综述：多模态超声心动图技术在心脏肿瘤诊断中的应用与最新进展

《Frontiers in Cardiovascular Medicine》：Multimodal echocardiographic techniques in the diagnosis of cardiac tumors: applications and recent advances

　　

心脏肿瘤（cardiac tumors）极为罕见，且表现出显著的病理异质性。早期临床表现常为非特异性，易与心腔内血栓（intracardiac thrombi）或炎性赘生物（inflammatory vegetations）混淆，给及时识别和临床管理带来重大挑战。影像学在诊断和鉴别诊断中均发挥关键作用。在现有技术中，超声心动图（echocardiography）因其无创性、实时性和可重复性而被广泛用作初始评估工具。然而，传统的二维超声心动图（two-dimensional echocardiography）受声窗、空间分辨率和操作者依赖性的限制，在评估肿瘤血管分布、附着部位以及良恶性鉴别方面准确性欠佳。近年来，三维超声心动图（three-dimensional echocardiography）、经食管超声心动图（transesophageal echocardiography, TEE）、对比增强超声（contrast-enhanced ultrasound, CEUS）和斑点追踪超声心动图（speckle-tracking echocardiography, STE）的进展使得能够更全面地评估结构、灌注和功能特征。这些多模态方法在多项研究中显示出优于传统二维成像的诊断性能。尽管前景乐观，但当前研究仍面临重大局限，包括非标准化的成像和对比剂参数、定量指标跨厂商一致性不足、缺乏外部验证的诊断阈值以及高质量前瞻性多中心证据的匮乏。本综述系统总结了近十年来多模态超声心动图（multimodal echocardiography）在心脏肿瘤诊断中的进展，评估了每种技术的优势和局限性，探讨了人工智能（artificial intelligence, AI）和放射组学（radiomics）在定量评估中的新兴作用，并提出了标准化、智能分析和跨模态整合的未来策略。

1 Introduction

原发性心脏肿瘤（primary cardiac tumors）极为罕见，估计发病率仅为0.001%–0.03%。良性病变中，黏液瘤（myxomas）占多数，而恶性肿瘤主要为血管肉瘤（angiosarcomas）和未分化肉瘤（undifferentiated sarcomas）。继发性心脏肿瘤（secondary cardiac tumors）更常见，多源于肺癌、乳腺癌和淋巴瘤，通过血行播散或直接侵犯到达心脏。早期症状非特异，易误诊为心腔内血栓（intracardiac thrombi）或感染性赘生物（infectious vegetations），导致治疗延迟。超声心动图（echocardiography）因其无创性、实时性和可重复性成为一线成像工具。随着二维和三维经胸及经食管超声心动图（two-dimensional and three-dimensional transthoracic and transesophageal echocardiography）、对比增强超声（contrast-enhanced ultrasound, CEUS）、斑点追踪超声心动图（speckle-tracking echocardiography, STE）和心腔内超声心动图（intracardiac echocardiography, ICE）的进展，多模态超声（multimodal ultrasound）在表征肿瘤形态、灌注模式和动态功能变化方面展现出显著优势。然而，当前研究存在关键局限性：缺乏标准化诊断标准；定量指标无共识；多模态信息整合不足；证据基础薄弱（多为单中心回顾性）。本综述旨在系统概述多模态超声心动图在心脏肿瘤诊断中的最新进展，评估每种技术的优缺点，并突出标准化、定量评估和智能整合的新方向。为确保方法学透明性和可重复性，本文采用了结构化文献检索和筛选策略。

