DCB 後の CHD 患者における CT-FFR によるフォローアップ

薬物被覆バルーン (DCB) 介入は、冠状動脈性心臓病の非薬物治療であり、「移植なし」という利点があります。 近年、原発性冠動脈疾患での使用が増えています。 DCB 後の再狭窄のタイムリーな検出は、患者の安全を確保するために非常に重要です。 侵襲的冠動脈造影 (ICA) は、冠動脈狭窄を反映するための「ゴールド スタンダード」ですが、外科的外傷、放射線被ばく、その他の理由から、高齢患者はもちろん、定期的なフォローアップ ツールになることは困難です。

冠動脈コンピューター断層撮影血管造影 (CCTA) は、冠動脈狭窄の程度やプラークの性質など、さまざまな解剖学的情報を提供できます。 これは、冠状動脈性心疾患の非侵襲的画像診断に一般的に使用されるツールです。 しかし、診断特異度が低く、病変に関連した心筋虚血を反映できないため、冠状動脈性心疾患の陽性率とICAを受ける患者の血行再建術の率は低いです。 近年、CCTA データに基づいて、人工知能やその他の技術によって開発された CT 由来の部分血流予備量 (CT-FFR) は、冠動脈疾患の解剖学的情報と機能的情報の両方を提供できます。 CCTA 単独と比較して、CT-FFR は冠動脈虚血病変を診断する能力が高く、不必要な ICA の必要性を効果的に減らし、血行再建術をより正確に予測できることを多くの研究が示しています。 金属異物の注入がないため、DCB インターベンションにより、DCB 後の画像評価に CT-FFR を使用することが可能になります。 現在、DCB 後の患者における CT-FFR の使用に関する研究はありません。

この研究では、人工知能に基づいて自己開発した CT-FFR を初めて使用して、DCB 後の患者の冠動脈病変を分析し、ICA と血行再建術における CT-FFR と単純な CCTA の指針値を比較しました。 DCB 後の高齢患者に理想的な非侵襲的イメージング フォロー アップ ツールを提供するために。