0 引言

       冠心病（冠状动脉性心脏病）（coronary artery disease, CAD）是由冠状动脉粥样硬化引起管腔狭窄甚至闭塞从而导致心绞痛、心肌梗死甚至猝死的一种最常见的慢性心血管疾病，最显著的症状是胸闷、胸痛、心悸、气短等。国家心血管病中心最新发布的《中国心血管健康与疾病报告2023》^[1]显示，我国心血管疾病患病率处于持续上升趋势，推算现患人数3.3亿，其中CAD患者人数 1139万人（仅次于脑卒中患者的1300万人）。在城乡居民疾病死亡构成比中心血管疾病居首位，CAD患者死亡率继续2012年以来的上升趋势，在可预见的未来里，CAD将对人类生命健康构成重大威胁。由于CAD属于慢性疾病，有着很长一段时间的动态发展过程，而且若其持续恶化结局将是心力衰竭、心肌梗死甚至死亡，因此CAD的早期诊断和干预尤为重要。目前CAD患者的影像图像主要靠影像科医师手动分割计算和分析，耗时耗力，不同年资医师之间的主观因素也可能会影响最后的判断。近年来基于影像医学领域庞大数据的人工智能技术飞速发展，心脏疾病的预防、风险分层、诊疗及进展预测方面都取得了重大进展，尤其是疾病图像分析领域^[2]。CAD的诊断高度依赖于可视化的影像学数据，而处理图像正是人工智能的优势所在。心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）成像技术能同时评估疾病形态学及功能学信息，深度学习（deep learning, DL）是人工智能（artificial intelligence, AI）目前最新兴的一个分支，两者的结合在CAD的诊断、预后、分类等方面表现优异，展现出未来发展的巨大潜力^[3]。

       目前诊断CAD常用的无创影像检查技术包括CMR、冠脉计算机断层显像（coronary computed tomography angiography, CCTA）、超声心动图、心电图（electrocardiogram, ECG）、单光子发射计算机断层扫描（single-photon emission computed tomography, SPECT）等。侵入性冠脉造影（invasive coronary angiography, ICA）虽为评估冠脉狭窄程度的金标准，但其有创、昂贵，并且可能会带来一系列不必要的并发症如动脉夹层、心律失常甚至死亡，且不适合作为大规模人群筛查手段^[4]。CAD患者接受的大多数除CMR外的影像检查技术，包括被目前指南推荐为稳定性胸痛患者一线诊断技术的CCTA，都仅能提供单一的形态学或功能学信息^{[5, 6]}。此外，CCTA因具有电离辐射、肾毒性造影剂及钙化斑块伪影等的存在，限制了其部分临床应用。作为一种既能评估心肌功能又能展示解剖结构，甚至能可视化分析斑块成分的检查技术，CMR无疑是目前最全面最具潜力的CAD影像成像技术。CMR因其高空间分辨率和多平面、多参数成像能力，在心室容积、功能以及心肌梗死评估方面表现极佳，CAD的诊断及预测等方面的准确率在多项研究中达到甚至高于SPECT^{[7, 8, 9]}。

       此前国内外在CAD患者CMR成像方面研究聚焦于技术迭代^[10]、加速采集^{[11, 12]}及运动补偿技术层面^[13]，现如今CMR与DL结合方面仍有待完善。此外，国内外相关领域综述类文章聚焦于人工智能与影像检查大类^{[14, 15]}，范围较为宽泛，探索深度不足，无法满足日益增长的临床研究需求。因此，本文就基于DL的CAD患者磁共振成像方面发展现状、进展、局限以及展望展开深度探索，以期为我国相关领域未来发展指明方向，加速精准医疗进程。

