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DEEPVESSEL FFR
- Angiografía TC de vasos coronarios
- Isquemia miocárdica
DEEPVESSEL FFR (DVFFR) es un software de análisis de imágenes desarrollado para el análisis cuantitativo y cualitativo de la angiografía coronaria por tomografía computarizada (ACTC). El software utiliza técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para calcular de forma no invasiva el índice de reserva fraccional de flujo (fractional flow reserve, FFR), un índice que cuantifica la gravedad de la isquemia miocárdica asociada a la estenosis arterial. El objetivo es proporcionar una evaluación funcional fisiológica adicional de la arteriopatía coronaria (APC).1
Imágenes mostradas solo con fines ilustrativos.
El 72% de los estudios realizados por angiografía coronaria invasiva (ACI) diagnóstica se podrían haber evitado con el uso de un valor DL-FFRCT >0,8 como valor de corte para la intervención.2
Valores predictivo positivos y negativos de isquemia por encima del 82 % al nivel del paciente y por encima del 85 % al nivel de vasos sanguíneos.3
- Las imágenes de ATC coronaria de entrada deben adquirirse mediante un escáner de TC con al menos 64 filas de detectores;
- Es posible que las imágenes de ATC coronaria de entrada con cualquiera de las siguientes condiciones NO sean aptas para el análisis DVFFR y deben excluirse:
- Parámetros de imagen insuficientes:
- Grosor del corte >1 mm;
- Espaciado de cortes >1 mm;
- Espaciado de píxeles en el plano >0,55 mm;
- kVp <70;
- Calidad de imagen insuficiente:
- Imágenes con artefactos de imagen graves, incluidos artefactos de movimiento, desalineación de calcio, bajo contraste y mucho ruido.
- El software genera los resultados del análisis DVFFR en dos pasos principales. El primer paso genera automáticamente un modelo de árbol de arterias coronarias en 3D a partir de la imagen de la ATC, utilizando algoritmos de segmentación basados en aprendizaje profundo. Se permite realizar correcciones manuales de los resultados de la segmentación cuando sea necesario para confirmar la precisión de la segmentación del árbol de arterias coronarias en 3D.
- En el segundo paso, el marco de aprendizaje profundo consta de una red de perceptrones multicapa (multi-layer perceptron network, MLP) y una red neuronal recursiva multicapa bidireccional (bidirectional multi-layer recursive neural network, BRNN), que utilizan los resultados de la segmentación y la imagen de la ATC, para estimar valores de FFR semicontinuos, a lo largo de las líneas centrales de las arterias coronarias.
- El resultado del análisis es un informe en formato PDF con una evaluación DVFFR detallada y visualizaciones rama por rama, junto con un modelo de árbol DVFFR 3D donde los valores DVFFR se asignan sobre el modelo de superficie.
Riesgo de clase UE y marcado CE
Marcado CE a partir del: 6 de agosto de 2018. Clase según la Directiva de productos sanitarios de la UE: IIa
Estado de reembolso
No reembolsado.
Contraindicaciones
El producto en sí no provoca reacciones adversas. Sin embargo, debido a que este producto se basa en la tomografía de las arterias coronarias, existen requisitos estrictos sobre la calidad de la imagen de TC que procesará este software. Las imágenes de TC inapropiadas pueden afectar los resultados del cálculo de FFR y, por lo tanto, afectar la evaluación diagnóstica. Las normas y requisitos específicos de tomografía se muestran en las precauciones. Si el paciente no es apto para obtener imágenes de ATC, este producto no se utilizará.
Población objetivo
- Pacientes con dolor torácico y sospecha de arteriopatía coronaria que necesitan confirmación.
- Pacientes con arteriopatía coronaria que necesitan una evaluación adicional.
1.
Instrucciones de uso de DEEPVESSEL FFR, versión de software 1.0
2.
Li, Y., Qui, H., Hou, Z., et al.(2022):Additional value of deep learning computed tomographic angiography-based fractional flow reserve in detecting coronary stenosis and predicting outcomes. Acta Radiologica 63.1: 133–140.
3.
Wang, Z., Zhou Y., Zhao , Y. et al.(2019):Diagnostic accuracy of a deep learning approach to calculate FFR from coronary CT angiography. Journal of geriatric cardiology: JGC 16.1: 42.
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