2 Literature search strategy and study selection

为确保方法学透明性和可重复性，研究人员使用PubMed、Web of Science和Embase数据库进行了结构化文献检索。系统回顾了2014年1月至2025年10月的出版物，必要时选择性纳入早期里程碑式研究以提供历史和技术背景。检索策略结合了与心脏肿瘤成像相关的受控词汇和自由文本词，包括“cardiac tumor”、“cardiac mass”、“echocardiography”、“contrast-enhanced ultrasound”、“CEUS”、“speckle-tracking echocardiography”、“three-dimensional echocardiography”、“multimodal imaging”和“artificial intelligence”。手动筛选了关键综述、共识声明和指南文件的参考文献列表以识别额外相关研究。优先纳入针对心脏肿瘤超声表征或多模态成像整合的原始研究、多中心队列、技术综述和专家共识文件。排除了泛化性有限的病例报告、缺乏详细成像方法学的研究以及纯病理或手术系列（除非提供必要说明性见解）。鉴于心脏肿瘤的罕见性和可用文献的方法学异质性，本文采用结构化叙述综合而非正式荟萃分析，重点关注方法学趋势、诊断性能指标以及与定量标准化、跨厂商变异性和多模态整合相关的当前挑战。

3 Current status of echocardiographic diagnosis of cardiac tumors

3.1 Primary cardiac tumors

原发性心脏肿瘤（primary cardiac tumors）罕见，约75%为良性，最常见的是黏液瘤（myxomas），其次为乳头状弹力纤维瘤（papillary fibroelastomas）、脂肪瘤（lipomas）、纤维瘤（fibromas）和横纹肌瘤（rhabdomyomas）。超声心动图（echocardiography）是一线成像工具，可实时、无创地显示心内肿块、其解剖位置及相关的血流动力学效应。二维经胸超声心动图（two-dimensional transthoracic echocardiography, TTE）仍是基础评估方法，典型表现为有蒂、高度活动、边界清晰、等回声或低回声的肿块。经食管超声心动图（transesophageal echocardiography, TEE）凭借更高的空间分辨率，能更好地显示左心房、瓣膜附着点和肺静脉开口等结构。三维TTE/TEE可实现肿瘤及其附着部位的容积重建，为术前规划提供精确的空间描绘。近年来，对比增强超声（contrast-enhanced ultrasound, CEUS）已成为心脏肿瘤定量表征的有力工具。在一项前瞻性多中心研究中，CEUS导出的峰值强度比（A₁/A₂）——定义为肿瘤与相邻心肌峰值增强强度之比——在区分心脏肿瘤与血栓方面表现出优异的诊断性能，受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）分析确定最佳截断值为0.295，曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.958。然而，此截断值是在特定采集协议和超声平台下统计得出的，并非普遍适用的临床标准。后续研究进一步强调了CEUS灌注参数与免疫组化标志物如Ki-67和CD31的相关性，表明这些指标主要反映肿瘤血管性和微血管密度（microvascular density）。重要的是，当前技术综述和共识一致强调，定量CEUS指标高度依赖厂商和软件，目前尚无跨厂商验证的截断值。因此，A₁/A₂等数值阈值应被视为探索性发现，需在标准采集和多中心验证后才能推广。CEUS时间-强度曲线（time-intensity curve, TIC）衍生参数可能因超声平台差异（对比剂预设值、机械指数、动态范围、感兴趣区放置及曲线拟合算法）而显著变化，限制了定量值的直接可转移性。近期综述强调，整合TTE/TEE与心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）或计算机断层扫描（computed tomography, CT）可弥补单模态成像的局限，显著提高诊断准确性，尤其在浸润性或多灶性病变中。总体而言，多模态超声已从简单的形态学描述演变为以血管性、灌注指标和动态运动学特征为中心的更复杂的定量和功能评估框架。在实际临床应用中，对比增强超声通常由经验丰富的超声技师或心脏病专家在标准TTE或TEE后执行，仅增加数分钟采集时间，但提供额外的灌注信息。然而，定量CEUS分析和应变参数评估需要专门培训、熟悉后处理软件并了解厂商特异性变异性。多模态超声并非取代传统成像路径，而是越来越多地作为逐步策略使用——作为一线、无辐射的快速表征工具，而CMR或CT则用于复杂或不确定的病例。未来采集方案和报告标准的标准化对于促进更广泛的临床采用至关重要。尽管结果令人鼓舞，但解读CEUS衍生定量指标需谨慎。大多数可用研究样本量小（通常少于60例），阈值常来自单中心队列。设备依赖性、采集方案变异性及操作者相关因素仍是研究间异质性的主要来源，限制了外部可重复性和临床推广。此外，缺乏对比剂给药、图像采集和后处理算法的标准化方案导致定量测量存在显著变异性。回顾性设计为主及缺乏前瞻性多中心验证进一步限制了证据强度。多个定量参数（如A₁/A₂、TPI/MPI、AUTIC）尚未达成共识阈值，超声-病理相关性研究稀缺，阻碍了对灌注模式生物学基础的深入理解。此外，对厂商依赖性设置、帧率和机械指数（mechanical index, MI）控制不足加剧了研究间变异性。人工智能（artificial intelligence, AI）和放射组学（radiomics）在心脏肿瘤的自动分割和恶性预测方面逐渐被探索，但由于数据标准化和模型可解释性方面的持续挑战，其当前临床角色仍为支持性而非决定性。观察者间重现性指标（如组内相关系数和κ统计量）在手动和AI辅助超声分析中报告不一致，构成限制跨研究可比性和临床转化的关键方法学空白。AI辅助工具可促进工作流标准化并提供初步指导，但专家人工验证仍不可或缺。在解剖复杂区域（如欧氏瓣、Chiari网和粗大小梁）可能模拟肿瘤样特征，为自动算法引入潜在陷阱。除深度学习模型众所周知的“黑箱”特性外，还存在其他技术和实践挑战，包括采集方案变异性、应变和CEUS定量的跨厂商差异、罕见心脏肿瘤大型注释数据集的有限可用性，以及区分真正病理增强与伪影或运动相关噪声的困难。许多当前AI模型缺乏稳健的外部验证，在存在异质性成像实践的机构间泛化性有限。因此，基于AI的分析应被视为辅助决策支持工具，而非经验临床判断的替代品。

