超声心动图的实践是由历史形成的，了解这一点可以抵制教条主义思想，促进开放性思维。在此，我们旨在强调使用重症超声心动图（CCE）监测左心室（LV）功能的一些历史里程碑和未来发展，并特别强调二尖瓣环平面收缩期偏移（MAPSE）参数。

用于评估左心室功能的 M 模式

尽管埃德勒和赫兹在 70 多年前就发现了 M 型超声心动图，但在最初的几十年里，人们对这种无创心脏成像方法的兴趣仍然有限。大约 15 年后，哈维-费根鲍姆博士的第一篇关于用 M 型测量左心室尺寸的论文被所有主要心脏病学期刊拒绝。这种不被重视的原因可能是大多数临床医生不了解 M 型图像是如何反映心脏功能的。

同样令人惊讶的是，用 M 型评估左心室功能并不是从估算左心室尺寸或分数缩短作为左心室射血分数（LVEF）的标记开始的，而是从识别导致 MAPSE 的二尖瓣环运动开始的。然而，临床医生已经开始熟悉将 LVEF 作为一个参数，这可能是因为通过血管心室造影评估左心室容积和 LVEF 的历史悠久，以及 M 模式胸骨旁切面的广泛使用。因此，尽管达芬奇（Leonardo da Vinci）已认识到二尖瓣瓣环偏移是心脏泵血的重要机制，但 MAPSE 长期以来一直被认为只是 LVEF 的替代指标。目前 M 模式测量 MAPSE 的实际细节见附图 1。

我们认为，测量 MAPSE 的生理学原理在于其对每搏量 (SV) 的产生及其在心肌能量学中的作用，因为 MAPSE 与 SV 和左心室外短轴横截面积 (CSA) 之间的比值成正比（图 1）。

图 1 MAPSE 对高效心脏力学的作用。MAPSE（双头箭头）产生相对固定比例的每搏量（红色阴影区域）。虚线和实线等值线分别表示舒张末期和收缩末期左心室的心外膜容积。等值线之间的差异反映了每搏容积，因为心肌几乎不可压缩。这种不可压缩性也解释了 MAPSE 的纵向缩短是如何导致心室壁变厚的。虽然心腔容积在心动周期中会发生变化，但心包内总容积在整个心动周期中几乎保持不变（外侧描记线变淡）；心包内容积的微小变化归因于周向缩短。二尖瓣（和三尖瓣）瓣环游离使心脏泵血时无需消耗能量使并心结构移位，从而使心包内容积保持近乎恒定。最后，该图显示了 MAPSE 如何通过扩张左心房来帮助舒张期充盈。MAPSE 二尖瓣环平面收缩期偏移

这种关系可能具有临床意义，因为 MAPSE 产生 SV 的比例相对固定（约 60%）。首先，对于休克且 LVEF 正常的患者，正常的 MAPSE 表明 SV 得到了维持，因此血管瘫痪是罪魁祸首。其次，CSA 增加表明 Laplace 定义的室壁应力增加，因此能量需求增加。因此，任何给定 SV 的 MAPSE 越低，表明左心室能量效率越低。因此，MAPSE 可用于监测 ICU 患者的心脏效率。有关 MAPSE 的其他生理细节，包括区域功能障碍的影响。

尽管研究表明 MAPSE 可预测脓毒性休克和心力衰竭患者的死亡率，而 LVEF 却无法预测死亡率，但 MAPSE 仍未受到重视。LVEF 的局限性通过引入斑点追踪技术来解决，该技术通过测量整体纵向应变（GLS）来评估左心室纵向变形。不过，目前还不清楚为什么 GLS 比 MAPSE 更受青睐，因为这两个参数都能量化左心室纵向功能，都依赖于负荷，而且相互之间高度相关；在一项心脏病学队列的正面比较中，发现 MAPSE 优于 GLS。与 MAPSE 不同的是，GLS 对所有三个标准化心尖切面的图像质量要求都很高，而这在 ICU 患者中并不常见。尽管 MAPSE 对左心室纵向功能非常重要、可行性高且易于床旁应用，但在常规重症监测中仍未得到充分利用，在预后研究中也鲜有描述。

目前使用超声心动图进行血液动力学监测的局限性

超声心动图在过去几十年中取得了长足的进步，但在血液动力学监测方面仍存在一些局限性。一般来说，监测的目的是发现早期变化，以便进行有时效性的干预。因此，监测左心室功能的早期变化需要频繁而精确的测量。然而，由于获取图像和测量需要人工操作，CCE 并不经常使用。此外，目前大多数人工超声心动图对左心室功能的测量都不够精确，无法用于监测。

用于评估左心室功能的人工智能

随着最近用于自动图像分析的人工智能（AI）的发展，通过更快的量化，可以更频繁地测量左心室功能。虽然 "目测 "左心室功能可以很快，但这种策略会产生定性或半定性评估，这是一种次优方法，因为它们可能会忽略左心室功能在定义的严重程度类别中的相关变化。相比之下，人工智能分析可以获得连续的定量信息，这是监测过程中发现变化的基本特性。人工智能还能消除观察者之间和观察者内部的差异，并对多个测量值进行即时平均，从而提高亟需的精确度。

然而，自动量化并不能解决获取图像耗时的问题。经食道超声心动图（TEE）更容易获取图像。尽管经食道超声心动图很容易获取图像，但需要获取图像本身仍然是 CCE 作为有效的连续监测手段的最大障碍之一。这也许可以解释为什么超声心动图 "监测 "的标准是每隔一段时间监测几个心动周期，而最近的一项试验表明，这似乎是不够的。

克服这一问题的方法是对独立于医生的图像进行自动测量。因此，在使用探头架获取的 TEE 图像中结合 MAPSE 的自动人工智能测量可实现对左心室功能的连续监测，这种方法称为 autoMAPSE。MAPSE 的优势在于它依赖于一种易于使用 TEE 观察的结构。这一优点使得 MAPSE 可以在质量不佳的图像中进行测量。由于这些优点，甚至可以通过在单次搏动全容积三维 TEE 图像中自动测量 MAPSE 来连续监测 LV 功能。使用三维 TEE 可进一步提高该方法对探头移动的稳健性，因为它不像二维成像那样依赖于恒定的成像平面。由于患者必须相对固定，因此在危重病人的早期阶段进行连续监测可能最为合适。不过，autoMAPSE 还未商业化，其临床用途目前尚不清楚。

总之，左心室功能的超声心动图监测已从 M 型发展到基于人工智能的连续监测。目前对间歇性定性评估的依赖根植于历史实践，仍未达到最佳状态。人工智能应用有可能将 CCE 转变为连续血流动力学监测的工具。MAPSE 是一种非常可行且符合生理学原理的超声心动图参数，将其与人工智能自动分析和连续成像相结合可促进对左心室功能的实时监测。这种方法可能会促使患者及时进行额外的成像和检查，否则可能会被忽视。我们希望这些进展能促进知情解释，从而更好地诊断和管理危重病人。这一发展只是 Edler 和 Hertz 首创的 M 型超声心动图的众多扩展之一。

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