第六节　斑点追踪成像

【概述及成像原理】

二维斑点追踪成像（two-dimensional speckle tracking imaging，2D STI）是近年来发展的一项可以量化评价心功能的新技术，无角度依赖性，可早期、敏感、客观地量化心肌的整体和局部功能，已得到临床广泛认可和应用。近年来，随着三维超声心动图的发展，三维斑点追踪成像（three-dimensional speckle tracking imaging，3D STI）也逐渐得到关注。

2D STI是在二维灰阶图像的基础上，把心肌组织视为无数个像素点，即心肌内均匀分布的“斑点”，通过自相关技术和最佳模式匹配技术，在心动周期内自动逐帧追踪感兴趣区（ROI）内心肌斑点的位置，计算出心肌斑点的时空位移，重建心肌组织的实时运动和形变，从而定量检测心肌运动（图1-2-51）。

左心室心肌的收缩和舒张与心肌纤维的螺旋排列密切相关，包括内、外层的螺旋形肌束和中层的环形心肌。左心室心肌收缩时，右手螺旋走行的外层心肌和左手螺旋走行的内层心肌协同收缩，使心肌纵向缩短，环行走行的中层肌束使心肌径向增厚，使心室腔周径缩小，同时左心室呈“拧毛巾”样扭转，心肌舒张时则反向运动。因此，左心室运动由纵向、径向、圆周、旋转及扭转运动四部分组成（图1-2-52）。

【图像采集及分析】

一、图像采集

连接体表心电图，分别采集左心室短轴二尖瓣、乳头肌和心尖水平切面，以及心尖四腔心、二腔心和三腔心切面连续二维动态图像。

二、图像分析

2D STI可同时测量左心室心肌的位移、速度、应变、应变率及扭转。

1.位移

图1-2-53A。

2.速度

心肌运动位移的时间微分即为速度（图1-2-53B）。

3.应变和应变率

应变（strain，S）反映心肌发生形变的能力，公式为S =（心肌形变后的长度−心肌初始长度）/心肌初始长度。主要包括左心室纵向、径向和圆周应变。左心室纵向应变（longitudinal strain，LS）反映左心室长轴方向上的运动；径向应变（radial strain，RS）反映左心室短轴方向上的向心性运动；圆周应变（circumferential strain，CS）反映左心室短轴方向上的环形运动（图1-2-54）。

应变率（strain rate，SR）用来描述心肌发生形变的速率，单位为1/s或s−1。包括左心室纵向、径向和圆周应变率（图1-2-55）。

4.左心室旋转和扭转

左心室旋转（left ventricular rotation，LVR）表示左心室短轴方向的旋转角度。用正值表示逆时针旋转，负值表示顺时针旋转。从心尖向心底方向观察，在收缩期心尖部为逆时针旋转，心底部为顺时针旋转，形成左心室扭转（left ventricular twist，LVT）；舒张期则呈相反运动（图1-2-56）。

三、影响因素及注意事项

1.二维图像质量

良好的图像质量和帧频是STI准确测量的关键。需通过调整聚焦定位、扇区深度和宽度等方法，来保证斑点追踪的质量。

2.左心室心肌节段的划分

左心室心肌节段划分方法包括16、17和18节段法，不同心肌节段划分法可影响左心室局部和整体应变。

3.心动周期的选择

呼吸导致不同心动周期的应变变异度较大时，应嘱患者屏住呼吸后重新采集和分析图像。心房颤动患者的应变评估有一定局限性。

4.ROI的选择

内层心肌应变最大，而外层心肌应变最小，因此需选择合适的ROI宽度。

5.时相选择

心肌初始长度的设定将影响应变的大小。2D STI将左心室舒张末期的心肌长度默认为初始长度。

6.追踪不良心肌节段的排除

受图像质量影响，左心室侧壁和心尖部心肌常出现斑点追踪不良，可严重影响左心室整体应变。

【临床应用】

2D STI可早期敏感地评价心肌运动，在早期评价心肌功能受损方面优于左心室射血分数，为临床精准诊断、疗效评价以及预后判断提供有利的依据，具有广泛的临床应用价值。其中LV GLS（左心室整体纵向应变）因其测量敏感性及准确性高，重复性好，已被纳入美国超声心动图学会心腔定量指南，成为评价左心室整体收缩功能的重要参数之一，并推荐GLS < −20%为正常参考值。

一、鉴别左心室心肌肥厚

多种心脏疾病可表现为左心室心肌肥厚，如心脏淀粉样变性（cardiac amyloidosis，CA）、肥厚型心肌病（hypertrophic cardiomyopathy，HCM）、高血压心脏病和生理性心肌肥厚等。然而，当这类疾病处于早期发展阶段或者常规超声心动图表现不典型时，鉴别诊断极其困难。2D STI不仅可以准确评价左心室心肌肥厚患者的收缩功能，还可以辅助常规超声心动图进行鉴别诊断。

1.心脏淀粉样变性

由于淀粉样蛋白在左心室基底段、中间段和心尖段心肌的沉积依次减少，导致左心室基底段和中间段LS显著减低，而左心室心尖段LS正常或轻度减低，称为左心室LS“心尖保留”。左心室LS“心尖保留”为CA与其他左心室心肌肥厚性疾病的鉴别诊断提供了有利依据（图1-2-57）。

