在心臟計算機斷層掃描（ CT ）成像中，獲取心臟及其血管的清晰診斷圖像是一項挑戰，因為心臟總是在運動，結果圖像可能會模糊。當心臟快速跳動，每分鐘 75 次以上或不規則跳動時，良好的圖像分辨率幾乎是不可能的。

全球診斷成像領導者 Fujifilm Healthcare 開發了 Cardio StillShot軟件，該軟件使用 NVIDIA GPU ，并與現有的全身 X 射線 CT 系統 SCENARIA View 集成，可在任何心率下進行精確的心臟成像。該軟件無需高速旋轉掃描儀即可改善診斷成像。此外，通過檢測心臟運動并通過運動校正防止圖像模糊， Cardio StillShot 的時間分辨率比傳統圖像重建方法高出 6 倍以上。

清晰的心臟 CT 圖像有助于臨床團隊無創地觀察冠狀動脈、主動脈瓣和心肌等結構，并診斷心力衰竭、心肌病和結構異常等心臟問題。

心血管疾病發病率和無創診斷工具

心血管疾病（ CVD ）是全球主要的死亡原因。根據 WHO ， 2019 年估計有 1790 萬人死于心血管疾病，占全球死亡人數的 32% 。在這些死亡中， 85% 是由于心臟病發作和中風。冠狀動脈 CT 血管造影（ CCTA ）等成像技術是一種廣泛使用的無創性診斷工具，可用于早期評估患者的心血管疾病風險。

CCTA 有助于識別冠狀動脈中的斑塊沉積，為心臟提供氧氣和營養。斑塊是脂肪、膽固醇和其他物質在動脈壁上的堆積，導致流向心臟的血液收縮。

及早發現斑塊堆積有助于預防心臟病發作。在 ECG 門控心臟 CT 中， X 射線圖像是在心臟期獲得的，幾乎沒有心臟運動，或者使用多個樣本進行圖像重建，以創建冠狀動脈的靜態圖像。

高心率時的成像困難

心率高或心率不規則的患者需要像其他患者一樣進行掃描。不幸的是，在這種情況下，掃描儀很難獲得清晰的診斷圖像。 心率為每分鐘 60-75 次（ BPM ）時，有足夠的時間在兩次心跳之間拍攝圖像。但是，當心率上升到 75 BPM 以上時，成像時間窗口變得太短，導致圖像模糊。冠狀動脈的詳細成像需要高時間分辨率。

Cardio StillShot 的開發目的是通過檢測和糾正心臟運動來實現高時間分辨率，即使患者的心率很高，也不會使用β受體阻滯劑或其他藥物來降低心率。

從 CPU 過渡到 GPU 以發展有氧靜坐

心臟靜像圖像重建軟件解決了時間分辨率的傳統問題。此前，富士膠片醫療公司使用 CPU 重建圖像并消除模糊。然而， CPU 不再是有氧靜態拍攝的可行選項，因為每張圖像所需的計算量增加了 10 倍。 Fujifilm Healthcare 過渡到 NVIDIA GPU 和 NVIDIA 軟件，以開發有氧靜像。通過 NVIDIA RTX A6000 GPU 計算性能達到 77 TFLOPS ，有助于計算運動矢量場（ MVF ），從而獲得清晰的圖像供臨床使用。 Fujifilm Healthcare 還使用了 NVIDIA 軟件堆棧和工具，包括 NVIDIA OpticalFlow SDK 來估計像素級運動， CUDA 用于加速計算， NVIDIA Nsight Compute 來優化性能。

探索 4D 運動矢量場以提高圖像清晰度

Fujifilm Healthcare 使用 4D MVF 來估計 CCTA 圖像中的運動。 MVF 方法自動跟蹤和校正心臟的運動，從而獲得更清晰的圖像。改進是時間分辨率提高了 6.25 倍，從標準重建中的 175 毫秒時間分辨率提高到使用 Cardio StillShot 軟件時的 28 毫秒。使用 NVIDIA GPU ，只需 30 秒即可重建清晰的心臟視圖。

加速計算為現有掃描儀增加了高級功能

對于 Fujifilm Healthcare ，使用加速計算改變了 CT 設計的系統性能和成本。通常，高性能功能需要昂貴的設計和制造升級。 Fujifilm Healthcare 與 NVIDIA GPU 合作打破了這一趨勢，通過軟件增強為掃描儀添加了高級功能。將 GPU 加速度添加到靜態快照圖像重建軟件中，可以提高現有 CT 掃描儀的心臟圖像質量，時間分辨率超過 6 倍。 Cardio StillShot 軟件在 Fujifilm Healthcare 最新型號的 SCENARIA View 上運行。

關于作者

Vanessa Braunstein 在 NVIDIA 的醫療團隊從事產品營銷工作。此前，她在基因組學、醫學成像、制藥、化學和診斷公司從事產品開發和營銷。她學習分子和細胞生物學、公共衛生和商業。

Marc Edgar 是 NVIDIA 的醫療設備高級聯盟經理，幫助各種規模的醫療保健公司發展，以提高質量、可負擔性和獲得醫療保健的機會。在加入 NVIDIA 之前，他在 General Ele CTR ic 工作了超過 25 年。他開發并商業化了許多 AI / ML 算法，并在醫療保健和工業領域擁有 16 項專利。

審核編輯：郭婷