1 基于深度学习的CMR技术概述

1.1 DL概述

       作为一门多学科交叉融合的新兴科学技术，AI在医学领域可以将复杂的组学数据与额外的层（包括成像和电子健康数据）集成并对大型数据集进行定量分析。AI这一概念是在1956年美国首届人工智能研讨会上被正式提出，而后逐渐进入大众视野。早期AI经历过弱人工智能和机器学习（machine learning, ML）阶段，随着21世纪AI算法能力的进一步提升以及大数据的爆发，AI迎来了更加波澜壮阔的DL阶段。DL是近些年AI中最重要也是研究最广泛的一种ML类型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等方面，在医疗、工业、交通等几乎所有领域实现了落地。有研究者在2006年提出“深度学习”的概念并于2009年提出深度信念网络（deep belief network, DBN）和无监督的贪婪逐层预训练算法后，DL的强大学习能力吸引了无数专业人士的关注并得以迅速发展^[16]。DL由简单的非线性模块组成，每个模块将一个层次的表征（从原始输入开始）转换成更高、更抽象层次的表征，通过反向传播算法来发现高维数据中的复杂结构^[17]。DL与ML最大的区别在于前者可以自动学习数据特征而无需人工干预，因此其尤为适合大型复杂数据集研究。此也即为DL相较于ML明显的优势所在，有助于简化图像分析流程，进一步提高工作效率。卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）是DL中最有代表性的算法网络，擅长捕捉图像局部细微结构，在乳腺病变的自动分类和提高肺结节检出率方面已表现得十分优异^{[18, 19, 20]}，在疾病影像图像分期及预测中性能也很稳定^{[21, 22, 23]}。其他常见DL模型还包括循环神经网络（recurrent neural network, RNN）、长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）、残差网络（residual network, ResNet）及转换器（Transformer）等。LSTM是RNN的一种，解决了传统RNN梯度下降的问题，具有处理顺序数据并保留序列中前一步信息的能力，更擅长处理时间依赖关系^[24]。近几年兴起的Transformer广泛应用于自然语言处理领域，涵盖机器翻译、文本分类、语音识别多个领域。Transformer是一种基于自注意力机制的架构，侧重于提取全局上下文信息，而在分割局部边缘性能欠佳^[25]。受CNN启发，Transformer变体如视觉转换器（vision transformer, VIT）以及多尺度特征提取转换器（shift window transformer, Swin Transformer）等在计算机视觉领域也大放光彩，在一些图像分类任务中展现出比CNN最高的性能^{[26, 27]}，最近非常火爆的生成式预训练转换器（generative pre-trained transformer, GPT）也是其变体之一。未来不同模型架构之间的融合或许是发展趋势之一。

1.2 CMR技术概述

       CMR可对心肌组织进行无创性功能评估，因其无电离辐射和良好的时间及空间分辨率已成为心脏结构、功能、心肌灌注、梗死范围以及组织表征的重要工具。形态学方面，黑血技术及亮血技术可以很好地显示心腔大小、心室壁厚度、心脏局部及整体功能情况。功能学方面，各种新兴技术如电影磁共振（cine magnetic resonance imaging, cine MRI）、延迟钆增强（late gadolinium enhancement, LGE）、稳态自由进动（steady state free precession, SSFP）、平面回波成像（echo planar imaging, EPI）、负荷T1 mapping、谐波相位应变分析（harmonic phase strain analysis, HARP）等相继涌现，在评估CAD患者心肌缺血甚至梗死情况方面表现优异，以指导干预。此外，心血管磁共振灌注成像使得临床自动测量心肌灌注成为可能，首过灌注成像的主要临床应用是检测CAD患者的缺血情况，目前用于灌注成像的主流技术仍是2D多平面采集技术。尽管静息磁共振灌注成像在评估梗阻性及非梗阻性CAD患者心肌缺血状态方面仍有待改善，但在识别需要冠脉血运重建的CAD患者具有良好的特异性和阳性预测值。医师可以通过电影成像、首过灌注和延迟增强等磁共振成像技术了解CAD患者血管结构以及心脏结构、功能信息，同时还可以测量冠脉的血流流速和血管横截面积，进而直接计算出冠脉的血流量等。