2.肥厚型心肌病

HCM患者左心室GLS明显减低，且左心室局部心肌LS与左心室心肌厚度以及纤维化程度显著相关（图1-2-58）。对于早期阶段的HCM患者，左心室GRS（整体径向应变）可正常或轻度增大。

3.高血压心脏病

高血压心脏病早期超声表现为左心室心肌向心性肥厚，增厚的心肌内部回声均匀，LVEF可表现为正常，但GLS可显著减低（图1-2-59）。

4.左心室心肌生理性肥厚

经过数年高强度体育训练的运动员，左心室心肌呈生理性肥厚，但GLS正常或轻度增大。

二、肿瘤性心脏病

随着化疗药物广泛应用，肿瘤化疗导致的心功能障碍逐渐受到关注。因而，采用无创的心脏影像学检查监测肿瘤患者心脏功能的变化，早期诊断亚临床性心功能障碍，对临床化疗方案制定及降低不良预后风险具有重要意义。

超声心动图是肿瘤患者心脏功能评价的首选心脏影像学检查方法。LVEF是超声心动图监测左心室功能最常用的指标，然而LVEF无法早期反映肿瘤化疗患者左心室收缩功能的细微变化，采用2D STI测量GLS可早期识别肿瘤化疗患者亚临床左心室功能障碍，进而及早干预，阻止向左心室重构和心力衰竭发展，预防肿瘤化疗相关性心功能障碍（图1-2-60）。

三、冠心病

在常规超声心动图基础上，结合2D STI有助于预测冠状动脉狭窄程度、判断心肌缺血、鉴别心内膜下心肌梗死和透壁性心肌梗死、识别存活心肌及评价心肌灌注疗效（图1-2-61，图1-2-62）。

四、心脏瓣膜病

心脏瓣膜病患者手术时机的确定需根据患者的体征、病变严重程度以及对左心室容量和功能的影响。然而，LVEF减低通常是心脏瓣膜病的晚期结局，提示不可逆转的心肌损伤。2D STI可以在LVEF减小前早期识别心肌损伤，帮助选择最佳的外科干预时机。此外，还有助于判断病变严重程度、评价疗效和判断预后。

五、鉴别缩窄性心包炎和限制型心肌病

缩窄性心包炎与限制型心肌病均表现为心脏舒张受限，临床症状和体征极为相似，因而鉴别诊断复杂。常规超声心动图对两者的鉴别比较困难，2D STI有助于鉴别诊断。缩窄性心包炎主要影响心外膜下心肌纤维，而心内膜下心肌纤维相对不受影响，因而导致GCS（整体圆周应变）和LVT显著减低，而GLS和GRS保持不变；相反，限制型心肌病主要影响心内膜下心肌纤维，而心外膜下心肌纤维相对不受影响，因而导致GLS和GRS显著减低，而GCS和LVT保持不变（图1-2-63）。

六、射血分数保留的心力衰竭

以往认为，射血分数保留的心力衰竭（heart failure with preserved ejection fraction，HFpEF）仅存在左心室舒张功能异常。然而，采用2D STI全面评价HFpEF患者左心室收缩功能发现，尽管LVEF在正常范围，但GLS显著减低，而GCS和LVT保持不变甚至代偿性增大。

七、其他

2D STI可通过测量左心室各节段心肌达峰值应变的时间差和标准差来评价左心室收缩同步性；通过测量左心房应变和应变率评价左心房功能，预测心房颤动患者发生心力衰竭和脑卒中的风险；为二尖瓣病变患者的术前筛查和术后评估提供参考依据等；通过测量右心室应变评价右心室功能，为肺动脉高压、肺栓塞和致心律失常性右心室心肌病等患者提供预后评价。

【三维斑点追踪成像】

2D STI依赖于假设斑点在连续心动周期的二维超声图像平面内移动，然而心肌斑点是在三维空间内运动的，2D STI追踪斑点时会发生“穿平面”运动，不能反映三维空间上的复杂形变。3D STI可克服2D STI的局限性，已被逐渐应用于测量左心室应变，具有广泛的临床应用前景（图1-2-64）。

一、3D STI图像分析

3D STI除了可获取LS、CS和RS外，还可获取面积应变（area strain，AS）、三维整体应变（three dimensional strain，3DS）等。面积应变为心内膜表面积减小的百分比；3DS也称为切向应变（principal tangential strain），用于描述单元表面沿收缩方向的缩短，不依赖于纵向和圆周的局部心肌收缩力。

二、3D STI的临床应用

3D STI也应用于临床疾病的诊断及鉴别诊断。然而，3D STI的时间和空间分辨率较低，且对图像质量要求较高，准确性受到一定影响。3D STI在临床疾病中的增量价值还需进一步临床研究和验证。

【小结】

2D STI克服了传统TDI的角度依赖性，可早期敏感检测心肌功能，已成为评价左心室收缩功能的重要参数，具有极大的临床应用价值。3D STI可克服2D STI在空间上的局限性，然而受帧频和图像质量的影响较大，相信未来随着三维超声技术的飞速发展，也将发挥重要的临床作用。

（马春燕　庞　博　刘　硕）