谢菲尔德团队用热成像和深度学习实时映射足部微循环，评估下肢血运重建可行性

这项发表于 Frontiers in Medical Technology 的前瞻性探索性医疗技术研究，旨在验证在血管内重建过程中以热成像结合深度学习对足部微循环进行实时监测的可行性。研究在单一中心进行，纳入 23 名受试者，其中对 21 名患者获得了可用的视频热成像资料。这些患者的病变复杂度为中度至重度，病变分布包括股-腘段、股-腘段合并跗下段和仅跗下段三类。 研究使用分辨率为 320×240 像素的热成像相机，将足底划分为五个 angiosomes，并在每个血管区内设定感兴趣区域（ROI）。起初由人工在每个 angiosome 内重定位 ROI，随后采用深度学习分割实现自动化，能将 ROI 从初始帧追踪到手术结束。基于分割表面构建等温线（thermal contours），并计算各等温线在受治脚与对侧脚 angiosomes 上的百分比分布变化，作为手术中定量、实时的测量指标。 结果可分为两类反应模式：12 名被归类为“足底热灌注应答者”，在血运重建后一个或多个 angiosome 出现温度上升，最热的等温线明显扩展，作者报告该差异的统计值为 p = .002；9 名为“非应答者”，术中等温线分布百分比未见显著变化。研究团队指出，系统提供的三项参数——各 angiosome 的时间温度谱、等温线在足底的实时百分比变化，以及对球囊或支架操作的 angiosome 特异性皮肤灌注反应——能让临床医师即时洞察微循环变化。 作者提出，定位皮肤再灌注改善的位置可能有助于预测溃疡处的愈合结果，他们用“woundosome”一词指代与溃疡愈合相关的血供区域。但研究同时强调若干局限：这是规模有限的可行性研究，不是结局随访或疗效试验，未报告愈合随访数据；仅在单一中心、具有中重度病情的患者系列中测试，尚不能推广到其他设置。总体结论是，基于深度学习的热灌注成像在技术上可行，但关于其能否预测伤口愈合和临床结局还需更大样本和有随访终点的研究验证。