       尽管如此，CMR在临床的实际应用却并不多，主要是检查时间长、成本高、存在呼吸运动伪影、密度分辨率不如计算机断层显像（computed tomography, CT）等限制了发展。近年来由于各种新兴技术及AI的涌现，再加上CMR的临床疗效已逐渐被广泛认识，相关研究和临床应用正大量开展。应用T2磁化制备技术、更高效的K空间采样、血管扩张剂、在更高磁场强度下成像以及运动补偿技术等改善了这些弱势，如压缩增强（compressed sensing, CS）、平行成像（parallel imaging, PI）以及运动伪影补偿技术等^[28]。从最开始的呼吸门控到呼吸导航器及1D自导航再到基于图像的自导航（image-based navigators, iNAV）最后到图像加速技术（欠采样采集，并行成像，迭代非线性重建），可以实现在较短时间内获得高空间分辨率的冠脉磁共振血管成像（coronary magnetic resonance angiography, CMRA）。由于冠脉周围脂肪对冠脉可视化的干扰，各种脂肪抑制技术如STIR、SPIR及 Dixon方法等登上舞台^[29]。钆对比剂作为CMRA传统对比剂，对肾功能不全或过敏患者等具有潜在风险，最近新型对比剂Ferumoxytol在增强MRA临床应用中安全性和稳定性优势逐渐显露^[30]，为CAD的诊断提供了增强MRA替代CCTA的可能性，但其对于远端节段的诊断性能仍有待提高^[31]。血氧依赖性（blood oxygen level dependent, BOLD）CMR可以描述冠脉疾病以及高血压等微血管功能障碍疾病，YANG等^[32]提出了一种三维自由呼吸BOLD CMR，无需对比剂即可获得伪影最小化的心肌灌注图像。高危斑块定义为不稳定和有血栓形成倾向的斑块，病理特征为薄纤维帽、较大的脂质核心、斑块内出血等。T1 加权反转恢复（T1-weighted inversion-recovery, T1W-IR）序列CMR是识别高危冠脉斑块的新兴无创成像技术，其中出现的高信号与斑块破裂高度相关。冠状动脉粥样硬化T1加权表征序列（coronary atherosclerosis T1-weighted characterization, CATCH）及亮血和黑血相敏反转恢复序列（bright-blood and black-blood phase-sensitive inversion recovery, BOOST）可以对斑块以及斑块内出血进行可视化分析^[33]。此外，目前正在开发各种可靶向参与斑块起始、进展甚至破裂的纳米磁共振分子探针技术，但其生物安全性问题亟待解决。

2 基于DL的磁共振成像在冠心病中的应用

       磁共振成像最早被用于脑梗死、脑缺血等神经系统疾病，近年来设备技术水平提高，在心血管系统疾病的应用频率也逐渐提升。随着科技的发展和大数据时代的来临，AI特别是DL，在CAD影像诊断方面取得了显著进步，相关研究主要集中于MRI图像的处理应用上，包括减少采集时间、提高图像分辨率及血流灌注分析等方面，还可以用于识别斑块特征、疾病危险分层、预测疾病进展等，从而为临床决策提供有力支持。

2.1 图像采集加速及重建

       随着大数据时代的来临，医疗数据信息的数量、质量以及复杂程度呈指数级攀升，对图像采集效率以及质量要求越来越高，同时也促进了各类新兴影像扫描技术及DL模型的开发和临床应用。最近开发的DL衍生技术可以通过心脏静息期检测的自动化，采用iNAV运动校正来确定最佳触发延迟，简化操作流程，提高CMRA的采集效率^[34]。WOOD等^[35]利用基于DL的亚毫米级MRA检测冠脉狭窄程度，并使用iNAV进行校正，诊断CAD准确度与CCTA相似。PI和CS技术都可以通过减少K空间采集数据从而加速成像速度，有研究表明CS技术具有比PI更高的采集效率、重建质量以及冠脉狭窄检测准确率^{[36, 37]}。为了更进一步提升采集效率和重建质量，可以通过结合两种方法或融入DL的方式，以期发挥出三者最大化优势。传统的PI重建技术主要包括基于图像域重建的灵敏度编码（sensitivity encoding, SENSE）和K空间域重建的广义自动校准部分并行采集（generalized antocalibrating partially paralle acquisition, GRAPPA）、自一致性并行成像（iterative self-consistent parallel imaging reconstruction from arbitrary k-space, SPIRiT），CS重建技术主要基于图像变换域中的稀疏性并恢复欠采样的K空间数据。CS技术的扫描时间缩短至常规扫描时间的二分之一或三分之一，但需要选用最佳稀疏变换，且易受伪影影响，PI技术在高加速度下也会导致噪声放大。CSAI已在多项研究中被证实不仅采集时间明显短于SENSE，而且可以有效地平衡图像噪声和空间分辨率，在图像质量、血池均匀性、平均信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）值方面更具优势^{[38, 39]}。YOON等^[40]开发了一种建立在增强型超分辨率生成对抗性内联神经网络上可以与CS或PI结合的模型REGAIN，有效提高了cine MRI图像的时间和空间分辨率，与心电图门控分段cine MRI相比屏气次数减少了三分之二，并可具有与GRAPPA相当的图像质量。PEZZOTTI等^[41]创建了一种集合CS的神经网络算法，称为Adaptive-CS-Network，其使用CNN作为稀疏变换，基本上替代了传统CS算法中的小波变换。当然，在DL重建的临床应用中仍需注意适当去噪，过度去噪必然影响图像重建质量。最近，基于DL的超分辨率技术被提出，用于从低分辨率的短轴扫描中估计高空间分辨率图像，并被证实优于传统的升尺度方法（如外K空间零填充）等^[42]。ZUCKER等^[43]开发了一种基于DL重建的高加速、自由呼吸二维cine CMR，与DL超分辨率方法相比，其利用原始K空间数据和线圈灵敏度来提高重建质量，显示出比PI及CS技术更好的图像质量。基于DL的心肌灌注成像也能快速且高质量完成图像重建和运动校正，不仅明显降噪，还降低了混叠伪影^{[44, 45]}。MORALES等^[46]使用基于3D U-Net的DL径向加速度与平行重建（deep-learning radial acceleration with parallel reconstruction, DRAPR）模型，抑制CAD患者无ECG运动负荷电影图像中的条纹伪影，达到新兴的金角径向稀疏平行重建框架（golden-angle radial sparse parallel, GRASP）重建质量，而且时间大大缩短（16.6 ms/帧vs. 7.3 s/帧）。

