CT-FFR在新领域的应用进展 1.冠脉斑块的定性与定量 冠咏CTA不能识别不稳定斑块,但可发现提示斑块不稳定(易损)的一些征象,帮助临床医师预测斑块破裂和突发血管内血栓形成的风险。 提示冠脉斑块破裂高风险的冠脉CTA特征: ①正性重构:重构指数(RI=b/a)≥1.1,提示斑块呈外向性生长; ...
与有创FFR相比,344个钙化灶中,基于机器学习的CT-FFR总体敏感性为0.84,特异性和准确性分别为0.94和0.90。与单独CCTA相比,CT-FFR对轻中度钙化病变和钙化重构指数≥1的缺血病灶诊断性能有所提高,对钙化积分中等或较高患者及血管的诊断准确性和特异性均高于CCTA。 2.对支架植入患者预后评估的价值 基于机器学习的CT-FFR...
CT-FFR是目前临床最便捷的无创性血流动力学评价方法,仅需CCTA图像即可完成计算,无需额外的扫描和药物负荷试验。CT-FFR目前主要有两种计算方法:基于CFD模拟计算和基于机器学习(machine learning,ML)模型计算。DISCOVER-FLOW、DeFACTO和NXT系列研究验证了CFD方法对...
2021年发表的中国多中心研究探讨了基于机器学习的CT-FFR对钙化病变的诊断效能,纳入442例患者、544条冠脉分析,皆在90天内行有创FFR检查。分析发现,病变钙化程度并未影响CT-FFR的诊断效能,即使是重度钙化病变。与有创FFR相比,344个钙化灶中,基于机器学习的CT-FFR总体敏感性为0.84...
目前,CT-FFR技术的临床应用处于起步阶段,存在局限性,主要适用于临床症状稳定的冠心病患者,后续还需深入研究加以改进。 深脉分数产品简介 深脉分数基于冠脉CTA,采用深度学习技术进行血管分割与重建,提取血管中心线,采用深度学习技术计算血流储备分数。 该产品预期在进行冠状动脉血管造影检查之前,辅助培训合格的医技人员评估...
FFR于1993年由Pijls博士提出,是一种通过压力测定来推算冠脉血流的指标。它是目前公认的评估冠状动脉狭窄对血流影响程度的功能性评价指标。FFR主要通过计算冠状动脉狭窄远端压力与主动脉根部压力之比来获得,狭窄远端压力可以通过压力导丝在最大灌注血流(通过冠脉内或静脉内注射罂粟碱或腺苷或ATP)测得。FFR=Pd/Pa(Pd为...
一、CT-FFR的研究现状 众所周知,冠心病严重威胁着人类的健康。而且发病年龄日趋年轻化,它已经成为重要的“隐形杀手”。因此对冠状动脉病变的早期诊断已成为医学界人士不懈追求的目标。 CT-FFR是一种崭新的无创技术,它将CT与FFR各自的优势相结合,从结构和功能两方面评估冠状动脉狭窄。临床上我们医师经常会面对这一类冠...
近年来,随着计算机仿真计算技术的快速发展,基于冠脉CTA的FFR计算技术逐步产业化。多项临床研究表明,CT-FFR技术在功能性心肌缺血的诊断性能方面优于冠脉CTA,可以避免不必要的冠脉ICA和PCI,降低患者的医疗风险和经济负担,节省医疗资源。 深脉分数和FFRCT功能相同,均是基于冠脉CTA计算血流储备分数,主要差异在于所用技术不同...
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2.6 CT-FFR的ROC曲线下面积 在患者水平,CT-FFR用于诊断心肌缺血的ROCAUC为0.852(95%CI 0.758~0.946,P<0.001),最佳诊断界值为0.805(图2)。在血管水平,CT-FFR用于诊断心肌缺血的ROC AUC为0.848(95%CI 0.758~0.938,P<0.001),最佳诊断界值为0.805(图3)。2.7CT-FFR值与FFR值的相关性Pearson’s相关分析显示,在...