作者：刘沛，赵晓莹，赵新湘，昆明医科大学第二附属医院放射科；马坚，玉溪市人民医院放射科

心力衰竭（heart failure，HF）是由于心脏结构或功能的病理性改变，导致心脏的收缩或者舒张功能受损，使得体内供血无法满足心脏正常运作而引起的一组临床综合征，也是一种最常见的心血管疾病。《中国心血管健康与疾病报告2022》表明，在我国心血管疾病病人中有高达890 万的HF 病人，其占心血管疾病病人总数的2.7%左右。因此，对HF病人的心肌应变早期检测有助于评估心脏功能和预测病人预后。

心脏MR（cardiac magnetic resonance，CMR） 是目前无创性评价心肌组织学特征的金标准，可以早期评估心肌状态。其中，快速应变编码（fast strain encoded，fast-SENC）技术是一种测量心肌应变的CMR 技术，能够在单个心动周期内实时采集心肌图像，快速评估左心室（left ventricular，LV）功能，在HF 病人不同临床阶段的诊断和预后评估中显示出重要潜力。

1. fast-SENC 技术概述

1.1 技术原理

CMR 评价心肌应变的标准参考方法为心肌组织标记（myocardial tagging，MT）技术，即在心脏舒张期通过选择性射频脉冲对心肌特定区域的多个平面施加空间周期性饱和标记，从而在影像上形成一系列低信号条纹；而在心脏收缩期通过动态采集正交平面图像，追踪这些低信号标记随心肌运动产生的位移和形变，从而实现心肌应变的定量评估。然而，传统MT 技术需在频率或相位编码方向施加标记调制梯度，成像效率受限，且成像易受运动伪影干扰。

基于MT 技术改进的应变编码（strain encoded，SENC）技术，采用1-1 空间调制磁化（spatially modulated magnetization，SPAMM）脉冲序列，于心脏舒张末期调制纵向磁化标记心肌，生成与短轴平面平行的饱和磁化平面。通过采集多组不同相位编码的图像，分析心肌形变过程中局部信号强度的变化。该技术通过调整标记调制梯度方向，使其与短轴平面平行，减少了运动伪影干扰。

fast-SENC 技术则在SENC 技术基础上进行了多维优化，进一步提升了成像效率和精度。首先，该技术对1-1 SPAMM 标记脉冲序列进行微调，并对受激回波采集模式序列进行扩展；其次，fast-SENC 技术结合了螺旋成像、局部SENC、交错调谐3 种关键技术。其中，螺旋成像技术能够快速采集数据；局部SENC 技术可缩小成像视野减少扫描时间，并通过选择性激励抑制视野外信号，从而有效避免折叠伪影，使成像区域更集中于心肌；交错调谐技术允许在单个心动周期中同时采集交错低和高调谐的SENC 图像，可缩短扫描时间。

这3 种技术的结合使得fast-SENC 扫描可以在1 个心动周期内完成，且获得的影像具有更高的信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR)。另外，fast-SENC 技术进一步改进了标记调制梯度，即在心脏舒张末期以正弦波形式对纵向磁化强度进行周期性空间调制，从而在成像平面上形成平行的标记线。当心脏发生收缩或舒张的形变时，可使心肌组织位移引起标记线的空间频率偏移，MR 信号强度随预设调谐频率发生变化。最终，通过解析频率偏移与信号强度变化实现应变的精确量化。

1.2 心肌参数测量

fast-SENC 需要采集高调谐和低调谐图像，这2 种图像中的明亮区域分别代表静态组织和收缩组织。fast-SENC 扫描层面应包括二腔、三腔和四腔3 个长轴层面，以及LV 基底部、中部和心尖部3 个短轴层面。扫描后采用后处理软件对原始图像进行分析，手动勾画收缩末期的心内膜和心外膜边界，并使用自动组织追踪算法在整个心动周期中进行自动追踪，获得纵向应变（longitudinal strain，LS）、周向应变（circumferential strain，CS）、整体LS（global LS，GLS）和整体CS（global CS，GCS）。

