编者按：MRI-PlaqueView是市场上唯一一款经美国FDA及中国国家食品药品监督管理总局核准的临床用血管斑块分析系统。该系统可基于常规临床MRI图像定性及定量分析血管斑块成分，鉴别斑块类型，评估卒中风险。其核心算法的准确性、可重复性以及有效性已经在临床和学术界得到了充分的验证，是国际上这个领域内广泛采用标准化工具。目前已经被用于数十项医学临床研究项目并在国际学术期刊发表（详情见MRI-PlaqueView支持文献汇总），并且在近百家国内外医院中已经安装提供为患者临床服务。

VPD的MRI-PlaqueView系统不仅有优越的血管形态学自动分析功能，而且拥有一项目前其他产品不具备的核心技术，即血管管壁内的斑块成分自动识别。这项技术是集血管外科专家，病理学家，磁共振技术专家，图像处理专家及软件科学家多学科的诸多学者共同努力多年的学术成果。其基础文献发表于2006年（Magnetic Resonance in Medicine 55:659 – 668 ,2006，Automated In Vivo Segmentation of Carotid Plaque MRI with Morphology-Enhanced Probability Maps）。文中介绍了VPD产品MRI-PlaqueView的底层技术原理：基于最大后验概率贝叶斯理论，将轴向、多对比度加权图像划分为坏死核心、钙化、疏松基质和纤维组织。该方法的主要优点是在模型中加入了形态学信息，例如局部壁厚和到管腔的距离，来限制噪声和伪影的影响。并有助于后续出血斑块的自动检测。

研究中的主要数据包括对受试者术前扫描的142 组多对比磁共振图像，以及颈动脉内膜切除术后获取的组织病理切片。通过采用本文提出的方法分割斑块成分，与病理学切片对比，相关性指数 (R2) 分别为 0.78、0.83、0.41 和 0.82。相比之下均高于手动识别的斑块成分与病理学切片的相关性指数（ 0.71、0.76、0.33 和 0.78 ）。此项技术目前已经获得美国专利批准（US8131336B2）。

这些结果表明，在进行大量磁共振病例的斑块分析处理中，利用VPD的产品MRI-PlaqueView进行的血管斑块成分的自动识别及分割的正确性及可靠性，并且在量化斑块成分方面相较于人工识别甚至更优。相比近年来出现的AI等其他方法，VPD的斑块分析由于是基于病理切片(金标准)，因此具备机理明确且严谨的优势，每一个参数均具有明确的病理学意义及物理学定义，这也是PlaqueVIew之所以被国际医学界广泛认可的核心原因之一。

（Magnetic Resonance in Medicine 55:659 – 668 ,2006，Automated In Vivo Segmentation of Carotid Plaque MRI with Morphology-Enhanced Probability Maps文献翻译如下：）

相关性:指两个变量的关联程度。一般地，从散点图上可以观察到两个变量有以下三种关系之一：两变量正相关、负相关、不相关。例如：如果一个变量随着某个变量的升高而增加，那么这两个变量正相关。

相关性系数:变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示,取值范围为[-1，1]，越接近1，说明存在线性关系，相关程度越高。

相关性指数:即R²，取值范围为[0，1]，越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。

由表1可以看出，MEPPS算法的分类结果与组织学分类的相关性指数最高，与4 种组织类型（坏死核心、钙化、疏松基质、纤维组织）的相关性指数分别为 0.78、0.83、0.41 和 0.82。

表2（Table 2)比较了MEPPS和人工分割斑块成分的敏感性和特异性。可以看出，MEPPS方法明显优于人工手动识别。

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