Precisión diagnóstica de la TC-RFF con un nuevo algoritmo de subpíxel grueso a fino en la detección de isquemia específica de lesión: un estudio multicéntrico prospectivo

Yaping Zeng; Xiao Wang; Zhe Tang; Tianchang Li; Xuejun Jiang; Fusui Ji; Yujie Zhou; Junbo Ge; Zhanquan Li; Yanyan Zhao; Changsheng Ma; Gary S. Mintz; Shaoping Nie

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Precisión diagnóstica de la TC-RFF con un nuevo algoritmo de subpíxel grueso a fino en la detección de isquemia específica de lesión: un estudio multicéntrico prospectivo

Yaping Zeng ^[6] ; Xiao Wang ^[6] ; Zhe Tang ^[6] ; Tianchang Li ^[7] ; Xuejun Jiang ^[1] ; Fusui Ji ^[2] ; Yujie Zhou ^[8] ; Junbo Ge ^[3] ; Zhanquan Li ^[9] ; Yanyan Zhao ^[10] ; Changsheng Ma ^[4] ; Gary S. Mintz ^[5] ; Shaoping Nie ^[6]
1. [1] Wuhan University
  
  Wuhan University
  
  China
2. [2] Beijing Hospital
  
  Beijing Hospital
  
  China
3. [3] Zhongshan Hospital
  
  Zhongshan Hospital
  
  China
4. [4] Capital Medical University
  
  Capital Medical University
  
  China
5. [5] Cardiovascular Research Foundation
  
  Cardiovascular Research Foundation
  
  Estados Unidos
6. [6] Center for Coronary Artery Disease, Division of Cardiology, Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University, Beijing, China
7. [7] Department of Cardiology, Sixth Medical Center of PLA General Hospital, Beijing, China
8. [8] Department of Cardiology, Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University, Beijing, China
9. [9] Department of Cardiology, Liaoning Provincial People's Hospital, Shenyang, China
10. [10] Medical Research & Biometrics Center, National Center for Cardiovascular Diseases, Fu Wai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, China
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Localización: Revista española de cardiología, ISSN 0300-8932, Vol. 77, Nº. 2, 2024, págs. 129-137
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Diagnostic accuracy of CT-FFR with a new coarse-to-fine subpixel algorithm in detecting lesion-specific ischemia: a prospective multicenter study
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Resumen
- español
  Introducción y objetivos Se ha desarrollado una nueva técnica basada en tomografía computarizada para la evaluación de la reserva fraccional de flujo (TC-RFF) con un algoritmo de subpíxel «de grueso a fino» para generar contornos luminales precisos. El objetivo de este estudio es evaluar el rendimiento diagnóstico de este nuevo algoritmo de TC-RFF para discriminar la isquemia específica de lesión utilizando la evaluación invasiva de la RFF ≤ 0,80 como referencia en pacientes con enfermedad coronaria.
  
  Métodos Este estudio prospectivo y multicéntrico evaluó a 330 pacientes sometidos a angiografía coronaria no invasiva con TC (ACTC) y evaluación invasiva de la RFF (mediana del intervalo, 2 días) en 6 hospitales terciarios. La TC-RFF se evaluó a ciegas con un algoritmo de subpíxel «de grueso a fino» para la evaluación de la luz.
  
  Resultados Entre marzo de 2019 y mayo de 2020, se incluyó a un total de 316 pacientes con 324 vasos. Hubo una buena correlación entre la TC-RFF y la evaluación invasiva de la RFF (r=0,76; p<0,001). La sensibilidad, la especificidad y la exactitud diagnóstica por vaso fueron, respectivamente, del 95,3, el 89,8 y el 92,0% para la TC-RFF y del 96,4, el 26,4 y el 53,1% para la ACTC para las estenosis>50%. La TC-RFF mostró mejor discriminación de la isquemia que la ACTC sola en general (ABC=0,95 frente a ABC=0,74; p<0,001) y en lesiones intermedias (ABC=0,96 frente a ABC=0,62; p<0,001) y en «zona gris» (ABC=0,88 frente a ABC=0,61; p<0,001). La especificidad, la exactitud y el ABC diagnóstica de la TC-RFF (el 71,9%, el 82,8% y 0,84) superaron las de la ACTC (el 9,4%, el 48,3% y 0,66) en pacientes o vasos con calcificación grave (todos, p<0,05).
  
  Conclusiones La TC-RFF con un algoritmo de subpíxel «de grueso a fino» proporcionó un alto rendimiento en la identificación de estenosis hemodinámicamente significativas. El rendimiento diagnóstico de la TC-RFF fue superior al de la ACTC en lesiones intermedias, de «zona gris» y con calcificación grave.
- English
  Introduction and objectives A new computed tomography-derived fractional flow reserve (CT-FFR) technique with a “coarse-to-fine subpixel” algorithm has been developed to generate precise lumen contours. The aim of this study was to assess the diagnostic performance of this new CT-FFR algorithm for discriminating lesion-specific ischemia using wire-based FFR ≤ 0.80 as the reference standard in patients with coronary artery disease.
  
  Methods This prospective, multicenter study screened 330 patients undergoing coronary CT angiography (CCTA) and invasive FFR (median interval 2 days) from 6 tertiary hospitals. CT-FFR was evaluated in a blinded fashion with a “coarse-to-fine subpixel” algorithm for lumen contour.
  
  Results Between March 2019 and May 2020, we included 316 patients with 324 vessels. There was a good correlation between CT-FFR and invasive FFR (r=0.76, P<.001). The diagnostic sensitivity, specificity, and accuracy on a per-vessel level were 95.3%, 89.8%, and 92.0% for CT-FFR, and 96.4%, 26.4%, and 53.1% for CCTA>50% stenosis, respectively. CT-FFR showed improved discrimination of ischemia compared with CCTA alone overall (AUC, 0.95 vs 0.74, P<.001) and in intermediate (AUC, 0.96 vs 0.62, P<.001) and “gray zone” lesions (AUC, 0.88 vs 0.61, P<.001). The diagnostic specificity, accuracy, and AUC for CT-FFR (71.9%, 82.8%, and 0.84) outperformed CCTA (9.4%, 48.3%, and 0.66) in patients or in vessels with severe calcification (all P<.05).
  
  Conclusions CT-FFR with a new “coarse-to-fine subpixel” algorithm showed high performance in identifying hemodynamically significant stenosis. The diagnostic performance of CT-FFR was superior to that of CCTA in intermediate lesions, “gray zone” lesions, and severely calcified lesions.