3.2 Secondary cardiac tumors

继发性心脏肿瘤（secondary cardiac tumors）比原发肿瘤常见20–40倍，最常源自肺癌、乳腺癌、肾细胞癌、黑色素瘤和淋巴瘤，通过血行播散、淋巴扩散或直接侵犯到达心脏。临床表现通常非特异性，常因心包积液、心律失常或心力衰竭而偶然发现。二维经胸超声心动图（TTE）可实现心包、心腔内及大血管受累的动态评估，典型表现包括右心房或右心室低回声肿块、延伸至腔静脉的肿瘤血栓，以及伴有漂浮高回声物质的心包积液。经食管超声心动图（TEE）可提供左心房后壁、肺静脉开口和基底心脏结构的高分辨率可视化，更准确描绘附着部位和浸润深度。彩色多普勒超声（color Doppler ultrasound, CDUS）可突出肿瘤血管性差异：高血管性转移灶（如黑色素瘤或肾细胞癌）显示丰富血流信号，而低血管性转移灶（如乳腺癌）显示减少灌注。对比增强超声（CEUS）通过清晰区分肿瘤与血栓、积液或炎性组织进一步改善表征；恶性病变通常显示快速增强后延迟洗脱，而血栓无增强。多项研究报道CEUS在区分转移性肿瘤与血栓方面AUC超过0.95，多模态成像整合可显著提高诊断准确性。证据也表明，FDG-PET/CT或PET/MR上显示显著代谢活性增高的心脏病变通常对应于CEUS显示的高灌注、潜在恶性区域，反映了代谢需求与血管供应之间的生理相关性。多模态整合不仅改善恶性特征的识别，还有助于选择最佳活检靶点。对于继发性心脏肿瘤，虽未建立共识性CEUS定量阈值，但结合肿瘤生物学和临床背景解释定性灌注特征仍可提供临床上有意义的见解。CEUS主要反映病变微血管化，不同原发性恶性肿瘤的血管结构差异可能影响增强模式。例如，肾细胞癌和黑色素瘤的心转移（以显著血管生成为特征）可能表现出相对强烈或早期增强，而乳腺癌和大多数肺癌的心转移（最常见来源）更常表现出较弱、延迟或异质性增强模式。这些定性增强特征不应被视为肿瘤特异性诊断标准，而是辅助性指标，有助于缩小鉴别诊断范围并指导进一步多模态评估。当前研究仍存在显著局限性：大多数研究为病例系列或单中心分析，缺乏大规模前瞻性验证；不同原发性恶性肿瘤的血管模式和超声表现变异大，难以建立统一诊断标准；定量参数（如A₁/A₂、TPI/MPI）对继发性肿瘤未建立共识阈值；跨模态相关性研究稀缺。2023年欧洲心血管成像协会（European Association for Cardiovascular Imaging, EACVI）共识强调了心转移病灶循证指南的缺失，特别是在区分肿瘤血栓与转移性肿块、评估心包受累及术后治疗监测方面。未来研究应聚焦于：开发跨模态数据库以支持CEUS、PET/MR和CMR的多维验证；构建AI驱动的血管模式识别模型用于早期微转移检测；建立标准化、癌症特异性报告系统；探索基于放射组学的灌注和时间-增强曲线纹理特征进行预后预测。总之，多模态超声正从纯观察性工具向整合的功能-分子诊断方法转变，其与PET/MR的协同应用有望成为未来心脏转移瘤管理的基石。

