<
div>
Onderzoekers gebruiken een benadering die radiomics wordt genoemd om toekomstige hartgebeurtenissen zoals hartaanvallen te voorspellen, volgens een studie die vandaag (14 februari 2023) is gepubliceerd in Radiologie, een tijdschrift van de Radiological Society of North America (RSNA). Radiomics stelt onderzoekers in staat om kwantitatieve of meetbare gegevens uit CT-beelden te extraheren die ziektekenmerken kunnen onthullen die niet zichtbaar zijn in de beelden alleen.
Coronaire hartziekte wordt in verband gebracht met vette afzettingen van plaque die zich ophopen binnen de slagaderwanden. Grote, lipiderijke plaques zijn kwetsbaar voor scheuren. Het scheuren van deze plaques veroorzaakt de meeste hartaanvallen. Het is echter een uitdaging om te voorspellen welke plaques zullen scheuren.
Onderzoekers in China ontwikkelden een radiomics-model dat informatie van coronaire CT-angiografiebeelden gebruikt om de kwetsbaarheid van plaque te beoordelen. Ze ontwikkelden het model bij 299 patiënten. Vervolgens bestudeerden ze de aanpak bij 708 patiënten met verdenking op coronaire hartziekte.
Het model maakte de detectie mogelijk van kwetsbare plaques die verband houden met een verhoogd risico op ernstige ongunstige cardiale gebeurtenissen zoals hartaanvallen. Een hoge radiomische signatuur was onafhankelijk geassocieerd met deze gebeurtenissen gedurende een mediane follow-up van drie jaar.
. (D-F) Afbeeldingen tonen een niet-kwetsbare plaque met lage RS. (D, E) CCTA-afbeeldingen tonen een gedeeltelijk verkalkte plaque (pijl in D) met een RS-waarde van 0,50 in de proximale linker anterieure dalende slagader. (F) Overeenkomstige intravasculaire US-scan bevestigt de plaque als een gedeeltelijk verkalkte plaque zonder echoverzwakking en echolucente zone. Hoge versus lage RS-laesie werd gedefinieerd met een optimale afkapwaarde van 0,53 (bereik, 0,46-0,58). Krediet: Radiologische Vereniging van Noord-Amerika
« De resultaten van deze studie zijn bemoedigend en opwindend », zei co-hoofdauteur Long Jiang Zhang, MD, Ph.D., van de afdeling Radiologie van het Jinling Hospital, Medical School of Nanjing University in Nanjing, China. « Radiomics bood een meer accurate benadering om kwetsbare plaques te detecteren in vergelijking met conventionele anatomische parameters voor coronaire CT-angiografie. »
De radiomische signatuur zou gemakkelijk kunnen worden toegevoegd aan de klinische praktijk, zei Dr. Zhang. In de kliniek zou het potentieel kwetsbare plaques kunnen beoordelen en kunnen helpen bij het stratificeren van hoogrisicopatiënten.
« Als de radiomics-analyse is ingebed in het routinematige CT-angiografiewerkstation, kan het automatisch kwetsbare plaques identificeren voor beoordeling door een arts, » zei Dr. Zhang. « Zo kunnen radiomics de <span class= »glossaryLink » aria-describedby= »tt » data-cmtooltip= »
nauwkeurigheid
Hoe dicht de gemeten waarde overeenkomt met de juiste waarde.[{“attribute”:”data-cmtooltip”, “format”:”html”}]” data-gt-translate-attributen=”
”>nauwkeurigheid en precisie van plaquedetectie met een hoog risico in de dagelijkse klinische praktijk.”
De onderzoekers zijn van plan een radiomics-model te bouwen van verschillende scannertypes en leveranciers. Ze plannen ook een grotere, multicenter studie van 10.000 patiënten.
« Met de steun van grote observationele studies en gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken, kan de radiomics-benadering helpen bij het begeleiden van klinische besluitvorming en het verbeteren van de patiëntenzorg in de toekomst, » zei Dr. Zhang. « Een coronair CT-angiografie-radiomicsmodel om kwetsbare plaque te identificeren en cardiovasculaire gebeurtenissen te voorspellen » door Qian Chen, Tao Pan, Yi Ning Wang, U. Joseph Schoepf, Samuel L. Bidwell, Hongyan Qiao, Yun Feng, Cheng Xu, Hui Xu, Guanghui Xie, Xiaofei Gao, Xin-Wei Tao, Mengjie Lu, Peng Peng Xu, Jian Zhong, Yongyue Wei, Xindao Yin, Junjie Zhang en Long Jiang Zhang, 14 februari 2023,Radiologie
.
DOI: 10.1148/radiol.221693
Samenwerken met Dr. Zhang waren Qian Chen, MD, Tao Pan, MBBS, Yi Ning Wang, MD, Ph.D., U. Joseph Schoepf, MD, Samuel L. Bidwell, BS, Hongyan Qiao, MD, Yun Feng, MD , Cheng Xu, MD, Hui Xu, M.Sc., Guanghui Xie, MBBS, Xiaofei Gao, MD, Xin-Wei Tao, M.Sc., Mengjie Lu, Ph.D., Peng Peng Xu, MD, Jian Zhong , MBBS, Yongyue Wei, Ph.D., Xindao Yin, MD, Ph.D., en Junjie Zhang, Ph.D.
Lien source