心血管

Euro Radio:CT-FFR在肝移植前患者冠狀動脈狹窄評估中的應用

作者:佚名 來源:MedSci梅斯 日期:2022-10-13
導讀

          眾所周知,肝移植(LT)與心血管係統的高壓力有關,心血管並發症可能在術中、移植後早期或隨訪後期發生。由於肝移植候選人中冠狀動脈疾病(CAD)的發病率相對較高,在許多移植中心的術前篩查過程中,侵入性冠狀動脈造影(ICA)已成為排除冠狀動脈疾病的標準檢查。通過ICA評估分數流量儲備(FFR)量化冠狀動脈狹窄的參考標準,但這種方法的主要缺點是具有侵入性且易發生相關並發症。冠狀動脈計算機斷層掃描(CCTA)是排除冠狀動脈疾病的另一種無創方法,適用於臨床上CAD可能性較低或有ICA禁忌症的患者。然而,CCT

關鍵字:  肝移植 

        眾所周知,肝移植(LT)與心血管係統的高壓力有關,心血管並發症可能在術中、移植後早期或隨訪後期發生。由於肝移植候選人中冠狀動脈疾病(CAD)的發病率相對較高,在許多移植中心的術前篩查過程中,侵入性冠狀動脈造影(ICA)已成為排除冠狀動脈疾病的標準檢查。通過ICA評估分數流量儲備(FFR)量化冠狀動脈狹窄的參考標準,但這種方法的主要缺點是具有侵入性且易發生相關並發症。冠狀動脈計算機斷層掃描(CCTA)是排除冠狀動脈疾病的另一種無創方法,適用於臨床上CAD可能性較低或有ICA禁忌症的患者。然而,CCTA主要提供冠狀動脈的解剖學和形態學信息,不能可靠地預測冠狀動脈病變的血流動力學意義。此外,已知CCTA會高估冠狀動脈病變的功能嚴重程度。在臨床上,一種相對較新的無創量化冠狀動脈狹窄的方法是所謂的CT衍生的FFR(CT-FFR)。這裏,FFR是利用計算流體動力學(CFD)或機器學習算法從CCTA數據集中計算出來的。

        近日,發表在European Radiology雜誌的一項研究在接受LT評估的患者中使用CT-FFR評估具有血流動力學意義和不具有意義的冠狀動脈狹窄的價值,為無創、準確、快速的評估CAD的存在並減少並發症的發生提供了技術支持。

        本研究共納入了201名接受LT評估的患者。每位患者均接受了冠狀動脈計算機斷層掃描(CCTA)以排除CAD,如果懷疑有明顯的(CCTA上≥50%)狹窄,則接受有創冠狀動脈造影(ICA)以進一步評估CCTA上發現的冠狀動脈病變。使用基於機器學習的算法從CCTA數據集中計算出CT-FFR,並與ICA作為參考標準進行比較。CT-FFR≤0.80的冠狀動脈病變被定義為具有血流動力學意義。

        201名患者中有127名(63%)患者通過CCTA排除了阻塞性CAD。在其餘74名患者(37%)中,CCTA至少懷疑有一個明顯的狹窄。與ICA相比,CT-FFR測量的敏感性、特異性、PPV和NPV分別為71%(49-92%)、90%(82-98%)、67%(45-88%)、和91%(84-99%)。診斷準確率為85%(85-86%)。在69%的病例中(75個病變中的52個),通過CT-FFR的額外分析對有血流動力學意義的狹窄進行了準確的識別。

        本研究表明,基於機器學習的CT-FFR計算是一種非常有臨床前景的無創影像學評估方法,可用於對接受肝移植評估的患者中具有血流動力學意義的冠狀動脈狹窄進行準確的無創評估,並有助於減少這一高風險人群的侵入性冠狀動脈造影的使用比率。

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