0 引言

       心脑血管疾病是目前全球致残和死亡的重要原因之一，发病率逐步上升，严重威胁人类健康^{[1, 2]}。血流动力学与心脑血管的病理生理事件密切相关，血流动力学参数包括血流速度、血流量、压力梯度、压力差及壁面剪应力（wall shear stress, WSS）^[3]等。动脉粥样硬化的发生与进展依赖于复杂的血流模式，血管狭窄通常会引起局部血流的改变，表现为血流速度及WSS变化、压力梯度增大等^[4]，血流分析能够早期发现病变并帮助临床医生识别血流动力学改变的潜在病理机制。颅内动脉瘤的进展及破裂往往伴随着局部血流湍流及血流速度急剧变化，血流的动态变化有助于识别动脉瘤破裂的危险区域^[5]，并为临床提供重要的指导信息。血流动力学参数的长期监测能够预测患者发生心脑血管事件的风险^[6]，从而尽早采取干预措施。另外，对于计划接受血管手术的患者，通过评估术后血流恢复情况可以判断患者是否存在术后并发症（如支架再狭窄、血栓形成等）^[7]。因此，血流分析可以为心脑血管疾病早期诊断、疾病评估、治疗决策和风险预测等方面提供关键信息。

       近年来，作为流体力学、数学与计算机相结合的交叉学科，基于医学影像的计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）通过医学图像重建出血管模型后，利用计算机数值模拟对血流的模式和血流的状态进行量化并计算一系列流体力学参数来无创分析生物力学特征^[8]。随着磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）技术的发展，作为二维相位对比磁共振成像（2D phase contrast magnetic resonance imaging, 2D PC-MRI）的维度延伸，四维血流磁共振成像（4D flow magnetic resonance imaging, 4D Flow MRI）在三维空间中进行x、y、z方向的速度编码，得到每个体素的速度向量，实现了活体内血流动力学参数的直接测量^{[9, 10]}。CFD在精度和模拟复杂血流上有优势，特别适合细致的血流动力学分析，但计算资源要求高，且依赖模型设定及管壁边界条件假设^[11]。4D Flow MRI则以其非侵入性、直接成像和动态监测的优势，成为临床实践中的重要工具，但其空间分辨率和时间分辨率相对较低，采集时间较长，且设备要求较高^[12]。目前还没有系统性的综述讨论CFD与4D Flow MRI的差异及临床应用。因此，本文综述了近年来CFD与4D Flow MRI的研究进展，将从头颈部血管疾病、胸部大血管疾病及冠状动脉疾病等方面进行总结，旨在为临床医生提供心脑血管疾病诊断和治疗的有力工具。

1 CFD与4D Flow MRI技术

1.1 基于CFD的血流分析的原理

       传统心脑血管疾病的血流动力学评估方法均存在不同的局限性^[13]。例如彩色多普勒超声虽能提供血流速度和方向信息，但无法全面评估血流的复杂性，且图像质量和诊断结果高度依赖操作者的技术水平^[14]。血管造影导丝测压是有创检查，可导致血管损伤或血栓等并发症^[15]。定量磁共振血管造影（quantitative magnetic resonance angiography, QMRA）对动态血流的实时评估较为困难，且扫描时间较长，可能受到运动伪影的影响^[16]。从20世纪90年代开始，随着计算机的发展，研究者将磁共振血管造影（magnetic resonance angiography, MRA）、计算机断层血管造影（computed tomography angiography, CTA）及数字减影血管造影（digital subtraction angiography, DSA）等不同医学影像数据与计算机相结合，仿真模拟心脑血管中的血流状态，利用求解守恒方程-连续性方程和Navier-Stokes方程来获得流体流速、压力及WSS等多种流体力学信息^{[17, 18]}。具体构建方法如下：（1）将DICOM格式的个体特异性医学影像资料导入图像重建及分割软件，通过阈值分割或区域增长等步骤提取重点区域血管，将STL格式的三维立体模型导入网格优化软件进行网格优化。（2）血管模型的仿真计算，包括网格划分、模型的边界条件设置以及数值求解。最常用的软件为ANSYS软件。ICEM CFD模块网格划分的目的是将计算区域进行离散化，通过Mesh优化网格生成四面体（四面体数可从几万至几十万不等），一般四面体数越高，仿真数据越真实。进一步导入Fluent模块进行流体设定、模型边界条件设置及数值求解，血液通常设置为层流、不可压缩的具有恒定密度和黏度的牛顿或非牛顿流体，血管壁设置为刚性无滑移壁面，感兴趣区至少一个入口和一个出口，出入口边界条件可以是基于假设的理想化条件，也可以通过2D PC-MRI或超声检查测量患者的特定数据，特定数据更能反映血流的真实情况。（3）通过软件或借助自行编写的程序对仿真结果进行后处理，例如血管模型上感兴趣区的数据提取及WSS等血流动力学可视化。

