Murray law-based quantitative flow ratio for assessment of left main bifurcation derived from a single fluoroscopic angiographic view as compared to FFRCT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In patients with complex CAD, the presence of left main (LM) disease is an important prognostic factor in assessing the risk balance between PCI and CABG. Functional assessment has become standard of care to evaluate the significance of coronary stenosis and to justify the performance of PCI in the contemporary practice. FFRCT is a well-established method based on 3D reconstruction of coronary artery derived from CCTA. The Murray law-based quantitative flow reserve (μQFR) is a novel computational method of invasive angiography relying on a single angiographic view that takes into account side branches diameters to compute fractal flow division. The aim of the current analysis is to evaluate in patients with complex CAD the feasibility of μQFR in LM bifurcation and its diagnostic concordance with FFRCT. The impact of the optimal viewing angle defined by CCTA on the physiological assessment of the LM bifurcation using a single angiographic view was also evaluated. Methods In 299 consecutive patients with 3-vessel disease with or without LM coronary artery disease, up to 3 analyzable fluoroscopic projections per patient were analysed with μQFR retrospectively. FFRCT and μQFR were measured at 3 fiducial landmark points: i) point of LM bifurcation (POB); ii) proximal LAD 10 mm distal to POB; ii) proximal LCX 10 mm distal to POB. CCTA-based “optimal viewing angle” of LM bifurcation are computed by creating a 3-point closed spline involving the LM, LAD, and LCX at 5mm from the POB and subsequently by reconstructing the “en face” fluoroscopic viewing angle of the spline. The en face viewing angle provides an optimal assessment of the bifurcation geometry [1]. In terms of Rx gantry angulation, the closest angiographic projection to the optimal viewing angle derived from CCTA was defined as the “best fluoroscopic projection” for each patient. Results In 299 patients, 793 projections were analysed with μQFR and compared to FFRCT. Single view μQFR was analyzable in 100%. Correlation and agreement between μQFR and FFRCT for 793 projections in 299 patients are shown in Figure 1A, 2A. The Spearman's correlation coefficient showed moderate correlations at POB (r=0.481, p<0.001) and LCX (r=0.584, p<0.001), and strong correlation at LAD (r=0.642, p<0.001). Correlation and agreement between μQFR and FFRCT for best projections from each patient are shown in Figure 1B, 2B. Correlations were improved in the best projections with the following Spearman's correlation coefficient: at POB (r=0.522, p<0.001), LCX (r=0.622, p<0.001), and LAD (r=0.695, p<0.001). Conclusion Computation of μQFR from a single angiographic view has a high feasibility. Tailored optimal fluoroscopic view is essential for the physiological assessment of the LM bifurcation using a single angiographic view. Evaluation of diagnostic accuracy of μQFR warrants further analysis of the LMCAD after prospective planning of the optimal fluoroscopic view based on the selection of the best CCTA 3D view. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».