Badanie AIPLAQUE: Prospektywne badanie oparte na sztucznej inteligencji w celu analizy PLAQUE przy użyciu CCTA

Ostry zespół wieńcowy (ACS) jest jedną z głównych przyczyn zgonów z powodu choroby wieńcowej (CAD) na całym świecie. Pęknięcie wrażliwej blaszki miażdżycowej jest podstawową przyczyną zakrzepicy w świetle jelita odpowiedzialnej za prowokowanie OZW. Dlatego identyfikacja blaszek wysokiego ryzyka przed wystąpieniem OZW była głównym celem badawczym i wymaga dalszych perspektyw klinicznych. Koronarna tomografia komputerowa angiografii (CCTA) to kompleksowa, nieinwazyjna i opłacalna metoda oceny obrazowej, która może zapewnić możliwość identyfikacji cech i morfologii blaszek miażdżycowych wysokiego ryzyka związanych z OZW. Optyczna koherentna tomografia (OCT) to nowa, oparta na świetle technika obrazowania wewnątrznaczyniowego, która zapewnia wysokiej rozdzielczości obrazy przekrojowe anatomii tętnic wieńcowych. Dzięki doskonałej rozdzielczości OCT jest dokładniejszy w pomiarach miejsc wrażliwości blaszki miażdżycowej, rozróżnianiu różnic w jej składzie, informowaniu o anatomicznej ciężkości zwężeń nasierdzia, a także dostarcza danych wejściowych do modeli obliczeniowych do oceny ciężkości funkcjonalnej.

Cele badania to: (1) Skonstruowanie modelu sztucznej inteligencji do identyfikacji elementów blaszki wieńcowej na obrazach CTA przy użyciu OCT jako standardu odniesienia. (2) Przeprowadzenie symulacji mechaniki płynów, w tym ściany naczynia krwionośnego i blaszki miażdżycowej, przy użyciu modeli geometrycznych i fizjologicznych naczyń krwionośnych i blaszek miażdżycowych oraz dostarczenie dokładniejszych parametrów funkcjonalnych (CT-FFR).

Kryteriami włączenia będą: (1) pacjenci ze stabilną dusznicą bolesną lub ostrym zespołem wieńcowym; (2) pacjentów spełniających wskazania do koronarografii TK, przezskórnej koronarografii i obrazowania wewnątrznaczyniowego; (3) Wśród tych pacjentów byli to pacjenci, u których co najmniej jedno zwężenie tętnicy wieńcowej o średnicy 30% - 90% ≥ 2 mm potwierdzone przez CCTA.

Zebrane dane będą obejmować obrazy CCTA, pełne angiograficzne i OCT. W połączeniu z obrazami CTA/ICA/OCT z wielu modalności, badanie to opracuje nowatorską technologię analizy obrazów w celu automatycznego wyodrębnienia światła naczynia, charakterystyki blaszki miażdżycowej, właściwości mechanicznych płyn-ciało stałe oraz warunków niedokrwienia mięśnia sercowego przy użyciu obliczeniowej symulacji dynamiki płynów (CFD) i sztucznej głębokie uczenie się inteligencji.