文章详细构建了CVIHEM的四阶段实施路径，重点阐述了各阶段的关键技术与创新方向：

1、全面的血管数据获取（输入层）：

该阶段致力于捕捉多时空尺度的多维血管数据。团队重点介绍了全身血管造影技术，特别是基于铁基对比剂 Ferumoxytol（超顺磁性氧化铁纳米颗粒）增强的全身磁共振血管成像，其具有长半衰期和高安全性的优势，能实现全身血管网络的清晰成像。此外，文章还探讨了AI增强的多模态成像、纳米材料靶向成像技术、可穿戴血管功能监测、体外诊断技术，这些技术共同构成了CVIHEM的数据基础。

图2. 铁基对比剂 Ferumoxytol（超顺磁性氧化铁纳米颗粒）增强全身磁共振血管成像

2、集成分析与预测建模（处理核心）：

作为CVIHEM的计算核心，该阶段利用AI技术将异构的血管数据转化为临床决策依据。主要包括：统一融合技术，将CT、MRI、超声及组学数据对齐；可解释性建模，增强AI决策的生理学依据与临床可信度；以及数字孪生技术，通过构建患者特异性的血流动力学模型，实现虚拟干预/治疗规划与风险预测。

3、临床与健康应用转化（输出层）：

该阶段将处理后的信息转化为具体的临床策略。一方面，利用AI驱动的决策系统实现精准诊断与个性化治疗规划；另一方面，借助纳米治疗学与纳米诊疗一体化技术，开发针对血管老化关键靶点（如炎症、钙化等）的智能药物递送系统，实现“诊断-治疗-监测”的一体化管理。

4、临床反馈与模型优化（学习闭环）：

CVIHEM强调建立“获取-分析-转化-反馈”的闭环系统。通过收集真实世界的临床结果与数据，利用联邦学习等技术，不断校准和优化前序阶段的成像协议、AI模型及治疗策略，实现系统的持续进化与自我完善。