医脉通：您长期深耕冠脉介入诊疗领域，对腔内影像在复杂冠脉介入中的临床应用有着系统的实践积累与深度思考。请简要分享一下，近年来腔内影像在复杂冠脉介入诊疗领域的应用现状如何？有哪些重要的实践进展？

目前，临床广泛应用的仍是单模态腔内影像学技术，主要包括OCT与IVUS 。两者均获得指南I类推荐，临床可基于患者个体情况、病变特征及术者经验进行灵活选择。然而，任何单一模态影像技术均基于不同的技术原理，存在各自的优势与局限性。因此，单一技术难以充分满足临床所有复杂介入需求。

多模态影像融合技术指导PCI正成为当前研究热点，也是实现精准PCI的核心内涵之一。目前，IVUS-OCT双模态融合技术，即IVUS-OCT一体机已通过验证并上市，在临床中已得到一定应用。此类融合技术主要应用于单模态技术存在局限性的复杂病变评估，其中最主要的应用场景是易损斑块评估。冠状动脉造影仅能评估管腔形态，功能学检查主要反映血流动力学缺血状态，而腔内影像学可直观显示血管壁结构与斑块特征。现有单模态技术中，OCT具备高分辨率，在管腔表面精细结构成像方面具有优势；IVUS则具有更强的组织穿透力，成像深度及范围更广，在评估斑块负荷、深部钙化及外膜结构方面具有独特优势。鉴于易损斑块的准确识别高度依赖腔内影像学，且单一技术存在互补性不足，多模态影像融合在该领域的应用代表了当前重要的技术突破方向。

当前人工智能技术正深度融入包括医学在内的各学科领域，其核心目标在于提升诊疗效率与精准性。在腔内影像学领域，多模态成像技术的应用导致数据来源与类型高度复杂化。无论是斑块特征的判读还是海量影像数据的处理，单纯依赖技师或术者的经验性分析可能存在主观误差风险。因此，借助深度学习等人工智能技术辅助影像判读，弥补人工经验判读局限，已成为该领域发展的必然趋势。

目前腔内影像学技术本身仍存在局限性，尤其对于近红外光谱、荧光寿命成像等新兴技术，其原始数据向可视化图像的转化过程，更需要与人工智能进行深度融合。

多模态影像理念虽已获得广泛认可，但目前仍“在路上”，尚未广泛应用于临床，其临床适应证（哪些多模态成像更适用于哪些病变）仍处于探索阶段。

当前多模态影像发展的核心瓶颈并非临床医师的理念接受度，亦非多模态优于单模态的坚实循证医学证据不足，而是器械本身的突破瓶颈。即便是目前临床常用的IVUS与OCT，若将两种技术整合为双模态一体机，增加成像模态后其内径必然增大，操控性与通过性随之下降，对血流的阻塞程度亦较单模态导管更为显著，因此其成像质量未必能达到单模态技术的水平。此外，更多新型成像模态仍处于研发阶段，导管上多模态感受器的空间布局如何设置、如何实现多模态信号的同步同位采集，均是亟待解决的重大技术难题，因此必须实现器械技术的核心突破，在不增加内径的前提下增加成像模态，这是最基础的技术环节，仍需开展大量研究工作。

另一核心瓶颈为算法优化，例如人工智能辅助下的数据整合与可视化呈现仍需持续迭代完善，尤其是腔内影像学单模态及多模态衍生的功能学指标，包括IVUS衍生的超声血流分数（UFR）、OCT衍生的光学血流分数（OFR）以及OCT-IVUS一体机成像衍生的功能学指标OUFR。尽管其基于截断值判断心肌缺血的准确率尚可，但与FFR具体数值的一一对应性仍未达到理想水平，该问题的解决仍需依托人工智能对计算方法与建模过程的持续优化。

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