320 검출기 Aquilion ONE CT 스캐너를 사용한 컴퓨터 단층촬영(CT) 기반 FFR(Fractional Flow Reserve) 소프트웨어 검증.

연구 기반 CT 기반 FFR 알고리즘에 사용하기 위해 환자 CCTA 이미지를 Vitrea 세분화 소프트웨어(Vital Images, Minnetonka, MN)로 가져왔습니다. 이 소프트웨어는 R-R 간격의 70%, 80%, 90% 및 99%에서 획득한 4개의 데이터 볼륨을 분석하고 혈관 직경 및 전산 유체 역학의 변화를 기반으로 FFR을 계산합니다. 알고리즘 내에서 대동맥 근부와 3개의 주요 관상 동맥(LAD, LCX 및 RCA)이 자동으로 분할된 다음 정확한 중심선과 윤곽선을 얻기 위해 수동으로 조정되었습니다. CT 기반 FFR을 계산하고 사용자가 CT 기반 FFR을 계산하기 위해 원위 압력 측정 위치를 조정하여 침습적 FFR과 동일한 위치, 즉 병변 원위 끝 아래 두 개의 병변 길이를 계산했습니다.

수신기 조작자 특성 아래 영역은 침습적 FFR<=0.8이 양성으로 간주되는 곳에서 측정되었습니다.

연구 기반 CT 기반 FFR 알고리즘에 사용하기 위해 환자 CCTA 이미지를 Vitrea 세분화 소프트웨어(Vital Images, Minnetonka, MN)로 가져왔습니다. 이 소프트웨어는 R-R 간격의 70%, 80%, 90% 및 99%에서 획득한 4개의 데이터 볼륨을 분석하고 혈관 직경 및 전산 유체 역학의 변화를 기반으로 FFR을 계산합니다. 알고리즘 내에서 대동맥 근부와 3개의 주요 관상 동맥(LAD, LCX 및 RCA)이 자동으로 분할된 다음 정확한 중심선과 윤곽선을 얻기 위해 수동으로 조정되었습니다. CT 기반 FFR을 계산하고 사용자가 CT 기반 FFR을 계산하기 위해 원위 압력 측정 위치를 조정하여 침습적 FFR과 동일한 위치, 즉 병변 원위 끝 아래 두 개의 병변 길이를 계산했습니다.

Invasive FFR과 CT 기반 FFR 간의 Pearson 상관관계를 측정했습니다.

연구 기반 CT 기반 FFR 알고리즘에 사용하기 위해 환자 CCTA 이미지를 Vitrea 세분화 소프트웨어(Vital Images, Minnetonka, MN)로 가져왔습니다. 이 소프트웨어는 R-R 간격의 70%, 80%, 90% 및 99%에서 획득한 4개의 데이터 볼륨을 분석하고 혈관 직경 및 전산 유체 역학의 변화를 기반으로 FFR을 계산합니다. 알고리즘 내에서 대동맥 근부와 3개의 주요 관상 동맥(LAD, LCX 및 RCA)이 자동으로 분할된 다음 정확한 중심선과 윤곽선을 얻기 위해 수동으로 조정되었습니다. CT 기반 FFR을 계산하고 사용자가 CT 기반 FFR을 계산하기 위해 원위 압력 측정 위치를 조정하여 침습적 FFR과 동일한 위치, 즉 병변 원위 끝 아래 두 개의 병변 길이를 계산했습니다.

침습적 FFR<=0.8이 양성으로 간주되는 경우 민감도를 측정했습니다. 민감도는 I-FFR과 비교하여 CT-FFR로 확인된 진양성 사례의 백분율을 반영합니다.

연구 기반 CT 기반 FFR 알고리즘에 사용하기 위해 환자 CCTA 이미지를 Vitrea 세분화 소프트웨어(Vital Images, Minnetonka, MN)로 가져왔습니다. 이 소프트웨어는 R-R 간격의 70%, 80%, 90% 및 99%에서 획득한 4개의 데이터 볼륨을 분석하고 혈관 직경 및 전산 유체 역학의 변화를 기반으로 FFR을 계산합니다. 알고리즘 내에서 대동맥 근부와 3개의 주요 관상 동맥(LAD, LCX 및 RCA)이 자동으로 분할된 다음 정확한 중심선과 윤곽선을 얻기 위해 수동으로 조정되었습니다. CT 기반 FFR을 계산하고 사용자가 CT 기반 FFR을 계산하기 위해 원위 압력 측정 위치를 조정하여 침습적 FFR과 동일한 위치, 즉 병변 원위 끝 아래 두 개의 병변 길이를 계산했습니다.

침습적 FFR<=0.8이 양성으로 간주되는 특이성을 측정했습니다. 특이성은 I-FFR과 비교하여 CT-FFR로 확인된 진음성 사례의 비율을 반영합니다.