1.2 基于4D Flow MRI的血流分析的原理

       2D PC-MRI是在20世纪80年代发展起来的，可以在任何横截面上测量速度，已被广泛用于心脑血管疾病^[19]。2D PC-MRI的核心原理是通过相位对比技术来编码血流的速度信息^[20]。血流中的分子根据其运动速度会产生不同的相位变化。该技术利用双极梯度脉冲，在大小相等、方向相反的脉冲作用下，静止的质子相位恢复到原位，而运动的质子位置发生了变化，从而发生了相位的变化。通过获取静止质子与血液流体间的相位变化来计算血液流动的速度。在线性梯度场中，血流速度与相位差呈线性关系^[21]。4D Flow MRI是2D PC-MRI的维度延伸，在三维空间中进行x、y、z方向的速度编码，得到每个体素的速度向量^[9]。具体为通过交错四点速度编码有效地实现3个方向的速度测量，该交错四点速度编码沿3个正交方向（x、y、z）获取一个参考图像和三个速度编码图像速度，并在心脏周期中沿所有3个空间维度进行编码，从而提供时间分辨的3D速度场。4D Flow MRI需要更长的扫描时间，但目前通过平衡图像信噪比和空间分辨率等技术改进，扫描时间已降至临床可行范围^[22]。4D Flow MRI在采集过程中不需要横断面设置，可以在后处理过程中决定分析的内容和位置。通过调整翻转角度可以保持高的血管内信号，从而提高4D Flow MRI测量的准确性^[23]。后处理分析可以定量测量血流动力学参数，对层流、螺旋流和涡流等各种模式均可进行可视化分析。目前常用的图像后处理软件包括4D Flow（Siemens）、GTFlow（GyroTools）等。作为定量MRI技术，4D Flow MRI与正电子发射断层扫描或其他MRI序列相比，提供了不同的信息并可以得出多种血流动力学参数，如动脉流速和血流分布、心脏相关脉搏和动脉僵硬度^[24]。与同样评估血流速度的多普勒超声相比^[25]，4D Flow MRI对医生依赖性最小，可以在同一次扫描中检查所有目标血管，并且能够以亚毫米分辨率定量测量血流速率（以mL/min为单位）。

1.3 CFD与4D Flow MRI技术的比较

       CFD与4D Flow MRI均可以进行血流分析，可视化血流模式以及定量测量WSS、流速等血流动力学指标。然而本质是不同的，各有优缺点。基于医学影像的CFD提供了更高空间和时间分辨率的血流图像以及更精准的血流动力学指标^[26]。但需要注意的是，由于仿真中的理想化假设（例如通常假定血管壁是刚性的以及统一化的边界条件）以及血管几何模型的分割和重建均会影响计算结果，从而产生误差，因此不能完全真实地获得血流模拟。尽管存在缺点，但CFD可以通过改变血管几何模型在各种情况下进行血流模拟研究，例如通过假设术后的血管模型进行模拟以预测术后血流动力学变化和制订手术策略^[27]。

       4D Flow MRI的主要优点是能够获得体内真实的血流情况。除了血流量化之外，还可以对流量和流向进行定性评估^[12]。此外，4D Flow MRI是了解因心脏搏动而变形的结构（如心腔和瓣膜）血流状态的有效方法，一般CFD难以分析^[28]。然而与CFD相比，4D Flow MRI虽然是对血流真实状态进行WSS评估，但是该技术采集时间较长，对颅内小血管分辨率较差，对颅内血管研究较少^[10]。4D Flow MRI测量受到血管边界定义的准确性、低空间分辨率、背景噪声、相位设定及再现性等因素影响，另外支持性纵向数据非常有限^[22]。

