Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sử dụng chụp ảnh bằng quang học kết hợp với siêu âm nội mạch để định lượng độ dày và độ dễ bị tổn thương của mảng bám động mạch vành: Một nghiên cứu thí điểm
Tóm tắt
Việc phát hiện các mảng bám động mạch vành dễ bị tổn thương trong cơ thể và đánh giá mức độ dễ bị tổn thương của chúng đã là những thách thức lớn đối với các lâm sàng viên và cộng đồng nghiên cứu. Siêu âm nội mạch (IVUS) thường được sử dụng trong thực hành lâm sàng để chẩn đoán và đưa ra quyết định điều trị. Tuy nhiên, do độ phân giải hạn chế của IVUS (khoảng 150–200 µm), nó không đủ khả năng phát hiện các mảng bám dễ bị tổn thương với độ dày lớp phủ tối thiểu là 65 µm. Chụp ảnh quang học đồng bộ (OCT) có độ phân giải từ 15–20 µm và có thể đo độ dày lớp phủ xơ một cách chính xác hơn. Mục tiêu của nghiên cứu này là sử dụng OCT như một tiêu chuẩn để thu thập độ dày lớp phủ mảng bám động mạch vành theo từng bệnh nhân và đánh giá sự khác biệt giữa các phép đo lớp phủ xơ của OCT và IVUS. Một chỉ số lớp phủ với giá trị nguyên từ 0–4 cũng được giới thiệu như một phép đo định lượng về độ dễ bị tổn thương của mảng bám để nghiên cứu độ dễ bị tổn thương của mảng bám. Dữ liệu từ 10 bệnh nhân (tuổi trung bình: 70,4; nam: 6; nữ: 4) bị bệnh tim mạch vành đã được thu thập từ Quỹ Nghiên cứu Tim mạch (CRF) thông qua một quy trình đã được phê duyệt với sự đồng ý của bệnh nhân. 348 lát cắt với lõi lipid và lớp phủ xơ đã được chọn để nghiên cứu. Phân đoạn dữ liệu dựa trên Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và dựa trên chuyên gia đã được thực hiện bằng các phương pháp đã được công bố trước đó. Dữ liệu độ dày lớp phủ đã được trích xuất để định lượng sự khác biệt giữa các phép đo của IVUS và OCT. Đối với 348 lát cắt đã được phân tích, sự khác biệt giá trị trung bình giữa các phép đo độ dày lớp phủ của OCT và IVUS là 1,83% (p = 0,031). Tuy nhiên, giá trị trung bình của sự khác biệt từng điểm là 35,76%. So sánh độ dày lớp phủ tối thiểu cho mỗi mảng bám, giá trị trung bình của sự khác biệt IVUS-OCT cho 20 mảng bám là 44,46%, dao động từ 2,36% đến 91,15%. Đối với các giá trị chỉ số lớp phủ đã được gán cho 348 lát cắt, sự không nhất quán giữa các gán của OCT và IVUS là 25%. Tuy nhiên, đối với các nhóm chỉ số lớp phủ OCT = 2 và 3, tỷ lệ không nhất quán lần lượt là 91% và 80%. Hơn nữa, việc quan sát sự thay đổi chỉ số lớp phủ từ mức cơ sở đến theo dõi cho thấy rằng các kết quả của IVUS khác với OCT tới 80%. Những kết quả sơ bộ này cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa các phép đo độ dày lớp phủ mảng bám của IVUS và OCT. Cần thực hiện các nghiên cứu quy mô lớn trên bệnh nhân để xác nhận phát hiện của chúng tôi.
Từ khóa
#Kỹ thuật Y sinh và Công nghệ sinh học #Vật liệu sinh học #Công nghệ sinh học #Kỹ thuật Y sinh/Công nghệ sinh họcTài liệu tham khảo
Kolodgie FD, Burke AP, Farb A, Gold HK, Yuan J, Narula J, et al. The thin-cap fibroatheroma: a type of vulnerable plaque: the major precursor lesion to acute coronary syndromes. Curr Opin Cardiol. 2001;16(5):285–92.
