Оценка CTCA при оценке патологии и физиологии зубного налета

ДИЗАЙН ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Набор патентов Семьдесят пациентов с типичными симптомами стенокардии, у которых была плановая коронарная ангиография, показывающая по крайней мере одно комплексное (т.е. бифуркационное поражение, длинное поражение, кальцифицированное поражение) обструктивное поражение (> 70% диаметра стеноза на коронарной ангиографии или фракционный резерв кровотока <0,80) которые считаются подходящими для чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ) под контролем ВСУЗИ, будут включены в исследование. Критерии исключения: 1) возраст >75 лет, 2) ОКС в течение <3 мес, 2) рСКФ <60 мл/мин/1,73 м², 3) коронарное шунтирование в анамнезе, 3) декомпенсированная сердечная недостаточность или фракция выброса левого желудочка ≤30%, 4) аллергия на внутривенное контрастирование или невозможность лечения аспирином, гепарином или тиенопиридинами, 5) ожидаемая продолжительность жизни <1 года, 6) трансплантация сердца в анамнезе, 7) пациент, которому требуется хирургическая реваскуляризация, и 8) обширное поражение коронарных артерий (т. е. множественные хронические тотальные окклюзии) или извилистая коронарная анатомия, не позволяющая оценить коронарные артерии с помощью NIRS-IVUS. Набранные пациенты предоставят информированное согласие и пройдут визуализацию CTCA с использованием специального КТ-сканера 3-го поколения с двумя источниками (Siemens Force). В течение первых 4 месяцев исследования будут предприняты усилия по оптимизации протоколов получения изображений, чтобы полученные данные CTCA были пригодны для автоматической сегментации. Эффективные матрицы изображений будут использоваться для улучшения пространственного разрешения в плоскости, а более четкие ядра реконструкции и алгоритмы итеративной реконструкции будут реализованы для улучшения сегментации изображения.

   Через две недели после визуализации CTCA пациентам будет проведено плановое ЧКВ. Во время ЧКВ будут предприняты усилия для изучения всех 3 эпикардиальных коронарных артерий, включая стенозированное поражение, и некоторых их основных боковых ветвей (например, больших диагоналей, тупых маргинальных артерий, задней нисходящей артерии или левожелудочковой ветви правой коронарной артерии). ) с комбинированным катетером NIRS-IVUS. После ЧКВ участники будут выписаны на оптимальное лечение.

2. Сегментация данных визуализации CTCA и реконструкция анатомии коронарных артерий. Данные визуализации будут анонимизированы и проанализированы без учета клинических деталей опытным оператором с использованием специальной рабочей станции. Анатомические ориентиры (например, боковые ветви) будут идентифицированы в данных изображений CTCA и NIRS-IVUS и будут использоваться для определения интересующих сегментов.

   Анализ данных CTCA будет выполняться с использованием специального программного обеспечения, которое обеспечивает автоматическое выделение центральной линии просвета, полуавтоматическое определение просвета и границ наружной стенки сосуда, а также количественную оценку массы бляшек и включает алгоритм характеристики бляшек, который позволяет автоматически определять характеристики состав таблички. Алгоритм определения характеристик бляшек учитывает предопределенные фиксированные предельные значения интенсивности единиц Хаунсфилда и адаптивный подход, который позволяет модифицировать эти пороговые значения в соответствии с затуханием изображения. В настоящее время процесс сегментации занимает в среднем 3 часа на одного пациента. В этом проекте исследователи стремятся оптимизировать алгоритмы получения и сегментации изображений CTCA, чтобы этот процесс стал автоматизированным и сократить время сегментации CTCA до <1 часа.

3. Сегментация данных визуализации NIRS-IVUS и реконструкция анатомии коронарных артерий. Данные NIRS-IVUS, изображающие интересующие сегменты, будут проанализированы опытным оператором, не имеющим представления о клинических деталях и данных визуализации CTCA, с 3-месячным интервалом от анализ данных CTCA с использованием программного обеспечения, которое позволяет определять просвет и границы внешней стенки сосуда, количественно определять количество бляшек и аннотировать кальцифицирующий компонент ткани при ВСУЗИ. Результатом анализа данных визуализации NIRS является хемограмма, которая представляет собой карту распределения липидного компонента вдоль стенки сосуда с цветовой кодировкой (желтый цвет указывает на повышенную вероятность, а красный - на низкую вероятность липидной ткани). Показателем липидной нагрузки является индекс основной липидной нагрузки (LCBI), который рассчитывается как доля желтых пикселей, соответствующих липидному компоненту, деленная на 1000. Кроме того, для каждого 2-миллиметрового сегмента генерируется блок-химограмма, которая дает сводку химограммы для этого сегмента и отображает вероятность присутствия липидной ткани в 2-миллиметровом блоке коронарной артерии. Блок-химограмма была подтверждена гистологией, и было показано, что она позволяет точно обнаруживать бляшки, богатые липидами.

   Сегментированные данные NIRS-IVUS будут использоваться для реконструкции коронарной анатомии с использованием установленной и хорошо проверенной методологии. Боковые ответвления диаметром >1,5 мм будут реконструированы по ангиографическим данным и объединены с геометрией основного сосуда, реконструированной по данным NIRS-IVUS, поскольку было показано, что боковые ответвления влияют на распределение ESS.

