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    定量血流分数系统中虚拟支架植入技术的可行性探讨

    时间:2023-02-24 10:00:08 来源:千叶帆 本文已影响

    梁稳生,杨峻青,付冰奇,邓家成,郑胜能,贾乾君,黄育铭

    [1.广东省心血管病研究所心导管室广东省人民医院(广东省医学科学院),广州 510080;
    2.广东省心血管病研究所心内科广东省人民医院(广东省医学科学院),广州 510080;
    3.汕头大学医学院,广东汕头515041]

    在诊断冠状动脉粥样硬化的临界病变中血流储备分数(fractional flow reserve,FFR)被视为有创冠状动脉功能学的“金标准”[1-2]。大量研究指出,经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention,PCI)治疗后具有较高FFR值的患者,其临床预后结果表现更好[3]。然而,由于一次性耗材的经济成本、压力导丝操作难度、药物的副作用及并发症等影响,FFR在临床实践中的使用率并不高,术后靶血管的FFR 检测更少。定量血流分数(quantitative flow ratio,QFR)是一种基于计算机仿真的冠状动脉功能学的新方法,其解决了FFR压力导丝昂贵和操作复杂的问题。QFR 系统根据狭窄几何结构和充血流速计算冠状动脉的狭窄功能学,主要以计算分支分流和狭窄段的摩擦损失引起的压力损失,以及狭窄段流量突然膨胀引起的惯性损失,最终计算出目标段血管的QFR[4]。它在判别冠状动脉临界病变的准确度及其与FFR的一致性已经得到很好的验证[5-8],在临床上的使用率日渐上升。

    研究指出单纯依靠冠状动脉造影的冠状动脉内支架植入,术后20%~25%的患者存在残余心肌缺血,易发生持续性心绞痛或临床事件[9],表明支架植入的效果影响患者的预后。从冠状动脉功能学检测上分析,支架术后QFR≤0.89 增加了远期的心血管不良事件,这些不良事件包括心血管相关的死亡、心肌梗死以及缺血引起的靶血管血运重建[10-11]。日常实践中的一个重要问题是,如何能预测PCI 治疗后的冠状动脉生理功能学结果,并区分那些支架植入后对血管功能学改善不理想的病变,这同时会影响手术策略的选定。有研究通过分析PCI 治疗前FFR 的回撤曲线来预测PCI 治疗后的生理结果[10,12],但目前国内尚未有用QFR 预测支架术后生理功能的研究。本研究旨在使用无创的QFR分析,探究其虚拟支架植入技术预估PCI 治疗后QFR的准确度以及该技术在PCI治疗中的可行性。

    1.1 一般资料

    选择广东省人民医院2021 年1 月至4 月行冠状动脉支架植入术的患者。纳入标准:(1)定量冠状动脉造影(quantitative coronary angiography,QCA)分析术前血管的直径狭窄率≥50%;
    (2)支架植入前后的造影图像符合QFR 分析的标准。排除标准:(1)靶病变位于冠状动脉开口处的血管;
    (2)支架内再狭窄的患者;
    (3)造影剂过敏的患者;
    (4)严重肾功能不全的患者;
    (5)冠状动脉旁路移植术后的患者;
    (6)严重钙化或迂曲的血管。本研究已通过广东省人民医院医学伦理委员会审批,研究患者免签知情同意书。

    1.2 冠状动脉造影及定量冠状动脉造影分析方法

    冠状动脉造影选择数字减影血管造影机器的冠状动脉模式15 帧/s(fps)进行采集,在进行冠状动脉造影前,给冠状动脉注入硝酸甘油,采用非离子对比剂进行手动或者高压注射器注射。造影图的选择是血管病变部位无明显短缩、主支血管无严重重叠、对比剂冲刷血管良好。QCA 与QFR 的分析选取同一帧影像,本研究QCA 分析软件选用思创QCA 分析系统(北京思创贯宇科技开发有限公司,中国北京)。所有的QCA 计算是由一名熟练的QCA 分析员分析,同时由一名高级QCA 分析员复核所有的数据。

