 2511‑2522. DOI: 10.1016/j. jacc.2018.02.079. [29] 李苏豫 , 唐春香 , 张龙江 . 冠状动脉 CT 血管成像评估易损 斑块新进展 [J]. 中华放射学杂志 , 2022, 56(3):330‑334. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149‑20210315‑00231. [30] Williams MC, Moss AJ, Dweck M, et al. Coronary artery plaque characteristics associated with adverse outcomes in the SCOT‑HEART study[J]. J Am Coll Cardiol, 2019, 73(3):291‑301. DOI: 10.1016/j.jacc.2018.10.066. [31] Finck T, Stojanovic A, Will A, et al. Long‑term prognostic value of morphological plaque features on coronary computed tomography angiography[J]. Eur Heart J Cardiovasc Imaging, 2020, 21(3):237‑248. DOI: 10.1093/ ehjci/jez238. [32] 中国医师协会放射医师分会 . 冠状动脉 CT 血管成像斑块 分析和应用中国专家建议 [J]. 中华放射学杂志 , 2022, 56(6): 595‑607. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149‑20211129‑01055. [33] Costopoulos C, Timmins LH, Huang Y, et al. Impact of combined plaque structural stress and wall shear stress on coronary plaque progression, regression, and changes in composition[J]. Eur Heart J, 2019, 40(18): 1411‑1422. DOI: 10.1093/eurheartj/ehz132. [34] 陈艳春 , 张龙江 . 国际心血管 CT 协会冠状动脉病变报告和 数据系统 2.0 版解读 [J]. 中华放射学杂志 , 2023, 57(3): 241‑246. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149‑20220814‑00675. [35] Xu PP, Li JH, Zhou F, et al. The influence of image quality on diagnostic performance of a machine learning‑based fractional flow reserve derived from coronary CT angiography[J]. Eur Radiol, 2020, 30(5):2525‑2534. DOI: 10.1007/s00330‑019‑06571‑4. [36] Di Jiang M, Zhang XL, Liu H, et al. The effect of coronary calcification on diagnostic performance of machine learning‑based CT‑FFR: a Chinese multicenter study[J]. Eur Radiol, 2021, 31(3): 1482‑1493. DOI: 10.1007/ s00330‑020‑07261‑2. [37] 中华医学会放射学分会质量控制与安全管理专业委员会 , 江苏省医学会放射学分会智能影像与质量安全学组 . 冠状 动脉 CT 血流储备分数应用中国专家建议 [J]. 中华放射学杂 志 , 2020, 54(10): 925‑933. DOI: 10.3760/cma. j. cn112149‑20191108‑00896. [38] Zhang LJ, Tang CX, Xu PP, et al. Coronary computed tomography angiography‑derived fractional flow feserve: an expert consensus document of Chinese society of radiology[J]. J Thorac Imaging, 2022, 37(6):385‑400. DOI: 10.1097/RTI.0000000000000679. [39] Fairbairn TA, Nieman K, Akasaka T, et al. Real‑world clinical utility and impact on clinical decision‑making of coronary computed tomography angiography‑derived fractional flow reserve: lessons from the ADVANCE registry[J]. Eur Heart J, 2018, 39(41): 3701‑3711. DOI: 10.1093/eurheartj/ehy530. [40] Patel MR, Nørgaard BL, Fairbairn TA, et al. 1‑year impact on medical practice and clinical outcomes of $\mathrm{FFR}_{\mathrm{CT}};$ the ADVANCE registry[J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2020, 13(1 Pt 1):97‑105. DOI: 10.1016/j.jcmg.2019.03.003. [41] Collet C, Miyazaki Y, Ryan N, et al. Fractional flow reserve derived from computed tomographic angiography in patients with multivessel CAD[J]. J Am Coll Cardiol, 2018, 71(24):2756‑2769. DOI: 10.1016/j.jacc.2018.02.053. [42] Liu TY, Tang CX, Zhang DM, et al. Prognostic value of CT‑FFR‑based functional duke jeopardy score in patients with suspected CAD[J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2023, 16(9):1227‑1229. DOI: 10.1016/j.jcmg.2023.02.012. [43] Lee SE, Chang HJ, Sung JM, et al. Effects of statins on coronary atherosclerotic plaques: the PARADIGM study [J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2018, 11(10): 1475‑1484. DOI: 10.1016/j.jcmg.2018.04.015. [44] Tamarappoo B, Otaki Y, Doris M, et al. Improvement in LDL is associated with decrease in non‑calcified plaque volume on coronary CTA as measured by automated quantitative software[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2018, 12(5):385‑390. DOI: 