LS 分析采用标准的16 节段模型，CS 分析采用21节段模型，GLS 和GCS 分别为各自16 和21 节段的平均值。

1.3 用于心肌应变测量的优势

目前，心肌应变评估的首选技术是CMR 特征追踪（CMR feature tracking，CMR-FT）技术。其基于传统MR 电影序列，并需要多个心动周期的平均值才能获得准确的应变参数。而fast-SENC 技术仅需一个心动周期即可完成图像采集，后处理更为简便，其在检测心脏疾病的敏感性和评估心肌应变的可重复性方面优于CMR-FT，且能够更精准地识别区域心肌功能障碍。fast-SENC 技术既无需病人屏气配合，又可有效降低呼吸运动及心脏搏动产生的伪影干扰，同时在高心率（>150 次/min）状态下仍能精准评估心肌功能。

该技术对于存在典型临床症状（如呼吸困难、乏力、水肿）的HF 病人，特别是对于并发心律失常而不能配合检查的病人，具有重要的临床价值。尽管这2种技术均能评估心肌的LS 和CS，并预测LV 的不良重构，但研究表明，在区分心肌功能正常与受损HF 病人时，基于fast-SENC 技术评估的GLS 较FT技术具有更优的诊断效能。

2. fast-SENC 技术在HF 中的临床应用

2.1 不同临床阶段HF 病人的诊断

HF 常因多种原发或继发性心脏疾病长期未得到有效控制或干预，使得病情逐步进展至晚期出现的结果，HF 是一种进行性的疾病,因此关注其临床进展十分重要，有利于及早进行治疗。美国心脏协会和美国心脏病学会提出了一种HF 分级模型，主要强调HF 的演变过程，并将其分为A、B、C、D 共4 期不同的临床阶段。fast-SENC 技术可以精准测量应变参数，全面评估HF 各阶段，尤其在识别A 期和B 期病人心脏功能的亚临床改变上具有优势。

2.1.1 A 期

通常指HF 前期阶段，此阶段病人存在如高血压、冠状动脉疾病、糖尿病、心肌病家族史、心脏毒性药物治疗史等HF 危险因素，但尚未出现明显的心脏结构和功能异常，也无HF 的临床症状和体征；但这部分病人fast-SENC 定量的应变参数已经出现异常。

有研究证明，在有HF 风险但未出现冠状动脉或结构性心脏病的病人中，心肌应变的受损可能成为亚临床心功能不全的早期标志。另一项研究对已知或疑似冠状动脉疾病的病人进行负荷CMR 检查发现，fast-SENC 检测到灌注异常的病人应变参数明显降低，表明心肌应变的变化可以反映心肌的灌注和代谢问题，特别是在心肌缺血和心脏病的早期阶段。因此，fast-SENC 技术能够在无对比剂条件下准确量化心肌应变，并有效识别心肌缺血区域。

此外，Korosoglou 等的研究采用fast-SENC技术对糖尿病病人LV 舒张功能障碍进行定量评估，结果表明糖尿病及胰岛素抵抗可能通过代谢依赖机制直接影响心脏功能，导致亚临床期心肌应变显著降低。另有研究表明肿瘤病人接受药物化疗后，尽管左室射血分数（left ventricular ejection fraction，LVEF）仍在正常范围（>50%），但使用fast-SENC 技术测量发现多个节段的心肌应变有不同程度的降低，说明存在心脏毒性的药物可能会导致亚临床的心肌功能损伤。综上所述，fast-SENC 技术在评估心肌应变异常方面具有重要的临床价值，可用于早期识别具有心肌损伤风险但尚无临床表现的病人。

2.1.2 B 期

病人已出现明显的心脏结构和功能异常，如左心室肥厚或纤维化、左心室舒张或收缩功能减退、无症状心脏瓣膜病或既往心肌梗死，但尚未表现出HF 的临床症状和体征。有研究表明，在心肌梗死病人随访中，由fast-SENC 技术测定的心肌应变在预测严重心肌功能障碍方面的准确性与钆延迟增强（late gadolinium enhancement，LGE）相当，强调了其可作为评估心肌梗死后心肌存活能力的新参数，并证实其对B 期HF 发生的重要预测价值。此外，fast-SENC 技术通过定量心肌应变，能评估梗死区域的范围和透壁程度；结合T1 mapping 技术亦可用于区分肥厚型心肌病和淀粉样心肌病。

2.1.3 C 期和D 期

这两期的病人均在当前或既往患有结构性心脏病，且已出现HF 症状。病人由于持续的心肌损伤逐渐超出心脏的代偿范围，最终导致HF 症状出现。当C 期病人接受了最大程度的规范化药物治疗，病情仍持续恶化，则可能进展至D期，即终末期心脏病阶段，并出现明显的HF 症状，如呼吸困难、乏力及液体潴留等，并可因频繁发生急性失代偿事件而需多次住院治疗。

