Identificación de Neoaterosclerosis en Pacientes ISR Basada en Inteligencia Artificial

Los stents liberadores de fármacos (DES) reducen la tasa de reestenosis intra-stent (ISR) al 3,6-10%. En base a la gran población de pacientes, la RSI sigue siendo un problema importante en el campo de las enfermedades cardiovasculares. Cómo reducir la incidencia de ISR y el tratamiento de ISR se ha convertido en el foco y el punto caliente. Las Directrices ESC de 2018 para la Intervención Cardiovascular recomiendan el tratamiento de la RSI bajo la guía de la ecografía intravascular (IVUS) o la tomografía óptica coherente (OCT). El Consenso de expertos europeos sobre imágenes intravasculares, publicado en 2018, recomienda encontrar los mecanismos subyacentes de la ISR a través de la guía de imágenes intravasculares (IVUS u OCT) y determinar estrategias terapéuticas basadas en los mecanismos. Circulation publicó una nueva clasificación ISR de Waksman basada en los mecanismos y componentes del tejido con reestenosis, que brinda orientación sobre la estrategia de tratamiento. El uso de imágenes intravasculares para identificar y clasificar los tipos y mecanismos es muy importante para la estrategia de tratamiento de ISR. Debido a su buena resolución, la OCT hace que sea más preciso distinguir los componentes del tejido vascular, proporcionando así una base para la toma de decisiones para la terapia intervencionista. El examen OCT puede obtener las características de ISR con mayor precisión. La neoaterosclerosis (NA) es uno de los tipos de ISR y es responsable de más fallas del stent y lesiones diana que otros tipos. La identificación de NA es importante para la toma de decisiones sobre la terapia intervencionista. Sin embargo, la adquisición y el análisis de imágenes OCT no solo necesitan la máquina de angiografía digital (DSA) equipada con la mayoría de los hospitales, sino que también necesitan equipos y técnicos profesionales de imágenes OCT. Los pacientes con ERC severa no pueden soportar el examen OCT debido a la gran cantidad de agente de contraste. El catéter OCT es más de diez veces el precio del catéter CAG. Por lo tanto, la identificación de NA mediante el uso de inteligencia artificial (IA) es importante para establecer una estrategia terapéutica para pacientes con ISR, especialmente en pacientes con ERC. Nuestro estudio analizó retrospectivamente imágenes CAG e imágenes OCT de pacientes ISR obtenidas desde el 1 de enero de 2015 hasta el 31 de enero de 2020. El análisis OCT fuera de línea se realizó utilizando un software dedicado (Light Lab Imaging Inc, Westford, MA). Todas las imágenes fueron analizadas en cada fotograma de los stents por 2 investigadores independientes, que desconocían los hallazgos angiográficos y clínicos. Identifique NA mediante el análisis de imágenes OCT, cree U-net y V-net para analizar las imágenes CAG y OCT y, finalmente, cree un sistema de identificación de NA basado en imágenes CAG por IA. Este estudio ha sido aprobado por el Comité de Ética del Hospital General PLA de China (S2018-033-01)