4 Comparison of multimodal echocardiographic techniques: advantages and limitations

随着经胸超声心动图（TTE）、经食管超声心动图（TEE）、三维超声心动图（3D echo）、彩色多普勒超声（CDUS）、对比增强超声（CEUS）以及组织多普勒/应变成像（TDI/STE）的持续进步，心脏肿瘤的超声评估已从传统结构描述发展为整合功能、灌注和空间表征的多维定量框架。近期综述和专家共识一致强调，超声不再局限于评估肿瘤大小、形态和活动度，而是越来越关注灌注特征、血管模式、局部心肌功能损伤及其在跨模态整合中的作用。TTE仍是初始筛查的基础，对评估肿瘤负荷和血流动力学后果至关重要。TEE为左心房后壁、瓣膜附着点和肺静脉开口提供不可替代的高分辨率可视化。三维超声在评估复杂肿瘤附着部位和术前空间规划方面优于二维成像。CDUS在识别与肿瘤侵犯相关的血流改变方面起关键作用。CEUS凭借多中心证据，当前具有最显著的定量潜力，其灌注参数（如A₁/A₂、TPI/MPI）在区分血栓与肿瘤以及良恶性病变方面表现出优异的诊断性能（AUC >0.90）。TDI/STE可早期检测因肿瘤压迫或浸润引起的局部心肌功能障碍，提供结构评估之外的功能性见解。诊断性能数据需谨慎解读，因为研究设计、患者构成、参考标准、采集方案和后处理方法存在差异。实际临床中，多模态超声作为一线平台用于病变检测、早期表型和血流动力学评估，帮助确定哪些患者可停留在超声主导路径，哪些需要升级至二线成像。对于表现良性且无或仅有微弱CEUS增强提示血栓的肿块，通常可在超声主导路径内管理，必要时辅以TEE、三维超声和CEUS。反之，恶性或浸润性特征应促使升级至二线成像：首选CMR进行组织表征，选择性使用CT或PET进行解剖延伸、分期或活检规划。疑似赘生物或炎性肿块需整合微生物学、临床及系列随访数据而非仅依赖影像。