10.1016/j.jcct.2018.05.004. [45] Yang L, Xu PP, Schoepf UJ, et al. Serial coronary CT angiography‑derived fractional flow reserve and plaque progression can predict long‑term outcomes of coronary artery disease[J]. Eur Radiol, 2021, 31(9): 7110‑7120. DOI: 10.1007/s00330‑021‑07726‑y. [46] Andreini D, Collet C, Leipsic J, et al. Pre‑procedural planning of coronary revascularization by cardiac computed tomography: an expert consensus document of the Society of Cardiovascular Computed Tomography[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2022, 16(6): 558‑572. DOI: 10.1016/j.jcct.2022.08.003. [47] Collet C, Onuma Y, Andreini D, et al. Coronary computed tomography angiography for heart team decision‑making in multivessel coronary artery disease[J]. Eur Heart J, 2018, 39(41):3689‑3698. DOI: 10.1093/eurheartj/ehy581. [48] Htwe Y, Cham MD, Henschke CI, et al. Coronary artery calcification on low‑dose computed tomography: comparison of agatston and ordinal scores[J]. Clin Imaging, 2015, 39(5): 799‑802. DOI: 10.1016/j. clinimag.2015.04.006. [49] Haller C, Vandehei A, Fisher R, et al. Incidence and implication of coronary artery calcium on non‑gated chest computed tomography scans: a large observational cohort[J]. Cureus, 2019, 11(11): e6218. DOI: 10.7759/ cureus.6218. [50] Hecht HS, Blaha MJ, Kazerooni EA, et al. CAC‑DRS: coronary artery calcium data and reporting system. an expert consensus document of the society of cardiovascular computed tomography (SCCT) [J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2018, 12(3): 185‑191. DOI: 10.1016/j.jcct.2018.03.008. [51] Hecht HS. Coronary artery calcium scanning: past, present, and future[J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2015, 8(5):579‑596. DOI: 10.1016/j.jcmg.2015.02.006. [52] Abdelrahman KM, Chen MY, Dey AK, et al. Coronary computed tomography angiography from clinical uses to emerging technologies: JACC state‑of‑the‑art review[J]. J Am Coll Cardiol, 2020, 76(10):1226‑1243. DOI: 10.1016/ j. jacc.2020.06.076. [53] Verhagen SN, Visseren FL. Perivascular adipose tissue as a cause of atherosclerosis[J]. Atherosclerosis, 2011, 214(1): 3‑10. DOI: 10.1016/j.atherosclerosis.2010.05.034. [54] Antonopoulos AS, Sanna F, Sabharwal N, et al. Detecting human coronary inflammation by imaging perivascular fat [J]. Sci Transl Med, 2017, 9(398):eaal2658. DOI: 10.1126/ scitranslmed.aal2658. [55] Tan N, Dey D, Marwick TH, et al. Pericoronary adipose tissue as a marker of cardiovascular risk: JACC review topic of the week[J]. J Am Coll Cardiol, 2023, 81(9): 913‑923. DOI: 10.1016/j.jacc.2022.12.021. [56] 周茜洋 , 唐春香 , 张龙江 , 等 . 冠状动脉周围脂肪影像学的 研究进展 [J]. 中华放射学杂志 , 2021, 55(3): 320‑323. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149‑2020330‑00470. [57] Oikonomou EK, Marwan M, Desai MY, et al. Non‑invasive detection of coronary inflammation using computed tomography and prediction of residual cardiovascular risk (the CRISP CT study): a post‑hoc analysis of prospective outcome data[J]. Lancet, 2018, 392(10151): 929‑939. DOI: 10.1016/S0140‑6736(18)31114‑0. [58] Patel AR, Bamberg F, Branch K, et al. Society of Cardiovascular Computed Tomography expert consensus document on myocardial computed tomography perfusion imaging[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr, 2020, 14(1):87‑100. DOI: 10.1016/j.jcct.2019.10.003. [59] Smiseth OA, Torp H, Opdahl A, et al. Myocardial strain imaging: how useful is it in clinical decision making? [J]. Eur Heart J, 2016, 37(15): 1196‑1207. DOI: 10.1093/ eurheartj/ehv529. [60] Miskinyte E, Bucius P, Erley J, et al. Assessment of global longitudinal and circumferential strain using computed