フラクショナル フロー リザーブの 1 次元数学モデル ベースの自動評価

ロシア連邦では、フラクショナル フロー リザーブの非侵襲的評価が適用されることはほとんどありません。その理由は、相対的な新規性と研究の不十分さ、適切なリソース ベースの欠如、特定の必要なソフトウェア、および訓練を受けた有資格者によるものです。

2015 年、数値数学研究所 RAS の科学者は、I.M. Sechenov First Moscow State Medical University の専門家と協力して、1 次元の数学モデルに基づいた部分血流予備能評価の非侵襲的方法を開発しました。 モデルは、標準プロトコルによって実行される冠状動脈 CT 血管造影から得られた画像に基づいて構築されます。この方法は完全に自動化されています。

私たちの研究の目的は、臨床診療におけるこの技術の診断効率を評価することです。

これは予備調査です。 30 人の患者を登録する予定です。そのうち 13 人は 64 スライスのコンピューター断層撮影を受けており、遡及的に含まれています。 17 は前向きに含まれ、640 スライスの CT スキャンが含まれます。 数理モデリング研究所の専門家が CT 画像を処理し、非侵襲的 FFR を評価します。 FFR < 0.80 の場合、虚血が確認され、FFR ≥ 0.80 の場合、虚血が否定されます。 その後、患者の将来のグループは、参照基準としての侵襲的 FFR 評価のために入院します。虚血が証明された場合、患者はステント移植を受けます。 レトロスペクティブ グループでは、患者はすでに侵襲性 FFR 値を推定しています。

統計分析は、R プログラミング言語パッケージ (cran-r.project.com) を使用して実行されます。 連続変数は平均値±標準偏差として表示され、順序変数は括弧内に四分位範囲を持つ中央値として表示されます。 分布の正規性の評価に D'Agostino-Pearson オムニバス検定を使用し、Q-Q プロットを作成します。 これら 2 つの方法を Bland-Altman 分析および ROC 分析と比較し、ピアソンのカイ 2 乗との相関度を評価します。

この研究は、その方法の感度、特異性、陽性および陰性適中率を決定する結果となるはずです。

研究の活動段階が完了した後、エンドポイントを検証するために、将来の患者グループの観察を進める予定です。