ADAPT 研究: 冠動脈疾患が疑われる場合の DeepVessel FFR の診断性能の評価 (ADAPT)

冠動脈疾患 (CAD) は、最も一般的なタイプの心疾患であり、世界中で男女ともに主要な死因となっています。 CAD は、冠状動脈が硬化して狭くなったときに発生します。これは、血管内壁にコレステロールを含む沈着物 - プラークが蓄積することによるものです。 プラークが大きくなると、血管が狭くなるため、動脈を流れる血液が少なくなります。 血流が減少すると、胸痛（狭心症）、息切れ、さらには心臓発作を引き起こす可能性があります.

血管狭窄による血流減少の尺度であるフラクショナル フロー リザーブ (FFR) は、狭窄病変の機能的重要性を評価するためのゴールド スタンダードとして受け入れられています。 複数の無作為化試験により、機能的に重要な病変を特定し、冠動脈血行再建術を導く上でFFRが優れた診断的価値を持っていることが実証されています。 ただし、FFR は、カテーテル検査室で圧力ワイヤー ベースの心臓カテーテル手順を介して侵襲的に測定されます。 現在のガイドラインでは、侵襲的冠動脈造影 (ICA) を検討する前に、または心筋血行再建術を実施する前に、非侵襲的な機能検査を通じて安定した CAD 患者の心筋虚血を評価することを推奨しています。

DEEPVESSEL FFR (DVFFR) は、冠動脈 CT 血管造影 (CTA) 画像から 3 次元の冠動脈樹構造を抽出し、CT 由来の FFR 値を生成するように設計されたソフトウェア医療デバイスです。 冠動脈の画像、構造、および機能特性をエンコードし、FFR 値とエンコードされた情報との間の複雑なマッピングを学習するディープ ラーニング ニューラル ネットワークを使用します。 冠状動脈 CTA 画像に基づく定量的 FFR 分析は、臨床医が CAD 患者の生理学的機能を非侵襲的に評価するのに役立ちます。

この研究の主な目的は、参照基準として侵襲的に測定されたICA FFRを使用して、心筋虚血を引き起こす重大な閉塞性CADを持つ患者を特定する際のDVFFRソフトウェアの診断性能を評価することです。