Virmani R, Burke AP, Farb A, Kolodgie FD. Pathology of the Vulnerable Plaque. J Am Coll Cardiol. 2006;47(8):C13–8.
Stary HC, Chandler AB, Dinsmore RE, Fuster V, Glagov S, Insull W, et al. A definition of advanced types of atherosclerotic lesions and a histological classification of atherosclerosis. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 1995;15(9):1512–31.
Virmani R, Kolodgie FD, Burke AP, Farb A, Schwartz SM. Lessons from sudden coronary death: a comprehensive morphological classification scheme for atherosclerotic lesions. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2000;20(5):1262–75.
Herrick JB. Clinical features of sudden obstruction of the coronary arteries. JAMA. 1983;250(13):1757–65.
Burke AP, Farb A, Malcom GT, Liang YH, Smialek J, Virmani R. Coronary risk factors and plaque morphology in men with coronary disease who died suddenly. N Engl J Med. 1997;336(18):1276–82.
Mintz GS, Nissen SE, Anderson WD, Bailey SR, Erbel R, Fitzgerald PJ, et al. American college of cardiology clinical expert consensus document on standards for acquisition, measurement and reporting of intravascular ultrasound studies (IVUS). A report of the American College of Cardiology Task Force on Clinical Expert Consensus Documents. J Am Coll Cardiol. 2001;37(5):1478–92.
Stone GW, Maehara A, Lansky AJ, de Bruyne B, Cristea E, Mintz GS, et al. A prospective natural-history study of coronary atherosclerosis. N Engl J Med. 2011;364(3):226–35.
Yang R, Lv Y, Guo C, Li M, Zhang M, Wang Z, et al. Intravascular ultrasound-guided percutaneous coronary intervention for patients with coronary bifurcation lesions: a systematic review and meta-analysis. Medicine. 2020;99(37):e20798.
Gao Z, Hau WK, Lu M, et al. Automated Framework for Detecting Lumen and Media-Adventitia Borders in Intravascular Ultrasound Images. Ultrasound Med Biol. 2015;41(7):2001–21.
Gao Z, Chung J, Abdelrazek M, et al. Privileged modality distillation for vessel border detection in intracoronary imaging. IEEE Trans Med Imag. 2020;39(5):1524–34.
Zhang Q, Pang X, Zhang Z, et al. Miniature Transducer Using PNN-PZT-based Ceramic for Intravascular Ultrasound. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2019;66(6):1102–9.
Su M, Zhang Z, Hong J, et al. Cable-Shared Dual-Frequency Catheter for Intravascular Ultrasound. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2019;66(5):849–56.
Maehara A, Mintz GS, Stone GW. OCT versus IVUS: accuracy versus clinical utility. JACC -Cardiovasc Imag. 2013;6(10):1105–7.
Tearney GJ, Regar E, Akasaka T, Adriaenssens T, Barlis P, Bezerra HG, et al. Consensus standards for acquisition, measurement, and reporting of intravascular optical coherence tomography studies: a report from the International Working Group for Intravascular Optical Coherence Tomography Standardization and Validation. J Am Coll Cardiol. 2012;59(12):1058–72.
Kume T, Akasaka T, Kawamoto T, Okura H, Watanabe N, Toyota E, et al. Measurement of the thickness of the fibrous cap by optical coherence tomography. Am Heart J. 2006;152(755):e1-755.e4.
Kini AS, Vengrenyuk Y, Yoshimura T, et al. Fibrous cap thickness by optical coherence tomography in vivo. J Am Coll Cardiol. 2017;69(6):644–57.
Hou J, Xing L, Jia H, et al. Comparison of intensive versus moderate lipid-lowering therapy on fibrous cap and atheroma volume of coronary lipid-rich plaque using serial optical coherence tomography and intravascular ultrasound imaging. Am J Cardiol. 2016;117(5):800–6.
Jang IK, Tearney GJ, MacNeill B, et al. In vivo characterization of coronary atherosclerotic plaque by use of optical coherence tomography. Circulation. 2005;111(12):1551–5.