2 CFD与4D Flow MRI血流分析在心脑血管疾病中的临床应用

2.1 头颈部血管疾病

2.1.1 头颈动脉粥样硬化斑块及脑卒中

       长期以来低流速、血流紊乱和低振荡的WSS被认为是动脉粥样硬化的危险因素。血流速度较快区域的斑块往往较为稳定，而流速较慢或局部血流停滞区域易形成斑块且斑块更不稳定^[29]。血流湍流常发生在血管分支、狭窄或扩张处，湍流引起的局部血流扰动可以导致血管内皮损伤。研究发现湍流区域中的斑块脂质核心可能更大，往往更易发生破裂，继而形成血栓^[30]。有学者基于MRI利用CFD分析早期动脉粥样硬化的局部流体力学参数和影像学标志物间的相关性，发现颈动脉窦部管壁的强化程度与低WSS及低血流螺旋度显著相关，低WSS（非振荡性）是颈动脉窦部内膜增厚的动脉粥样硬化早期独立标志物^[31]。有学者通过分析颅内55个动脉粥样硬化病变发现最大WSS最常在病变的顶点和上游的上半部分检测到，而最大压力最常位于上游的下半部分^[32]。另外研究^[26]已发现最大WSS与斑块内出血和钙化显著相关。高WSS可以影响斑块易损性，脂质沉积、纤维帽变薄、斑块内出血和斑块破裂更常发生在高WSS所在的斑块上游区域。因此，基于CFD的血流定量分析可以作为评估和预测粥样硬化斑块进展、斑块成分及斑块破裂的有意义参数。

       4D Flow MRI也被用于测量分析颈动脉分叉处血流动力学的变化^[22]，并显示了相似的结果。一些关于动脉粥样硬化斑块和狭窄周围血流关系的4D Flow MRI研究同样已经发表。例如，研究发现在健康志愿者中，随着年龄的增长，血流速度、压力梯度和WSS都有所下降，颈内动脉近端降低最明显^[33]。易损斑块WSS升高，稳定斑块WSS降低^[34]。4D Flow MRI可以实时显示血液流动的方向，并识别可能引发反向血流的区域，进而评估斑块的风险和稳定性。另外，4D Flow MRI实现了无创压力测量，并且对于颈动脉狭窄的研究延伸到了颅内血管^[35]。在颅内动脉狭窄患者中，4D Flow MRI可以对狭窄进行分级，并估计跨狭窄压降^[36]，从而提示患者未来发生脑卒中的风险。有学者通过将4D Flow MRI与CFD相结合，实现了对狭窄患者整个血管内的相对压力评估^[37]。侧支血供是卒中患者血流动力学障碍的另一个指标^[38]，颈动脉狭窄患者患侧颈动脉和大脑中动脉血流减少，大脑前动脉可经前交通动脉从对侧颈内动脉供血，最近的研究也显示了4D Flow MRI在检测侧支循环方面的有效性^[39]。

       以上研究表明，基于CFD的血流分析在头颈动脉粥样硬化疾病研究中具有重要临床价值，可以作为评估斑块发生、进展及破裂的有力工具。但4D Flow MRI在头颈部血管的研究相对较少且没有CFD研究深入，分析原因可能是该技术对小管径的血管，尤其颅内小血管的分辨率较差。未来，提高空间和时间分辨率及算法优化将有助于4D Flow MRI在头颈部血管疾病中的广泛应用。