5 Advances in artificial intelligence and radiomics for ultrasound-based diagnosis of cardiac tumors

近年来，人工智能（AI）和放射组学（radiomics）在心脏成像中展现出日益增长的潜力，为传统上依赖操作者经验的超声心动图提供了更定量和可重复的评估新机会。传统超声解读仍高度依赖对回声、肿块形态、活动度和血流特征的主观评价，导致诊断性能易受操作者间变异性的影响，限制了可重复性。基于AI的检测、分割和特征提取模型可帮助自动定位心脏肿块、勾画病变边界、分析动态灌注模式并量化成像特征，从而提高超声作为更数据驱动方式的客观性。现有证据虽有限，但若干心脏特异性研究已为心脏肿块的定量图像分析提供了概念验证。CT和CMR的放射组学特征已显示出区分心脏肿瘤与血栓的能力，而基于超声的预测模型和列线图方法表明，结构化定量分析可支持恶性风险分层和一线分类。间接方法学支持也来自其他肿瘤类型，其中CEUS灌注参数和超声放射组学特征与侵袭性生物学行为和增殖标志物（如Ki-67）相关。但此类证据应视为假设生成而非直接可转移，因为心脏肿瘤在罕见性、解剖环境、运动特性和成像采集条件方面与心外实体瘤存在显著差异。从临床角度看，AI在心脏肿瘤成像中最现实的近期角色可能是决策支持而非自主诊断。潜在应用包括自动或半自动病灶分割、从CEUS或应变成像中提取简单定量指标、识别预定义的恶性警示标志，以及结构化报告支持以减少关键成像特征的遗漏。同时，深度学习算法已展现出在床边实时引导新手操作者获取诊断质量足够超声切面的能力，可能改善资源有限环境中的图像采集一致性和初步筛查。尽管如此，仍存在若干主要瓶颈：当前大多模型在单中心小样本数据集上训练，缺乏跨设备、区域或探头类型的稳健外部验证，这在心脏肿瘤成像中因疾病罕见而尤为突出；超声特异性技术变异性是主要障碍，声窗条件、操作者经验、探头方向、帧率和患者相关运动强烈影响图像质量，限制了特征稳定性和可重复性；注释标准不一、ROI（region of interest）描绘差异、TIC（time-intensity curve）拟合方法和心动周期选择引入批次效应，阻碍数据集间的可重复性；许多深度学习模型可解释性不足，同时跨模态融合在方法学上仍不成熟，因为超声、CMR和PET基于不同物理原理，常缺乏严格特征对齐或共享潜在空间。未来进展预计聚焦于三大领域：通过多设备、多中心CEUS、TDI和3D超声数据集以及统一采集和特征提取工作流，实现特征稳定性的标准化和增强；开发AI增强且可解释的诊断模型，提供透明的决策支持线索并提高临床接受度；在临床导向的整合和决策支持中，将超声结构、灌注和功能信息与选定的断面成像特征结合，以改善风险分流和随访分层，而非追求完全自主诊断。在技术成熟并通过多中心验证之前，AI应主要被视为心脏肿瘤超声评估中的辅助工具，而非专家解读的替代品。