tomography feature tracking: intra‑individual comparison with CMR feature tracking and myocardial tagging in patients with severe aortic stenosis[J]. J Clin Med, 2019, 8(9):1423. DOI: 10.3390/jcm8091423. [61] Messroghli DR, Moon JC, Ferreira VM, et al. Clinical recommendations for cardiovascular magnetic resonance mapping of T , T , T \* and extracellular volume: a 1 2 2 consensus statement by the society for cardiovascular magnetic resonance (SCMR) endorsed by the European association for cardiovascular imaging (EACVI) [J]. J Cardiovasc Magn Reson, 2017, 19(1): 75. DOI: 10.1186/ s12968‑017‑0389‑8. [62] Nacif MS, Kawel N, Lee JJ, et al. Interstitial myocardial fibrosis assessed as extracellular volume fraction with low‑radiation‑dose cardiac CT[J]. Radiology, 2012, 264(3): 876‑883. DOI: 10.1148/radiol.12112458. [63] Oda S, Emoto T, Nakaura T, et al. Myocardial late iodine enhancement and extracellular volume quantification with dual‑layer spectral detector dual‑energy cardiac CT [J]. Radiol Cardiothorac Imaging, 2019, 1(1): e180003. DOI: 10.1148/ryct.2019180003. [64] Haug CJ, Drazen JM. Artificial intelligence and machine learning in clinical medicine[J]. N Engl J Med, 2023, 388(13):1201‑1208. DOI: 10.1056/NEJMra2302038. [65] Lin A, Manral N, McElhinney P, et al. Deep learning‑enabled coronary CT angiography for plaque and stenosis quantification and cardiac risk prediction: an international multicentre study[J]. Lancet Digit Health, 2022, 4(4): e256‑e265. DOI: 10.1016/S2589‑7500(22) 00022‑X. [66] Kolossváry M, Karády J, Szilveszter B, et al. Radiomic features are superior to conventional quantitative computed tomographic metrics to identify coronary plaques with napkin‑ring sign[J]. Circ Cardiovasc Imaging, 2017, 10(12): e006843. DOI: 10.1161/CIRCIMAGING. 117. 006843. [67] Kolossváry M, Kellermayer M, Merkely B, et al. Cardiac computed tomography radiomics: a comprehensive review on radiomic techniques[J]. J Thorac Imaging, 2018, 33(1):26‑34. DOI: 10.1097/RTI.0000000000000268. [68] Chen Q, Pan T, Wang YN, et al. A Coronary CT angiography radiomics model to identify vulnerable plaque and predict cardiovascular events[J]. Radiology, 2023, 307(2): e221693. DOI: 10.1148/radiol.221693. [69] Kolossváry M, Gerstenblith G, Bluemke DA, et al. Contribution of risk factors to the development of coronary atherosclerosis as confirmed via coronary CT angiography: a longitudinal radiomics‑based study[J]. Radiology, 2021, 299(1): 97‑106. DOI: 10.1148/radiol. 2021203179. [70] Zreik M, van Hamersvelt RW, Wolterink JM, et al. A recurrent CNN for automatic detection and classification of coronary artery plaque and stenosis in coronary CT angiography[J]. IEEE Trans Med Imaging, 2019, 38(7): 1588‑1598. DOI: 10.1109/TMI.2018.2883807. [71] Yang S, Koo BK, Hoshino M, et al. CT angiographic and plaque predictors of functionally significant coronary disease and outcome using machine learning[J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2021, 14(3):629‑641. DOI: 10.1016/ j. jcmg.2020.08.025. [72] Tang CX, Qiao HY, Zhang XL, et al. Functional CAD‑RADS using FFR(CT) on therapeutic management and prognosis in patients with coronary artery disease[J]. Eur Radiol, 2022, 32(8): 5210‑5221. DOI: 10.1007/ s00330‑022‑08618‑5. [73] 张龙江 , 周帆 , 卢光明 . 心血管影像学在预防医学中的价值 和发展前景 [J]. 国际医学放射学杂志 , 2021, 44(2): 174‑178. DOI: 10.19300/j.2021.Z18870. [74] Bienstock S, Lin F, Blankstein R, et al. Advances in coronary computed tomographic angiographic imaging of atherosclerosis for risk stratification and preventive care [J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2023, 16(8): 1099‑1115. DOI: 10.1016/j.jcmg.2023.02.002.