2.1.2 颅内动脉瘤

       颅内动脉瘤的进展和破裂往往伴随着局部血流湍流、血流速度急剧变化及WSS减低等现象，血流动力学调节着动脉瘤生长^{[40, 41]}。由于血流受血管几何形状的影响较大，因此，基于CTA和DSA的CFD研究发挥了重要作用。研究表明血流进入动脉瘤时在瘤颈处流速加剧并冲击瘤体顶部，导致局部压力增高，从而增加破裂风险^[42]。振荡剪切指数反映血流方向的频繁变化，高振荡剪切指数与瘤体生长相关^{[43, 44]}。胚胎型大脑后动脉的后交通动脉瘤由于其特殊的形态及血流动力学特征导致再通风险增高^[45]。作为炎症的标志物，动脉瘤壁强化特征有助于评估动脉瘤的破裂风险，低WSS区域的大动脉瘤可能更容易破裂^[46]。CFD最重要的意义为预测动脉瘤破裂的风险，以决定哪些无症状的患者应该接受手术。用于颅内动脉瘤的血流导向装置通常植入在动脉瘤颈部，以减少流入动脉瘤的血流，但可能促进动脉瘤内血栓的形成。然而也有报道称即使血流导向装置植入后，动脉瘤也没有血栓形成，完全闭塞发生率很低^[47]。CFD对于预测血流导向装置植入后的血流动力学变化和血栓形成，以及确定哪些病例应接受该类治疗有非常重要的意义。近几年来学者也曾尝试利用4D Flow MRI测量血流动力学参数来预测颅内动脉瘤生长及破裂^[48]。然而，由于4D Flow MRI提供的空间分辨率不如CFD，这限制了其评估WSS等血流动力学参数的能力。国内有学者比较CFD和4D Flow MRI两种技术对4例颅内动脉瘤血液流速的测量结果，发现具有较好的一致性^[49]，但未来仍需要进一步证实。

       以上研究表明，CFD在评估颅内动脉瘤破裂风险及评估血管内装置方面具有重要的价值，并值得进一步深入研究，随着4D Flow MRI的初步应用，未来研究可以着重于结合CFD和4D Flow MRI数据进行更加个性化的动脉瘤评估。4D Flow MRI可以提供动脉瘤所在区域的血流速度、流量及其时间变化等信息，CFD则可基于该数据对血流进行详细模拟，以更好地评估动脉瘤破裂风险并提供个性化的治疗方案。

2.1.3 脑小血管病

       脑小血管病常见于脑卒中和痴呆患者，MRI表现为脑白质高信号、腔隙灶、微出血、血管周围间隙和近期皮层下小梗死。脑小血管病的发病机制尚不清楚，但动脉搏动的改变似乎比脑血流减少与疾病机制的关联更密切^[50]。近年来有学者在CFD研究中发现腔隙性梗死患者的颈动脉低WSS会增加颅内小动脉的阻力^[51]。颈动脉舒张中期WSS与脑梗死及脑室周围白质损伤有关，舒张期血流动力学可能比收缩期更重要。颈动脉低WSS与老年患者脑白质高信号和认知障碍独立相关，是老年人脑小血管病进展的独立危险因素^[52]，以及偏头痛患者较低的颈动脉WSS与较高的脑白质病变体积有关^[53]。在4D Flow MRI研究中得到了相似的结果，即脑卒中患者和老年受试者中测定的动脉搏动与脑小血管病特征之间具有相关性^[54]。另外，4D Flow MRI已被用于描述颅内动脉血流速率与认知能力之间的关系。

       以上研究表明，以颈动脉WSS为主的血流动力学参数已被证实与脑小血管病存在关系，而脑小血管层面的发生机制仍需要进一步探究。由于颅内小血管形态复杂且管径较小，精确建模和模拟仍是当前的一大挑战。未来CFD研究应该更多关注在更加精确地对脑小血管或侧支循环血管进行三维建模，准确捕捉到微血管系统的几何结构，模拟脑小血管病的发生机制。同时考虑到小血管的非牛顿流体特性，CFD模拟将需要更好地解决这一问题。未来4D Flow MRI的算法和技术有待进一步优化以实现微循环动态监测，这对于脑小血管病的早期诊断非常有价值。