Guo X, Giddens DP, Molony D, Yang C, Samady H, Zheng J, et al. Combining IVUS and optical coherence tomography for more accurate coronary cap thickness quantification and stress/strain calculations: a patient-specific three-dimensional fluid-structure interaction modeling approach. J Biomech Eng. 2018;140(4):041005.
Miyamoto Y, Okura H, Kume T, et al. Plaque Characteristics of Thin-Cap Fibroatheroma Evaluated by OCT and IVUS. JACC Cardiovasc Imag. 2011;4(6):638–46.
Ozaki Y, Ohota M, Ismail TF, et al. Thin cap fibroatheroma defined as lipid core abutting lumen (LCAL) on integrated backscatter intravascular ultrasound - comparison with optical coherence tomography and correlation with peri-procedural myocardial infarction. Circ J. 2015;79(4):808–17.
Fujii K, Hao H, Shibuya M, Imanaka T, Fukunaga M, Miki K, et al. Accuracy of OCT, Grayscale IVUS, and their combination for the diagnosis of coronary TCFA: An Ex Vivo validation study. JACC-Cardiovasc Imag. 2015;8(4):451–60.
MacNeill BD, Lowe HC, Takano M, et al. Intravascular modalities for detection of vulnerable plaque: current status[J]. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2003;23(8):1333–42.
Fujii K, Hao H, Ohyanagi M, et al. Intracoronary imaging for detecting vulnerable plaque. Circ J. 2013;77(3):588–95.
Ohayon J, Finet G, Gharib AM, Herzka DA, Tracqui P, HerouX J, et al. Necrotic core thickness and positive arterial remodeling index: emergent biomechanical factors for evaluating the risk of plaque rupture. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2008;295(2):H717-727.
Brown AJ, Obaid DR, Costopoulos C, Parker RA, Calvert PA, Teng Z, et al. Direct comparison of virtual-histology intravascular ultrasound and optical coherence tomography imaging for identification of thin-cap fibroatheroma. Circ-Cardiovasc Imaging. 2015;8(10):e0003487.
Kubo T, Nakamura N, Matsuo Y, et al. Virtual histology intravascular ultrasound compared with optical coherence tomography for identification of thin-cap fibroatheroma. Int Heart J. 2011;52(3):175–9.
Diletti R, Garcia-Garcia HM, Gomez-Lara J, Brugaletta S, Wykrzykowska JJ, van Ditzhuijzen N, et al. Assessment of coronary atherosclerosis progression and regression at bifurcations using combined IVUS and OCT. JACC Cardiovasc Imaging. 2011;4(7):p774-780.
Xie Z, Tian J, Ma L, Du H, Dong N, Hou J, He J, et al. Comparison of optical coherence tomography and intravascular ultrasound for evaluation of coronary lipid-rich atherosclerotic plaque progression and regression. Eur Heart J. 2015;16(12):p1374-1380.
Zhang C, Guo X, Guo X, Molony D, Li H, Samady H, et al. Machine Learning model comparison for automatic segmentation of intracoronary optical coherence tomography and plaque cap thickness quantification. CMES- Comp Model Eng Sci. 2020;123(2):631–46.
Guo X, Tang D, Molony D, Yang C, Samady H, Zheng J, et al. A machine learning-based method for intracoronary OCT segmentation and vulnerable coronary plaque cap thickness quantification. Int J Comput Methods. 2019;16(3):SI1842008.
Abdolmanafi A, Duong L, Dahdah N, Adib IR, Cheriet F. Characterization of coronary artery pathological formations from OCT imaging using deep learning. Biomed Optics Express. 2018;9(10):4936–60.
Athanasiou LS, Olender ML, Hernandez JMD, Ben-Assa E, Edelman ER. A deep learning approach to classify atherosclerosis using intracoronary optical coherence tomography. Medical Imaging 2019: Computer-Aided Diagnosis. 2019; 10950.
Sano K, Kawasaki M, Okubo M, Yokoyama H, Ito Y, Murata I, et al. In Vivo quantitative tissue characterization of angiographically normal coronary lesions and the relation with risk factors. Circ J. 2005;69(5):543–9.