       CNN是目前医学领域使用最多的DL神经网络，其他新兴DL模型也在探索之中，例如Transformer模型。与传统RNN、CNN等不同，Transformer是一种利用自注意力机制来捕捉序列中依赖关系的DL模型，可以完全并行处理输入序列，从而提高计算效率。MORALES等^[47]利用基于Transformer的DENT模型进行图像插值，在保持空间分辨率和扫描时间的同时实现高帧率电影成像。目前，Transformer和CNN的融合架构也在探索之中，有助于集成局部和全局特征提取以提高检测准确性，弥补两种模型的不足之处^[48]。

       CAD患者磁共振图像的采集加速以及重建，目前主要采用CS、PI以及呼吸补偿技术，不同技术互相融合以及如今加入DL的方法均展现出巨大的发展潜力和应用价值。然而，CS、PI以及补偿技术在高加速的同时无可避免出现伪影及噪声问题，同时基于DL的临床应用中也存在去噪与图像质量难以平衡的问题。未来发展的着重点在于保证采集效率和图像质量的同时降低随之出现的噪声，而随着设备技术及DL算法的优化迭代，这些限制终将在未来被攻克。一些新兴DL算法，例如Transformer的变体VIT、Swin Transformer，以及不同模型架构融合等有望在此研究领域进行实践验证。

2.2 图像分割及量化

       图像分割是DL最早最成熟的应用，也是可视化和量化等众多后处理应用中的关键步骤。对于已知或疑似CAD患者磁共振图像的心肌分割，由于复杂结构及病理改变等会使得手动分割困难且耗时，但多种DL模型早已被投入研究并表现优异^{[49, 50, 51]}。BAI等^[52]使用在英国生物银行数据库中训练的全卷积神经网络（fully convolutional networks, FCN）对CMR的心肌结构进行分割，在600多CAD患者的测试集中达到了手动分割的图像质量。心肌灌注CMR可以为CAD患者心肌缺血情况提供快速可靠的心肌灌注状态评估，然而由于其图像后处理尤其是图像分割具有挑战性，使得其临床实践应用有限。目前，CNN（特别是U-Net）是使用最多的DL分割模型类别，且有研究表明其在磁共振心肌灌注成像中甚至可以做到3层图像的自动分割时间<1秒^{[53, 54, 55]}。此外，还可以使用DL对心肌灌注成像的心肌血流量（myocardial blood flow, MBF）和心肌灌注储备（myocardial perfusion reserve, MPR）进行客观量化，它们是已知或可疑CAD患者MACE的强大独立预测因子，目前已有多项研究中证实其达到甚至高于人工量化值水平^{[56, 57, 58]}。FADIL等^[59]使用U-Net对cine、LGE、T1、增强T1等各种序列心肌图像进行分割，也实现了快速（≤0.2秒/图像）精确分割，具有高Dice 分数，达到甚至优于人工分割质量水平。KIM等^[60]利用LGE序列对CAD及非缺血性心脏病进行诊断分类，将心脏短轴图像进行极坐标变换后，使用5种不同的CNN模型进行图像分割，最终ResNet50和EfficientNet-B0两个预训练模型的AUC值优于另三个未预训练的CNN模型（0.873~0.875 vs. 0.834~0.841）。