2.2 胸部大血管疾病

2.2.1 主动脉夹层

       由于主动脉血管直径足够大，4D Flow MRI可以实现可视化。CFD与4D Flow MRI对于大血管的血流评估高度兼容，可以直接捕捉非稳态下血流的变化。一些研究评估了主动脉夹层治疗后的血流动力学变化^{[55, 56]}，而另一些研究则使用了互补的CFD和4D Flow MRI技术。KAMADA等^[57]学者对主动脉瓣置换术患者进行了两种技术的联合分析，利用4D Flow MRI分析术前及术后胸主动脉和主动脉弓分支的血流方向、流线等血流动力学变化，此外，利用CFD分析主动脉根部主要血流方向对周围结构的影响。由于既往研究缺乏对模拟流程的全面评估和验证，ARMOUR等^[58]学者提出4D Flow MRI和CFD互补的血流模拟模型，有望应用于临床。该研究对5名B型主动脉夹层患者进行了CFD模拟，提出利用患者最大数量的影像数据来推导出一套完整的最佳特异性边界条件：利用CT扫描获取特异性几何形状、4D Flow MRI得出3D入口速度和出口流量以及侵入性多普勒导丝测量压力。并将CFD结果与处理后的4D Flow MRI数据进行比较和验证。主动脉夹层的病理与生理机制不仅与真腔和假腔内的血流有关，而且与血流方向和流速也有重要关系。4D Flow MRI可以观察主动脉夹层真腔和假腔的不同血流模式。CFD研究报道血栓倾向于在假腔内流动停滞的区域和相对低WSS区域形成^[59]。有学者利用3例B型主动脉夹层患者的血管几何模型计算真假管腔之间的压力梯度，发现真假管腔之间的压力不平衡可能与真管腔缩小和灌注不良综合征有关。国外有学者利用CFD对12名B型主动脉夹层患者进行仿真模拟多层血流调节器植入前后血管内的血流变化，他们发现术后假腔减小和真腔增大的患者显示假腔血流减少和压力降低^[60]。多层血流调节器植入也被证明会影响主动脉分支的血流分布^[61]。类似地，4D Flow MRI在支架植入后的应用可以实时评估支架植入后的血流恢复情况，为临床决策提供即时反馈。

       以上研究表明，CFD和4D Flow MRI技术在主动脉夹层研究中具有重要价值，在夹层风险评估、治疗方案优化等方面具有重要意义。主动脉夹层早期破裂风险预测仍是研究热点。未来CFD的研究可以重点评估不同治疗方法对动脉夹层进展的影响，4D Flow MRI的研究可以利用实时动态监测来评估夹层的进展、破裂和血流动力学变化，这对治疗决策及临床管理提供强大的技术支持。

2.2.2 肺动脉高压

       肺动脉高压定义为右心导管检查肺动脉平均压≥25 mmHg。临床表现是非特异性的，包括用力时呼吸困难、疲劳、胸痛，但症状的严重程度与预后有关。经胸超声心动图广泛用于筛查，然而检测能力是有限的。由于肺动脉压力和肺血管阻力会影响肺动脉主干的血流，因此学者应用4D Flow MRI进行观察，在肺动脉高压患者的肺动脉主干中发现了涡流^[62]。肺动脉主干直径的增大与涡流的发生有关。肺动脉高压患者肺动脉主干涡流的形成具有很高的敏感性和特异性。KAMADA等^[55]研究了慢性血栓栓塞性肺动脉高压患者涡流的反向成分，应用4D Flow MRI发现球囊肺血管成形术后流速和回流持续时间明显减少。虽然使用右心导管检查测量肺动脉压是诊断肺动脉高压严重程度和评估治疗效果的金标准，但由于4D Flow MRI的无创性及可行性，而有望在临床应用。与其他血管疾病的研究相比，利用CFD评估肺动脉高压血流量的研究有限。目前的成像方式不能测量体内的压力。未来代表体内压力的血流模拟有待开发，这将有助于肺动脉高压的非侵入性诊断。

       以上研究表明，4D Flow MRI 与CFD技术为肺动脉高压研究提供了新的视角和手段，通过分析血流动力学有助于研究肺动脉高压的病理机制，未来在肺动脉高压的早期诊断和治疗中具有巨大的研究潜力。值得注意的是，肺动脉高压不仅影响肺循环，还会导致右心室的负荷增加，进而影响心肺血流的耦合。未来的研究可以更多致力于右心功能与肺动脉血流之间相互作用的探索，即右心和肺动脉之间的血流动力学变化，以便更准确地评估右心室的负荷并帮助医生制订更有效的治疗策略。

2.3 冠状动脉疾病

       冠状动脉血流储备分数（fractional flow reserve ratio, FFR）-CT是CFD应用于临床领域的典型例子。FFR是反映冠状动脉狭窄导致血流减少程度的指标。FFR可以功能性评价冠状动脉狭窄程度，是稳定型冠状动脉疾病患者治疗中确定冠状动脉血运重建指征的指标^[63]。相比之下，FFR是一种侵入性指标，而CT衍生的FFR-CT是从冠状动脉CTA中提取患者特异性血管几何模型，利用CFD来无创模拟并计算FFR。已有研究报道FFR-CT与有创FFR之间的强相关性，并证明FFR-CT具有更高的心肌缺血诊断准确性^{[64, 65]}。FFR-CT的引入减少了不必要的冠状动脉造影次数，其社会经济效益已得到证实。几乎未见研究使用4D Flow MRI对冠状动脉疾病进行定量血流研究，这可能是因为对冠状动脉血流的分析需要大约1 mm的高空间分辨率检查，且运动伪影抑制了图像的信噪比。

