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Radiology:冠状动脉CTA血流储备分数评价新方法!

作者:伊文 来源:MedSci梅斯 日期:2018-05-16
导读

         本研究旨在比较基于计算流体动力学来源的冠状动脉CTA血流储备分数(FFR)(FFRCFD)和基于机器学习算法的冠状动脉CTA得到的FFR(FFRML)两种技术方法的价值,并将结果发表在Radiology上。

关键字:  冠状动脉 

        本研究旨在比较基于计算流体动力学来源的冠状动脉CTA血流储备分数(FFR)(FFRCFD)和基于机器学习算法的冠状动脉CTA得到的FFR(FFRML)两种技术方法的价值,并将结果发表在Radiology上。

        本研究共纳入了85例行冠状动脉CTA及侵入性FFR的患者(平均年龄62岁±11,62%为男性)。利用FFRCFD和FFRML于冠状动脉CTA原始数据中得到FFR值两种技术检出病变特异性缺血的能力与冠状动脉CTA、QCA上主观狭窄评价进行比较,以侵入性FFR作为参考标准。

        结果为,在每一次病变和每一位患者,FFRML检出病变特异性缺血的敏感性分别为79%、90%,特异性为94%、95%。同时,FFRCFD 检出病变特异性缺血的敏感性分别为79%、89%,特异性分别为93% 、93% (P = .86、P = .92)。对于每一次病变,FFRML和 FFRCFD检出病变特异性缺血的AUC分别为0.89、0.89,均明显高于冠状动脉来源FFR(AUC, 0.61)和QCA(AUC, 0.69) (all P < .0001)。同时,对于每一位患者,FFRML (AUC, 0.91)、FFRCFD (AUC, 0.91)也由于冠状动脉CTA(AUC, 0.65)和QCA(AUC, 0.68) (all P < .0001)。FFRML 的处理时间要明显短于FFRCFD (40.5 分± 6.3 vs 43.4分± 7.1; P = .042)。

        本研究表明,FFRML 算法在检出病变特异性缺血方面和FFRCFD 算法同样好。两种方法检出血流受限性狭窄的准确性要优于冠状动脉CTA和QCA。

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