FFR derivato da angiografia TC basata sull'apprendimento automatico: un registro multicentrico (Machine)
ANGIOGGRAFIA TC BASATA SUL MACHINE LEARNING DERIVATA FFR A MULTICENTRO, REGISTRO
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Zuid Holland
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Rotterdam, Zuid Holland, Olanda, 3015CE
- ErasmusMC
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Conoscere o sospettare una malattia coronarica seguita entro 6 mesi da una misurazione invasiva della FFR.
Criteri di esclusione:
- Evento cardiaco tra angiografia TC coronarica e procedura FFR invasiva, qualità dell'immagine dell'angiografia TC coronarica non interpretabile o copertura incompleta dell'angiografia TC coronarica.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
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Soggetto
Pazienti con malattia coronarica nota o sospetta, sottoposti sia ad angiografia TC che ad angiografia coronarica invasiva, comprese misurazioni invasive della FFR.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Precisione diagnostica della CFD locale di ordine ridotto e della FFR derivata dall'angiografia TC basata sull'apprendimento automatico, entrambe convalidate contro la FFR invasiva. Misurato sia a livello del vaso che del paziente.
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Influenza del calcio sull'accuratezza diagnostica della FFR derivata dall'angiografia TC.
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Intervalli di confidenza dell'angiografia TC derivata FFR
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Confronto diretto basato sui vasi tra le misurazioni FFR derivate dall'angiografia TC e le misurazioni della stenosi QCT
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Analisi di stenosi anatomicamente lievi (<50% di riduzione del diametro del lume) ma funzionalmente significative (FFR invasiva ≤ 0,80)
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Esito clinico a lungo termine della FFR derivata dall'angiografia TC
Lasso di tempo: 12 mesi
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12 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Koen Nieman, MD PHD, Erasmus Medical Center
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- De Geer J, Sandstedt M, Bjorkholm A, Alfredsson J, Janzon M, Engvall J, Persson A. Software-based on-site estimation of fractional flow reserve using standard coronary CT angiography data. Acta Radiol. 2016 Oct;57(10):1186-92. doi: 10.1177/0284185115622075. Epub 2015 Dec 20.
- Kruk M, Wardziak L, Demkow M, Pleban W, Pregowski J, Dzielinska Z, Witulski M, Witkowski A, Ruzyllo W, Kepka C. Workstation-Based Calculation of CTA-Based FFR for Intermediate Stenosis. JACC Cardiovasc Imaging. 2016 Jun;9(6):690-9. doi: 10.1016/j.jcmg.2015.09.019. Epub 2016 Feb 17.
- Baumann S, Wang R, Schoepf UJ, Steinberg DH, Spearman JV, Bayer RR 2nd, Hamm CW, Renker M. Coronary CT angiography-derived fractional flow reserve correlated with invasive fractional flow reserve measurements--initial experience with a novel physician-driven algorithm. Eur Radiol. 2015 Apr;25(4):1201-7. doi: 10.1007/s00330-014-3482-5. Epub 2014 Nov 18.
- Coenen A, Lubbers MM, Kurata A, Kono A, Dedic A, Chelu RG, Dijkshoorn ML, Gijsen FJ, Ouhlous M, van Geuns RJ, Nieman K. Fractional flow reserve computed from noninvasive CT angiography data: diagnostic performance of an on-site clinician-operated computational fluid dynamics algorithm. Radiology. 2015 Mar;274(3):674-83. doi: 10.1148/radiol.14140992. Epub 2014 Oct 13.
- Yang DH, Kim YH, Roh JH, Kang JW, Ahn JM, Kweon J, Lee JB, Choi SH, Shin ES, Park DW, Kang SJ, Lee SW, Lee CW, Park SW, Park SJ, Lim TH. Diagnostic performance of on-site CT-derived fractional flow reserve versus CT perfusion. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2017 Apr 1;18(4):432-440. doi: 10.1093/ehjci/jew094.
- Tesche C, Otani K, De Cecco CN, Coenen A, De Geer J, Kruk M, Kim YH, Albrecht MH, Baumann S, Renker M, Bayer RR, Duguay TM, Litwin SE, Varga-Szemes A, Steinberg DH, Yang DH, Kepka C, Persson A, Nieman K, Schoepf UJ. Influence of Coronary Calcium on Diagnostic Performance of Machine Learning CT-FFR: Results From MACHINE Registry. JACC Cardiovasc Imaging. 2020 Mar;13(3):760-770. doi: 10.1016/j.jcmg.2019.06.027. Epub 2019 Aug 14.
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Inizio studio
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Completamento primario
Completamento dello studio (EFFETTIVO)
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Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
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Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
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Ultimo verificato
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
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- Machine
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