人工知能に基づく ISR 患者の新アテローム性動脈硬化症の同定

薬剤溶出ステント (DES) は、ステント内再狭窄 (ISR) の割合を 3.6 ～ 10% に減らします。 患者の人口が多いことに基づいて、ISR は依然として心血管疾患の分野で重要な問題です。 ISR の発生率と ISR の治療を減らす方法は、焦点とホット スポットになっています。 心血管インターベンションのための 2018 ESC ガイドラインでは、血管内超音波 (IVUS) または光コヒーレント断層撮影法 (OCT) のガイダンスの下で ISR の治療を推奨しています。 2018 年に発行された血管内イメージングに関する欧州専門家コンセンサスでは、血管内イメージング ガイダンス (IVUS または OCT) を通じて ISR の根底にあるメカニズムを発見し、メカニズムに基づいて治療戦略を決定することを推奨しています。 Circulation は、再狭窄組織のメカニズムと成分に基づく新しい Waksman ISR 分類を発表しました。これは、治療戦略のガイダンスを提供します。 タイプとメカニズムを識別および分類するための血管内イメージングの使用は、ISR 治療戦略にとって非常に重要です。 OCT は解像度が高いため、血管組織の成分をより正確に識別できるため、介入療法の意思決定の基礎となります。 OCT検査はISRの特性をより正確に得ることができます。 ネオアテローム性動脈硬化症 (NA) は、ISR タイプの 1 つであり、他のタイプよりも多くのステント障害と標的病変障害の原因となります。 NA の識別は、介入療法の意思決定にとって重要です。 ただし、OCT 画像の取得と分析には、ほとんどの病院に装備されているデジタル血管造影装置 (DSA) だけでなく、プロの OCT イメージング機器と技術者も必要です。 重度の CKD 患者は、造影剤の量が多いため、OCT 検査に耐えられません。 OCT カテーテルは CAG カテーテルの 10 倍以上の価格です。 したがって、人工知能 (AI) の使用による NA の識別は、ISR 患者、特に CKD 患者の治療戦略を設定する上で重要です。 私たちの研究では、2015 年 1 月 1 日から 2020 年 1 月 31 日までに取得した ISR 患者の CAG 画像と OCT 画像を遡及的に分析しました。 オフラインOCT分析は、専用ソフトウェア（Light Lab Imaging Inc、マサチューセッツ州ウェストフォード）を使用して実行されました。 すべての画像は、血管造影および臨床所見を知らされていない 2 人の独立した研究者によって、ステントのすべてのフレームで分析されました。 OCT 画像を解析して NA を識別し、U-net と V-net を構築して CAG 画像と OCT 画像を解析し、最終的に AI によって CAG 画像に基づいて NA の識別システムを構築します。 この研究は、中国人民解放軍総合病院の倫理委員会によって承認されています (S2018-033-01)