       既往手动分割图像耗时耗力，极其依赖医师专业的经验水平，且非常具有主观性。DL优势在于自动提取特征，可以极大减少医师的繁琐工作。图像的分割量化是DL与CMR结合开展各项研究的基础和关键步骤。CNN中的U-Net是研究最多也是性能最为稳定的DL模型，目前在各种CMR序列中表现良好，甚至与手动分割相比不输质量的同时达到3层/秒的速度。然而，目前针对CAD患者CMR图像上微结构分割研究鲜少。冠脉微血管（管腔直径<500 μm）可以实现3~4倍冠脉血流储备^{[61, 62]}，若微循环阻塞，局部心肌缺血缺氧，冠脉再通后可能会出现无复流或慢血流现象。而目前DL针对冠脉远端微循环的影像研究尚缺乏，随着成像设备以及算法模型的更新迭代，未来可就此展开探索。

2.3 心肌功能评价

       CMR是目前临床无创评估心功能的“金标准”，也是评估心肌组织特征的标准方法^[63]。传统心功能评价主要依赖射血分数，但其主要反映整体功能，对于心肌局部功能缺陷评价有限。应变指的是从舒张末期到收缩末期心肌纤维的形变程度，可评估心肌局部收缩功能，对心肌缺血甚至坏死患者具有良好的评估能力。对于CAD患者，其可以通过定量评估心肌节段运动异常来识别冠脉狭窄区域，还可以预测不良事件的发生，以指导早期干预。有研究表明，对于LGE技术表现为阴性的冠脉慢性完全闭塞患者，采用心肌应变技术可以体现出其明显异于健康者的参数^[64]。随着HARP、应变编码（strain-encoded, SENC）等应变技术的发展，其在检测梗阻性CAD以及预测MACE方面准确率逐渐提高。从最初的心肌标记到CMR特征追踪（cardiac magnetic resonance-feature tracking, CMR-FT）的心肌应变，再到如今与DL结合的各种应变分析技术，使得定量评估CAD患者心肌节段梗死成为可能，同时流程更加简便快捷，图像质量显著提高，也为不能耐受负荷检查的患者提供了代替方案。FERDIAN等^[65]基于CMR-FT使用CNN及RNN，分别提取空间及时间特征，极大提升了效率并取得了无偏的心肌应变评估。MASUTANI等^[66]开发了一个DL合成应变（deep learning synthetic strain, DLSS）算法，其从电影SSFP图像推断心肌收缩速度和识别缺血性心脏病患者静息时心肌壁运动异常方面具有与专业医生相当的性能。WANG等^[67]开发了一个用于电影SSFP图像的StrainNet模型，且表现优于特征跟踪应变分析技术。

       对于CAD患者出现的心肌功能缺陷，既往整体心功能评价主要依靠射血分数，而心肌应变技术可以通过定量评估局部心肌功能来定位冠脉狭窄区域，以支持后续临床决策。融入DL的心肌应变技术极大地提升图像质量的同时，推动了精准医学进程，使得CAD患者的心功能评价更加快速精准，也为无法负荷的患者提供了可靠的替代方案。

2.4 疾病危险分层及进展预测

       CAD的危险分层是疾病管理的关键环节，对于CAD患者的进展及恶化，一般以不良心血管事件（major adverse cardiovascular events, MACE）作为结局指标。心肌缺血、晚期钆增强显像可作为MACE的独立预测因素。负荷磁共振可以通过检测心肌缺血以评价心肌功能状态，对CAD进行疾病危险分层并预测疾病进展。CAD患者发生心肌梗死纤维化的风险很高，这也很有可能导致MACE的发生，伴有LGE的CMR已被公认为量化和表征心肌瘢痕的无创“金标准”。对CMR-LGE图像上的心肌梗死纤维化区域进行检测分割，以评估疾病进展。早在2017年XU等^[68]就构建了一个循环神经网络架构（optical flows recurrent neural network, OF-RNN），用于检测CMR图像中心肌梗死区域的面积、形状和位置信息，取得了94.3%的分类准确率。ZHANG等^[69]基于LGE图像利用DL进行心梗检测、定位和量化，同时规避了传统对比剂的肾损伤风险，可指导CAD合并肾病患者的进一步诊疗计划。心肌灌注成像手动分割以及量化MBF、MPR极其耗时且具有主观性，无法满足临床需求，KNOTT等^[70]构建了一个DL架构用于量化MBF和MPR并证实了其对于MACE的强大预测能力。斑块破裂是CAD患者发生MACE的一个重要原因，因此，早期识别和定位高危斑块，尽早对病变血管干预，对CAD患者预后管理及降低死亡率尤为重要。心外膜脂肪组织（epicardial adipose tissue, EAT）可以通过旁分泌调节促进高危斑块的形成，已多次在CCTA中被证实可作为CAD患者MACE的预测因子^[71]。如今CMR也可对其进行良好的可视化及量化，此外还可以作为非梗阻性CAD微循环障碍的敏感预测因子。GUGLIELMO等^[72]开发一种可以量化EAT的DL算法，证实了EAT可以在临床信息及影像学表现基础上提供预测预后的增益价值。

