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目的：この研究の目的は、冠動脈疾患の患者において、血管造影画像のみから心筋分率フローリザーブ（FFR）を正確に予測するコンピューターモデルを開発することでした。 背景：FFRに導かれた経皮的冠動脈介入（PCI）は、標準評価だけよりも優れています。FFR誘導PCIは、臨床転帰の改善、埋め込まれたステントの数の減少、およびコストの削減をもたらします。現在、FFRは少数の患者で使用されています。侵襲性の低いFFRは貴重なツールになります。 方法：選択的PCIを待っている安定した冠動脈疾患のある19人の患者が研究されました。彼らは回転冠動脈造影を受けました。FFRを測定し、生理学的に有意な病変をステント留め、血管造影とFFRを繰り返しました。3次元動脈の解剖学的構造前後のステント後の解剖学は、オフラインで再構築されました。計算流体ダイナミクス分析の汎用境界条件が適用されました。仮想分数フローリザーブ（VFFR）および測定された分数フローリザーブ（MFFR）値を比較しました。 結果：35の一致した解剖学的および生理学的データセットが得られました。10の右冠動脈（RCA）（5つの前後のステントおよびポストステント）、および12の左冠動脈（LCA）（8つの前およびステント後）。計算流体ダイナミクスモデルは、どの病変が生理学的に有意であり（FFR <0.80）、それぞれ97％、86％、100％、100％、および97％の精度、感度、特異性、正、および負の予測値を持つ（FFR> 0.80）ではなかったものを予測しました。平均して、VFFR値はMFFRから±0.06の逸脱（平均Delta = 0.02、SD = 0.08）偏っていました。VFFRとMFFRは密接に相関していました（r = 0.84）。 結論：回転冠動脈造影に基づいて、冠動脈内生理学のモデルを開発しました。97％の精度で有意な病変が特定されました。FFRは、侵襲的測定や充血を必要とせずに確実に予測されました。
目的：この研究の目的は、冠動脈疾患の患者において、血管造影画像のみから心筋分率フローリザーブ（FFR）を正確に予測するコンピューターモデルを開発することでした。 背景：FFRに導かれた経皮的冠動脈介入（PCI）は、標準評価だけよりも優れています。FFR誘導PCIは、臨床転帰の改善、埋め込まれたステントの数の減少、およびコストの削減をもたらします。現在、FFRは少数の患者で使用されています。侵襲性の低いFFRは貴重なツールになります。 方法：選択的PCIを待っている安定した冠動脈疾患のある19人の患者が研究されました。彼らは回転冠動脈造影を受けました。FFRを測定し、生理学的に有意な病変をステント留め、血管造影とFFRを繰り返しました。3次元動脈の解剖学的構造前後のステント後の解剖学は、オフラインで再構築されました。計算流体ダイナミクス分析の汎用境界条件が適用されました。仮想分数フローリザーブ（VFFR）および測定された分数フローリザーブ（MFFR）値を比較しました。 結果：35の一致した解剖学的および生理学的データセットが得られました。10の右冠動脈（RCA）（5つの前後のステントおよびポストステント）、および12の左冠動脈（LCA）（8つの前およびステント後）。計算流体ダイナミクスモデルは、どの病変が生理学的に有意であり（FFR <0.80）、それぞれ97％、86％、100％、100％、および97％の精度、感度、特異性、正、および負の予測値を持つ（FFR> 0.80）ではなかったものを予測しました。平均して、VFFR値はMFFRから±0.06の逸脱（平均Delta = 0.02、SD = 0.08）偏っていました。VFFRとMFFRは密接に相関していました（r = 0.84）。 結論：回転冠動脈造影に基づいて、冠動脈内生理学のモデルを開発しました。97％の精度で有意な病変が特定されました。FFRは、侵襲的測定や充血を必要とせずに確実に予測されました。
OBJECTIVES: The aim of this study was to develop a computer model that accurately predicts myocardial fractional flow reserve (FFR) from angiographic images alone, in patients with coronary artery disease. BACKGROUND: Percutaneous coronary intervention (PCI) guided by FFR is superior to standard assessment alone. FFR-guided PCI results in improved clinical outcomes, a reduction in the number of stents implanted, and reduced cost. Currently FFR is used in few patients. A less invasive FFR would be a valuable tool. METHODS: Nineteen patients with stable coronary artery disease awaiting elective PCI were studied. They underwent rotational coronary angiography. The FFR was measured, physiologically significant lesions were stented, and angiography and FFR were repeated. Three-dimensional arterial anatomy pre- and post-stenting was reconstructed offline. Generic boundary conditions for computational fluid dynamics analysis were applied. The virtual fractional flow reserve (vFFR) and measured fractional flow reserve (mFFR) values were compared. RESULTS: Thirty-five matched anatomical and physiological datasets were obtained: 10 right coronary arteries (RCA) (5 pre- and post-stenting), and 12 left coronary arteries (LCA) (8 pre- and post-stenting). The computational fluid dynamics model predicted which lesions were physiologically significant (FFR <0.80) and which were not (FFR >0.80) with accuracy, sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of 97%, 86%, 100%, 100%, and 97% respectively. On average, the vFFR values deviated from mFFR by ±0.06 (mean delta = 0.02, SD = 0.08). The vFFR and mFFR were closely correlated (r = 0.84). CONCLUSIONS: We have developed a model of intracoronary physiology based upon a rotational coronary angiogram. Significant lesions were identified with 97% accuracy. The FFR was reliably predicted without the need for invasive measurements or inducing hyperemia.
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