4. Моделирование кровотока Идентичные граничные условия будут применяться как к моделям на основе ВСУЗИ, так и к моделям на основе CTCA. Кровь будем считать ламинарной и несжимаемой ньютоновской жидкостью с динамической вязкостью 0,0035 Па•с и плотностью 1050 кг/м3. Стационарный профиль потока будет наложен на входе в просвет, поскольку это сокращает время расчета, и есть свидетельства того, что нет существенной разницы в расчетной ESS при использовании стационарного или пульсирующего профиля потока. Теория постоянного ESS Мюррея будет использоваться для вывода граничных условий в основной и боковой ветвях. Стенка артерии будет считаться жесткой, и на поверхности просвета будут применены условия прилипания. Скорость потока будет оцениваться на основе ангиографических данных путем измерения количества кадров, необходимых для прохождения контрастного вещества от входа до выхода реконструированного сегмента, объема сегмента на исходном уровне и частоты кадров в кино.
5. Анализ данных визуализации NIRS-IVUS и CTCA Ожидается, что NIRS-IVUS визуализация будет выполняться в среднем для 2,5 сосудов на пациента; из этих 40 случайно выбранных сосудов будут использоваться для обучения алгоритмов сегментации CTCA и характеристики бляшек (набор данных для обучения), а остальные - для целей проверки (набор данных для проверки).

В обучающем наборе интересующие сегменты, реконструированные из данных CTCA и NIRS-IVUS, будут разделены на сегменты по 2 мм, и соответствующие 2-миллиметровые сегменты будут идентифицированы в моделях CTCA и NIRS-IVUS. Для каждого 2-миллиметрового сегмента в моделях NIRS-IVUS будут оцениваться следующие показатели: средняя площадь просвета, средняя площадь наружной стенки сосуда, средняя площадь бляшки, средняя масса бляшки (определяется как: 100 x площадь бляшки/площадь сосуда), средняя площадь кальцификации. , LCBI и преобладающий ESS. Кроме того, каждый сегмент будет классифицироваться как богатый липидами или не богатый липидами в соответствии с блочной химограммой.

Аналогично, в моделях CTCA средняя площадь просвета, площадь наружной стенки сосуда, площадь бляшки, масса бляшки, площадь кальцификации и средняя преобладающая ESS будут оцениваться для каждого 2-миллиметрового сегмента и сравниваться с оценками NIRS-IVUS. Будут протестированы несколько подходов для оптимизации сегментации границ стенки сосуда, и будет принят лучший из них. Сегменты с повышенной кальцифицирующей нагрузкой и артефактами цветения будут идентифицированы, и в случае значительных различий между аннотациями CTCA и NIRS-IVUS будут реализованы методы машинного обучения, которые используют информацию, предоставленную NIRS-IVUS, для оптимизации сегментации CTCA. Будут определены адаптивные пороговые значения единиц Хаунсфилда, которые лучше всего идентифицируют липидную и кальцифицированную ткани. Будут созданы графики расширенных сосудов, изображающие распределение липидной ткани в моделях CTCA, и в них LCBICT будет оцениваться для каждого сегмента 2 мм и сравниваться с выходными данными NIRS. Анализ площади под кривой (AUC) будет использоваться для определения наилучшего количества бляшек по данным КТ, пороговых значений LCBI и ESS, которые соответствуют пороговым значениям NIRS-IVUS, которые указывают на наличие бляшек высокого риска (скопление бляшек: 67%, LCBI: 178 и ESS: 1Pa). Блок-химограмма в NIRS-IVUS будет использоваться для определения порога 2 мм LCBICT, который позволяет точно классифицировать 2-миллиметровые сегменты как богатые липидами или не богатые липидами. Точность этих отсечений будет проверена в наборе данных проверки.

Кроме того, в проверочном наборе данных данные NIRS-IVUS будут использоваться для выявления поражений коронарных артерий, определяемых как сегменты с бляшками> 40% в 3 последовательных кадрах. Для каждого поражения будет оцениваться его индекс ремоделирования и использоваться для классификации их как поражений с положительным или отрицательным ремоделированием. Данные NIRS-IVUS будут использоваться для характеристики их фенотипа и классификации их как: патологическое утолщение интимы/фиброзные бляшки, фибро-кальцифицирующие бляшки, фиброатеромы (FA) и кальцифицированные фиброатеромы. Классификация поражений NIRS-IVUS будет использоваться в качестве справочного стандарта для оценки точности CTCA в характеристике фенотипа поражения.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ - РАСЧЕТ МОЩНОСТИ Первичной конечной точкой исследования является способность CTCA обнаруживать FA. В исследовании Garcia-Garcia, включавшем 129 пациентов, подвергшихся ВСУЗИ одного сосуда, у каждого пациента было выявлено 1,7 поражения. В исследовании Puri et al. 45% поражений были FA при гистологическом исследовании. В этом исследовании NIRS в сочетании с ВСУЗИ позволила обнаружить FA с превосходной точностью (c-индекс: 0,80). Мы ожидаем, что сможем выполнять NIRS-IVUS визуализацию в 2,5 коронарных артериях на пациента и что качество визуализации CTCA будет оптимальным у 93% исследованных пациентов. Если мы наберем 70 пациентов, мы ожидаем, что успешно изучим с помощью NIRS-IVUS и CTCA 162 сосуда, из которых 120 (203 поражения - 92 FA) будут использоваться в качестве набора данных для проверки. Ожидается, что этот набор данных даст мощность 80%, чтобы продемонстрировать с использованием уровня значимости 5%, что чувствительность CTCA при выявлении FA не отличается от NIRS-IVUS (диапазон AUC CTCA: 0,89-0,71), предполагая истинную чувствительность 0,80 для NIRS-IVUS.

Вторичными конечными точками исследования являются точность CTCA для выявления: а) богатых липидами сегментов (с использованием блок-химограммы NIRS-IVUS в качестве золотого стандарта) и б) сегментов, подвергшихся низкому ESS (<1 Па, с использованием ESS, оцененного в модели NIRS-IVUS в качестве эталонного стандарта).