       针对CAD患者管理措施的关键步骤包括疾病分层及进展预测，目前大多数该领域研究聚焦于如发病机制、基因通路等临床研究^[73]，融入DL的CMR领域尚处于起步阶段。心肌缺血、LGE、MBR、MPR、EAT等均可以作为MACE的强大预测因子，可通过CMR利用DL完成识别和定量分析工作，以降低疾病死亡率。目前基于DL单纯针对CMR斑块分析的研究尚缺乏，但可以通过对EAT的定量分析来识别和定位高危斑块，提高疾病危险分层的增益作用。

       总之，DL与CMR的结合不仅能提高CAD的诊断效能，评估心功能以及预测心血管风险以指导CAD患者下一步诊疗计划，还可以满足一些特殊患者的诊断需求。DL与CMR的结合目前仍处于起步阶段，各项研究仍专注于CAD的常规诊疗应用方面，其他更深层次方面内容仍有待挖掘，例如采集效率与噪声平衡问题、新兴DL变体模型测试、斑块分析以及冠脉微循环分割等。未来随着影像成像技术及DL算法的更新迭代，基于CAD患者的CMR成像研究必将取得更多成果，加速精准医疗的实现。

3 局限与展望

       尽管如今DL越来越先进和成熟，对于辅助低年资医师、缓解医院诊疗压力以及缩小地区医疗水平差异有一定的价值，但仍存在一些待解决的问题。首先是AI技术无可避免的黑盒问题，复杂算法得出的结果无法获得具体逻辑解释，可能导致医师及患者产生信任危机且无法溯源错误；数据隐私安全和法律问题也不容忽视，例如由于质量较差或错误的数据而导致的医疗事故，也会加剧医患矛盾；模型算法方面，由于在特定数据集中进行训练并遵循固定程序，程序之外的特殊复杂数据会导致较差的临床应用兼容性；此外，目前用于验证DL算法的大型CMR开发数据集仍较少，现有模型的普适性也有待考察。这些问题的存在无疑会阻碍该领域的临床应用，也是今后发展需要解决和克服的困难。

       在CAD诊疗过程中，不论是冠脉狭窄、功能、血流灌注还是斑块分析，影像检查技术的选择主要是基于快速准确便捷无创的原则，在此原则上产生的DL技术不仅提高了诊断的效率和准确性更为现代化医疗模式增添新的活力。但是DL技术与影像技术结合的推陈出新对于数据的质量和大小有着很高的要求，过小或质量差的数据集可能会导致过拟合^{[74, 75]}。未来不仅需要集中开发新的算法模型，更需要建立和统一监管开放的大型数据库以进行模型验证。尽管目前CMR基于DL的各类学术研究层出不穷，但研究类型基本是回顾性研究，前瞻性研究进展仍有很长一段路。此前集合模型已在多项研究中展现出比单一模型更高的性能^[76]，包括ML与DL模型之间、不同DL模型之间融合，未来此方向也可扩大探索，构建出更高效模型。基于DL的CMR高危斑块分析、磁共振分子探针等是目前更为新颖的方向，有助于疾病风险分层，预测MACE发生概率。此外，基于DL的影像图像后处理分析都基于优异的图像质量，这也要求影像设备加快迭代步伐。DL技术的应用潜力无限，提高诊断效能的同时带来了新的可能性，在很多领域仍存在待挖掘的可能性。随着数据库的完善以及数据共享的加强，DL算法将会进一步优化，现代医学将在国内外学者的共同努力下取得无数跨时代成果。AI的蓬勃发展并不意味着影像医生或者传统诊断方法将会被完全取代，但未来繁琐工作将大大减少，诊疗流程极大简化，加速精准医疗进程，构建出患者、医生及医院三方和谐局面。