左心房の正確な再建のための CARTOSOUND FAM ソフトウェアの評価

左心房 (LA)、肺静脈 (PV)、左心耳 (LAA) の正確な再建は、心房細動アブレーションで効率的かつ安全な結果を達成するために非常に重要です。 現在、LA 再構成法は、主に高速解剖学的マッピング (FAM) や心臓 CT マージなどの手法に基づいています。 FAM マッピングには、熟練したオペレーターによるカテーテル操作が必要であり、時間がかかります。 FAM で得られた生の解剖学は、アブレーションの開始前と手順全体で彫刻ツールを使用して画像を削ることにより、LA 表面のポスト イメージングの改良も必要とします。 このアプローチの欠点は、PV antrum、左 PV-LAA 付属隆起、PV carinas などのアブレーション中の LA の重要な領域の定義における精度の頻繁な欠如によって表されます。 別のアプローチは、手順の前に取得された左心房の CT スキャンに FAM 再構成をマージすることに基づいています (Carto Merge)。 この技術の利点は、PV 洞、PV サイジング、PV の LA への挿入角度、および PV 異常 (PV 共通 os、分離枝、追加 PV) の認識を含む、LA 解剖学のはるかに優れた定義です。 これらのアプローチの欠点は、主に、心臓 CTA 中に患者が造影剤にさらされることと、手術の予算全体に対する CT スキャンの追加費用に関連しています。

CARTOSOUND® FAM アルゴリズムは、機械学習手法を使用して開発されたモデルベースのアルゴリズムであり、左心房 (LA) の解剖学的構造 (LA ボディ、左心耳 - LAA、左下肺静脈 - LIPV、左心房) の 3D ボリュームを再構築します。上肺静脈 - LSPV、右上肺静脈 - RSPV、および右下肺静脈 - RIPV) は、右心房 - RA (卵円窩) および RVOT から取得した一連の 2D 超音波フレームに基づいています。 再構成された 3D ボリュームに加えて、CARTOSOUND® FAM アルゴリズムは、対応する 2D 超音波フレームに重ねられる 2D 自動輪郭を生成し、左心房 (LA) 解剖学的構造の自動セグメンテーションを提供します。 CARTOSOUND FAM の利点は、LA 全体の再構成を達成するために必要なマッピングの短縮と、FAM と比較して LA の解剖学的構造のより良い解像度に関連しています。

本研究の目的は、CartoSound-FAM ソフトウェアおよび M-FAM ソフトウェアで得られた LA 再構成を、AF アブレーションのために紹介された連続患者の Carto Merge 3D 再構成および FAM と比較することです。