    1.3 定量血流分数分析方法

    102 支血管支架植入前后的造影图像,使用第二代QFR 系统(AngioPlus,博动医疗影像技术上海有限公司,中国上海)进行QFR 分析。QFR 操作如下:(1)选择清晰展现狭窄段的一帧造影图像作为血管轮廓描绘帧;
    (2)QFR 系统描绘血管轮廓和直径大于1 mm 的分支血管轮廓;
    (3)根据Murray 定律计算压降后的QFR。一名操作熟练的QFR 技术员分析所有血管的QFR,同时由一名高级的QFR分析师复核所有数据[4]。支架术后QFR 计算方法:(1)选取一帧冠状动脉支架植入术后的造影图,造影图选择舒张末期的血管充盈完好的影像;
    (2)QFR 系统根据血管情况自动描绘血管轮廓,同时描绘分支血管轮廓。

    1.4 虚拟支架植入及残余定量血流分数分析

    术前的QFR 分析,软件会自动识别血管病变的长度,并为此段血管虚拟植入与血管大小相适应的支架,再计算血管的QFR,即为残余QFR。操作如下:(1)熟练的QFR 技术员选择一帧能清晰显示冠状动脉狭窄的造影帧,QFR 系统自动描绘血管轮廓,当描绘血管轮廓有差异时允许人工修正;
    (2)在靶血管轮廓上添加直径大于1 mm 的分支血管轮廓;
    (3)在一名中级心内科医师指导下,QFR 技术员使用虚拟支架模式,根据术中现实支架释放时近端和远端标记点的位置,调整虚拟支架长度与其一致,计算残余QFR。一名熟练的QFR 技术员计算术前靶血管的残余QFR,同时由一名高级医师和QFR 分析师复核所有数据。

    1.5 统计学分析

    所有变量采用Shapiro-Wilk检验进行正态性分布检验。符合正态分布数值表示为();
    非正态分布变量表示为中位数(四分位数间距)[M(P25~P75)],采用非参数秩和检验进行比较(Wilcoxon秩和检验)。残余QFR与现实支架植入术后的QFR 使用Spearman 相关系数确定其相关性。分类变量以[n(%)]表示。以QFR>0.89 作为优PCI 治疗效果组,QFR≤0.89 作为次优PCI 治疗效果组,分析残余QFR 与术后QFR 的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)。绘制受试者工作特征曲线(receiver oper⁃ating characteristic curve,ROC)并计算曲线下面积(area under the curve,AUC)。使用双侧95%置信区间(CI)评价残余QFR 的统计学意义。使用SPSS 25.0 对所有数据进行分析,以双侧P<0.05 为差异具有统计学意义。

    2.1 患者基线资料情况

    110例患者中共13例患者由于造影图像不符合QFR 分析标准被排除,97例患者包含102 支血管符合标准入选本研究。患者的一般资料及冠状动脉病变特点见表1。

    表1 患者基线资料 [n=97,,n(%)]

    表1 患者基线资料 [n=97,,n(%)]

    2.2 血管分析情况

    102 支血管的血管分析情况见表2。图1 为PCI 治疗前后QFR 分析及虚拟支架、实际支架植入示意图。

    图1 PCI 治疗前后QFR 分析及虚拟支架、实际支架植入示意图(A 是左前降支动脉PCI 治疗前QFR 分析,左前降支术前的QFR 为0.75;
    B、C 是虚拟支架技术在血管三维重建及二维QFR 分析长轴图,在左前降支中段虚拟植入近端直径2.8 mm,远端直径2.5 mm,长度为17.6 mm 的支架,血管残余QFR 为0.91;
    D 是PCI 治疗中选择直径2.5 mm,长度为18 mm 的支架植入左前降支中段;
    E 是PCI 治疗后左前降支的QFR 为0.91)

    表2 血管分析情况 [n=102]

    2.3 残余定量血流分数与术后定量血流分数的比较

    102 支冠状动脉血管进行QFR 分析,PCI 治疗前分析虚拟支架植入得出的残余QFR 与PCI 治疗后QFR 结果进行对比。残余QFR 与术后QFR 比较,差异无统计学意义[0.97(0.94~0.98)vs.0.96(0.93,0.97),z=-1.90,P=0.057]。Spearman 相关分析结果显示,残余QFR 及术后QFR 的相关系数为0.58(95%CI:0.44~0.70,P<0.001),如图2。

    图2 残余QFR 与术后QFR 的相关性散点图

    2.4 残余定量血流分数预测次优PCI 治疗效果

    7 支(6.9%)血管支架植入术后QFR≤0.89,定义为次优PCI 治疗效果。残余QFR 预测PCI 治疗后QFR≤0.89 和QFR>0.89 的准确度、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为94.1%(95%CI:87.5~97.5)、54.5%(95%CI:28.0~78.8)、98.9%(95%CI:93.2~99.9)、85.7%(95%CI:42.0~99.2)、94.7%(95%CI:87.6~98.0)。如图3,残余QFR 的ROC AUC 为0.89(95%CI:0.77~1.00,P<0.01)。