附录1 心脏冠状动脉CT血管成像患者知情同意书（供参考）

心脏和冠状动脉CT血管成像（CCTA）是一项无创的影像学检查，主要用于冠状动脉等疾病的排查。该检查由临床医师开具申请单，影像科负责完成该项检查和诊断。由于患者个体差异及病情程度不同，该项检查存在以下相对禁忌证或风险，检查前需要患者及其直系亲属认真阅读以下告知内容，并签署该知情同意书。

（1）既往使用碘对比剂没有发生严重不良反应的病史，如严重过敏或过敏样反应甚至休克。（2）使用碘对比剂，可能出现不同程度的急性不良反应，或迟发性不良反应（1h至1周内可能出现），详情参见药品说明书。（3）没有正在发作的甲状腺功能亢进、严重肾功能不全、支气管哮喘等病史。有这些病史，需要临床医师进一步评估，并与 患者及其家属共同认可。（4）该检查由于使用高压注射器注射对比剂，流率较快，注射部位可能出现碘对比剂漏出，造成皮下组织肿胀、疼痛、麻木 感，甚至溃烂、坏死等。（5）该检查存在一定剂量的电离辐射，对身体的损伤在安全范围内。孕妇，特别是怀孕3个月内的妇女为相对禁忌证，若 必须检查，需要临床医师和患者本人或亲属知情同意。（6）某些患者因病情严重，如严重的肺动脉高压、不稳定心绞痛或者心肌梗死、严重的心功能不全、急性主动脉夹层等，CT 检查过程中可能出现病情的突然发展，甚至出现死亡等严重不良事件。（7）检查过程中，患者呼吸、心率的变化或者各种原因的心律失常，均可能导致检查失败。（8）可能出现的其他意外情况。

我已详细阅读以上告知内容，对医护人员的解释已经清楚和理解，经慎重考虑，同意做此项检查。

签署人：（患者）

如果是监护人：（监护人）（与患者关系）

签署时间：年月日

附录2 常规胸部CT钙化评估报告示例

|姓名：|性别：|年龄：|检查日期：| |---|---|---|---| |患者ID：|||检查号：| |检查项目：CT胸部(平扫）|||| |申请科室：|申请医师：|申请日期：||

 两肺清晰，肺纹理走行自然；两肺内未见结节、斑片或索条影；两侧肺门、纵隔内未见肿大淋巴结或肿块；心影不大，冠状动脉左前降支管壁见钙化影，呈轻度钙化：胸膜未见增厚，未见胸腔积液征象；胸壁结构未见异常。

印象：

冠状动脉左前降支管壁轻度钙化

报告医师：

【注：本报告仅供本院医师参考，不做任何证明】

附录3 标准化CCTA报告示例

|姓名：|性别：|年龄：|检查日期：| |---|---|---|---| | 患者D： 检查项目： |冠状动脉CTA||检查号：| |申请科室：|申请医师：|申请日期：||

检查所见：

冠状动脉钙化总积分：187.52；冠状动脉左主干钙化积分：0；左前降支钙化积分187.52；左回旋支钙化积分：0；右冠状动脉钙化积分：0。

冠状动脉起源、走行及终止正常，右冠优势型。

左主干（LM）未见斑块及明显狭窄。

左前降支（LAD）近段管壁可见节段性混合斑块影，为高危斑块（“餐币环”征及低密度斑块），管腔中度狭窄；左前降支中段及远段未见斑块及明显狭窄。

左回旋支（LCX）未见斑块及明显狭窄。

右冠状动脉（RCA）未见斑块及明显狭窄。

左心室、右心室、左心房、右心房大小及关系正常，未见明显异常连接；房室腔内未见明显充盈缺损。心肌形态及密度未见明显异常。心脏瓣膜未见明显增厚及钙化。心包未见明显增厚、钙化及积液。

扫及范围内，心外未见明显异常。

印象：

1、冠状动脉钙化总积分：187.52。

2、左前降支（LAD）近段混合斑块（高危斑块），管腔中度狭窄。

解释说明：

CACS=0为无钙化，CACS在1\~99之间为轻度钙化，100\~299为中度，300\~999为重度，≥1000为极重度。

狭窄程度分级：0级（无斑块、无狭窄）、1级（轻微狭窄，1%\~24%）、2级（轻度狭窄，25%\~49%）、3级（中度狭窄，50%\~69%）、4级（重度狭窄，左主干狭窄程度≥50%或其余血管狭窄程度为70%\~99%）和5级（闭塞，至少1支血管完全闭塞）。

报告医师： 审核医师： 报告日期：

CT-FFR报告单

检查时间：

附录4CT‑FFR报告示例

|冠状动脉|狭窄情况参考|FFR测量值|0.2000.400.600.801.00| |---|---|---|---| |UAD|重度狭窄|0.74|| |LCX|未见明显狭窄|0.95|| |RCA|未见明显狭窄|0.96||

检查所见


解释说明

根据CT-FFR应用中国专家建议：

?对于病变远端CT-FFR值>0.80，认为该病变不会引起功能性缺血改变； ·病变远端CT-FFR值<0.70，认为该病变是缺血特异性病变，推荐进行血运重建 ·位于”灰区“CT-FFR值（0.70\~0.80）的患者，是否需要血运重建应综合考虑临床和其他功能影像学检查信息

报告医师：

检查时间：

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