       CFD可用于预测手术后的血流动力学变化，因为它允许分析各种情况下的血流状态。国外有学者使用CFD预测和对比了两种手术方法治疗先天性心脏病患者的术后冠状动脉血流，通过CFD结果来确定实际的手术计划，并成功地为患者实现了良好的预后^[66]。另外，CFD可以用来模拟支架植入前后的血流变化，帮助优化支架设计和植入支架的选择^[7]，因此在血流动力学研究中，CFD提供了理论基础并可以辅助制订手术计划。

       随着人工智能（artificial intelligence, AI）技术的发展，CFD或4D Flow MRI与机器学习的结合逐渐成为心脑血管疾病研究的一个新方向。CFD和机器学习结合多用于预测冠状动脉疾病的发生及危险性。通过结合CFD模拟的血流特性与机器学习算法，研究者能够更精确地评估冠状动脉病变的风险并个性化制订治疗方案^[67]。AI可以辅助CFD模型分析复杂的血流数据，减少计算时间并提高预测的精度。例如有研究者成功建立了高效稳健的适合临床应用的AI平台来自动估算WSS值和分布，并为基于CFD的问题解决提供了潜在思路^[68]。4D Flow MRI与机器学习的结合也是最近的热点。通过深度学习技术，AI能够自动分析4D Flow MRI数据并提取出关键的血流参数，如流速、湍流等^[69]，进而用于血管病变的诊断和治疗效果评估。随着计算能力的提高和AI技术的进步，该领域的研究为患者提供更加精准的医疗服务，无疑是未来发展的重点方向。

3 小结与展望

       本文概述了CFD和4D Flow MRI的血流分析方法，它们可以可视化和分析心脑血管疾病的血流状态。CFD是一种基于医学图像和假设，通过求解流体力学控制方程来计算血流的方法，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，但由于仿真中的理想化假设以及血管模型的分割和重建误差可能会影响计算结果，并不能完全真实地反映血流状态。4D Flow MRI能够测量体内真实状态下的血流情况，但是该技术采集时间较长，还受到血管边界定义的准确性、低空间分辨率、背景噪声、相位设定及再现性等因素影响。正因为上述各自优缺点，在心脑血管领域，CFD研究多集中在头颈动脉及冠状动脉等血管疾病及模拟术后血流变化以指导手术策略，4D Flow MRI研究多集中在心脏大血管疾病，获得体内真实血流情况。国内外对于这两种技术的对比文献较少且多为样本量在几例至十几例的颅内动脉瘤和颈动脉分叉处的初步血流分析，目前较为一致的观点是两种技术测量的高流速区域及WSS的相对分布是相似的，但4D Flow MRI测量的WSS值可能会低于CFD方法，这些差异在WSS较高的区域更为明显。技术的不同意味着有许多变量可能对结果产生深远但未知的影响。因此，未来两种技术的大样本队列研究及方案和应用标准的标准化仍然是临床应用中需要解决的关键问题及研究方向，但肯定的是，CFD和4D Flow MRI血流分析将成为临床医生进行血管疾病诊断和治疗的有力工具。

       目前学者们对于两种技术的联合互补应用进行了初步研究，4D Flow MRI可以提供CFD所需的患者真实血管几何和血流数据，CFD可以在4D Flow MRI基础上进行更详细的血流动力学模拟。4D Flow MRI提供的动态血流数据可用于CFD模型中动态血流状态的仿真，帮助模拟在不同时间点、不同血流条件下的血流变化。因此，未来基于4D Flow MRI和CFD的联合分析，可以为每个患者提供个性化的血流动力学分析，帮助临床医生制订最佳治疗计划。随着AI技术的发展，CFD或4D Flow MRI与机器学习的结合逐渐成为心脑血管疾病研究的一个新方向，该领域的研究无疑会为患者提供更加精准的医疗服务。