6 Multimodal integration and future perspectives

随着成像技术的持续进步，多模态整合在心脏肿瘤的诊断评估中日益成为核心。超声心动图凭借其实时性、动态评估能力、广泛可及性以及评估病变活动度、附着、瓣膜受累和血流动力学后果的效用，仍是一线成像工具。然而，其性能受声窗限制、操作者依赖性及相对较低的组织表征能力所限，在特定临床场景中需补充断面和代谢成像。从更广泛的模态无关视角看，没有单一成像技术能回答心脏肿块评估中的所有临床相关问题。CMR提供卓越的无创组织表征，对评估心肌或心包浸润、内部成分和局部扩展尤其有价值。CT在显示钙化、心外延伸和详细解剖关系方面具有互补优势，尤其适用于手术规划或CMR禁忌时。FDG-PET/CT或PET/MR提供代谢信息，在疑似恶性、转移负荷或需要活检定位及全身分期时最为有用。因此，多模态超声的角色应被视为互补和分流导向，而非孤立全面，每种模态根据诊断背景提供不同且临床相关的信息。近年来，多种超声子模态（包括2D和3D超声、CDUS、CEUS和TDI/STE）的整合实现了更全面的“结构-灌注-功能”分析框架。2024年JACC: CardioOncology的一篇综述提出了“echo-first, modality-verified”诊断路径，其中TTE/TEE和CEUS作为一线筛查和表型工具，而CMR或PET/MR选择性引入用于可疑特征需进一步组织表征或代谢评估时。这种逐步使用不仅提高诊断信心，也可能减少不必要地升级至更昂贵或可及性低的模态。近期研究表明，FDG-PET/CT和PET/MR在区分良恶性心脏肿块方面具有高诊断准确性，代谢参数如SUV_max与恶性程度密切相关，多中心研究报告AUC通常超过0.85–0.90。高代谢区域通常对应增强CT或CMR上强化肿瘤成分，提示代谢与灌注信息之间存在生理互补性。然而，系统评估CEUS灌注参数与FDG摄取空间一致性的研究仍稀缺，此关系有待进一步研究。一项研究进一步提出了分层多模态融合框架，其中超声作为病变检测和初步表型的初始平台，随后针对性地整合CMR标志物（如LGE、T1 mapping）和PET/MR代谢指标，以优化风险分层、指导手术规划并优化活检定位。来自其他疾病领域的支持性证据表明，多模态放射组学和基于AI的联合建模可提高分类性能，但专门针对心脏肿块的专用多模态AI研究仍极为有限。当前，这些方法应被视为有前景的未来方向而非已确立的临床工具。未来研究应优先考虑以下关键方向：建立跨设备和中心的统一定量框架和标准化工作流，以实现可重复的CEUS-CMR-PET/MR评估；开发AI驱动的融合模型，以临床可解释的方式整合结构、功能、灌注和代谢特征；推进实时融合成像技术用于术中导航、肿瘤边界评估和动态风险调整随访；探索整合影像、临床生物标志物和治疗反应数据的“心脏肿瘤数字孪生”框架以支持个性化治疗策略。总之，多模态成像正推动心脏肿瘤诊断迈向更高的精准度、整合度和临床相关性。超声继续作为一线评估的门控工具，而CMR、CT和基于PET的成像在需要更高诊断确定性时提供互补的组织、解剖和代谢信息。新兴的AI融合策略有望在未来进一步强化此路径，但广泛临床采用将取决于改进的标准化、可重复性和跨模态协调。

7 Conclusion

多模态超声心动图技术已成为心脏肿瘤成像的重要组成部分。从纯结构评估向定量表征、灌注分析、功能整合和AI辅助解读的演进扩展了超声在病变定位、表型表征和术前规划中的作用。三维超声、CEUS和TDI/STE在传统二维成像基础上提供了互补信息，而AI和放射组学作为工作流标准化和定量分析的支持性工具正被日益探索，但专家监督仍不可或缺。然而，仍存在重要挑战：当前多模态成像方法在跨设备和中心中仍缺乏标准化采集方案和协调的后处理工作流；超声的操作者依赖性限制了定量一致性；来自大型多中心、跨厂商研究的稳健证据仍然有限。此外，真正的多模态融合仍处于早期阶段，跨模态对齐和结构、灌注及代谢域特征整合的方法学框架尚未完全成熟。未来努力应聚焦于：建立跨设备和跨中心的标准化定量系统，以统一CEUS、三维超声和TDI/STE的测量和报告；推进AI、放射组学和可解释的多模态模型以提高可重复性和泛化性；开发整合临床、影像和代谢生物标志物的综合风险预测框架以支持个性化治疗规划和随访。总体而言，多模态超声很可能在更广泛的心脏肿瘤多模态成像生态系统中保持关键门控角色。其最大临床价值在于一线检出、动态评估和分流，而CMR、CT和基于PET的成像在需要更高诊断确定性时提供互补的组织、解剖和代谢信息。标准化、算法稳健性和高质量多中心验证的持续进步对于成功临床转化至关重要。