    图3 残余QFR 预测PCI 治疗效果的ROC 图

    本研究评估了PCI 治疗前QFR 系统中虚拟支架植入技术预估PCI 治疗后血管功能学的能力。研究显示,102支血管中,虚拟支架植入后残余QFR与术后QFR 比较,差异无统计学意义(P=0.057),两者存在相关性;
    残余QFR 预测PCI 治疗效果的准确度、特异度、阴性预测值较高,残余QFR 的ROC 显示其检测PCI 治疗效果的诊断能效较好。由于术前的残余QFR 与术后的QFR 结果是连续变量,其一致性欠佳,相关系数低(r=0.58)。本实验采用分组方式绘制ROC,分为术后QFR≤0.89 组和术后QFR>0.89 组,术前残余QFR 预测术后QFR的准确度为94%,所以残余QFR 预测支架植入术后PCI 治疗效果的ROC 的AUC 大。

    术前FFR 的回撤曲线能识别冠状动脉弥漫、局限和长病变并预测支架术后血管的功能学,能优化支架植入效果和改善患者的预后[10,12]。然而,侵入性生理学工具始终有其局限性,实际操作中FFR 难以大规模地使用。本研究尝试使用术前的QFR 分析中虚拟支架植入技术,达到预测支架植入术后QFR 的效果。术前的QFR 曲线类似于FFR 回撤曲线,曲线斜率越大,对于QFR 的变化就越显著,也可用于识别冠状动脉病变的类型。相比于FFR,QFR 不需要使用压力导丝,不需要药物诱导血管充血,且操作简便[13]。总的来说,QFR 在经济成本和安全性等方面更具优势。

    另一方面,目前使用残余QFR 预测术后血管生理学功能的报道不多,其可行性和可重复性有待验证。Pepijn-a 等[14]对128支血管进行残余QFR 与支架术后FFR 的分析结果显示,残余QFR与支架术后FFR 相关系数为0.56。研究中支架术后FFR≤0.89 定义为次优PCI 治疗效果,残余QFR预测PCI 治疗效果的准确度、特异度、阳性预测值、敏感度和阴性预测值分别为74%、96%、89%、44%和70%,ROC 的AUC 为0.79[14]。本研究是残余QFR 预测以术后QFR 为标准PCI 治疗效果,其准确度(94%)和阴性预测值(94%)较前者研究结果高,分析其原因可能为由于纳入人群存在差异。本研究所纳入血管为弥漫病变的数量较少,83.3%血管仅植入1 枚支架,较前者(70.1%)高,术后次优PCI 治疗效果的数量比前者少。同时本研究采用的是第二代QFR,其运用了Murray 分支模型,相对于前者所用锥形模型分析,准确度有所提高。

    大多数次优PCI 治疗效果是由未行支架植入治疗的病变或是支架不能完全覆盖的弥漫性病变引起[10]。目前的分析表明,这些次优结果是可以通过PCI 治疗前的QFR 分析进行预测的,长支架和QFR 曲线下降曲率最大的区域植入支架在一定程度上提高残余QFR,但可能仍不足以达到良好的术后生理学功能[12]。对于这些患者,手术血管重建术或不同的二级预防策略是否有效或更可取尚不清楚,虚拟支架植入技术可能对治疗决策有所帮助。同时使用该技术选择最佳靶病变区域并予以支架覆盖,术后或许能得到预想中最佳的功能结果。

    本研究的局限在于:(1)研究是回顾性分析,并非严格按照虚拟支架技术指导PCI 治疗的随机对照研究。(2)残余QFR、术后QFR 未能与冠状动脉功能学检测“金标准”FFR 作对比。(3)总样本量偏小,支架术后QFR 为次优PCI 治疗效果占比少,对残余QFR 的阳性预测值有一定的影响;
    (4)未使用腔内影像评估支架植入前血管的情况及观察支架植入后支架成形、贴壁等情况,例如复杂钙化病变的PCI 治疗可能产生欠佳的术后结果,可能导致残余QFR 与PCI 治疗后QFR 之间的不一致。

    综上所述,QFR 系统中虚拟支架植入技术是可行的,其有助于评估术后的QFR 结果,以进一步细化支架植入术前靶病变的选择,帮助术者制定手术策略。

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