D 期病人常伴有多器官功能衰竭，需采取机械循环支持或心脏移植等治疗手段。由于fast-SENC 技术无需屏气，且可无创性快速完成扫描，尤其适用于病情危重、无法耐受传统检查的C 期和D 期HF 病人，可及时为其治疗决策提供支持。由此可知，fast-SENC 技术不仅可以有效区分各个临床阶段的HF 病人，还可作为HF 疾病进展的独立预测因子。

2.2 HF 病人预后评估

HF 病人存在不良预后的高风险，因此对HF 病人进行早期风险分层有助于评估疾病的严重程度和临床管理，利于为临床医生制定个性化治疗方案提供指导，还能降低主要心血管不良事件（major adverse cardiac events，MACE）的发生率。传统的HF 风险分层方法根据病人的临床病史、症状、生化标志物、心功能等多个因素进行，但得到的诊断准确性与特异性有限，所以有必要结合影像学手段更全面地评估。

fast-SENC 在HF 病人的风险分层方面表现出显著的优势，最近有研究表明，通过SENC/fast-SENC 对心肌应变的评估优于传统CMR 指标和技术（如室壁运动异常、LVEF 和LGE 等），对MACE 的预测价值更高。因此，fast-SENC 在临床中能够为HF 病人的预后评估和个体化治疗提供可靠的影像学依据。心肌应变在预测HF 病人MACE 方面具有重要的预后价值。

一项Meta 分析比较了GLS 和LVEF在预测心脏疾病病人MACE 方面的作用，结果显示GLS 比LVEF 具有更好的预后价值。Samuel 等研究整合了LS、CS 以及应变率等参数来对HF 病人及健康人群进行识别，结果显示CS 和LS 提供了与LVEF 相近的判断价值，且对不同程度的HF 具有识别效能。德国的多中心研究结果也进一步证实GLS 和GCS 与HF 严重程度密切相关。fast-SENC 技术的突出优势在于能精准量化心肌应变，特别是对于亚临床的HF 病人，早期检测能够实现及时的临床干预，从而改善预后。

已有研究表明，将LV 各节段的LS 和CS 的数值以-17%为临界值，可据此判断心肌是否处于正常状态。Korosoglou 等使用fast-SENC 技术测量了1 169例有心血管疾病临床表现以及病史提示需行CMR检查的病人的心肌节段应变，提出了一种新的参数——正常心肌百分比，即正常心肌百分比=（[ LS≤-17%的节段数+CS≤-17%的节段数）/LS 和CS 节段总数]×100%，其中LS 基于16 节段模型，CS 基于21 节段模型。研究结果显示，正常心肌百分比低于80%的病人发生MACE 的风险显著增加，且提示可能存在亚临床LV 功能障碍。

随后，Steen 等在对心肌梗死后HF 病人的LV 应变的研究中，也进一步证实了此结论，即正常心肌百分比可以在早期识别潜在HF 风险，对无症状的HF 病人进行风险分层。此外，一项Meta 分析采用fast-SENC 对1 332名受试者（包括心血管疾病病人及无症状个体）的心肌应变进行评估，结果显示根据fast-SENC 评价的心肌应变可以预测MACE 发生风险。

3. 小结与展望

fast-SENC 技术是一项基于CMR 的心肌应变评估技术，能够检出心肌的细微形变，在单个心动周期内即可快速、准确定量应变，可为HF 的诊断及预后评价提供重要信息。fast-SENC 技术的应用对HF 的个体化诊疗、MACE 风险分层及提高整体治疗效果都具有重要意义。尽管该技术有诸多优势，但也面临一些挑战，包括图像采集序列和后处理软件不完善、无法测量径向应变，这使其在临床中的应用尚存在困难。

但是，随着CMR 技术的不断完善和临床研究的深入，fast-SENC 技术有望成为HF 管理中的有力工具。此外，随着人工智能技术在评估心血管疾病病人中的应用不断增加，未来可将人工智能纳入fast-SENC 技术的研究和应用以提高分析的准确性，并减少分析时间，从而更好地进行病人风险分层，为临床实践带来更大的便利和效益。

来源：刘沛,赵晓莹,马坚,等.心脏磁共振快速应变编码技术在心力衰竭中的应用进展[J].国际医学放射学杂志,2025,48(02):181-185.DOI:10.19300/j.2025.Z21618.