Establishing prognostic factors of diabetes mellitus patients using 320-row comprehensive cardiac CT

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包括的心臓CTでは実際に負荷をかけた上で血流評価を行う方法である。この研究データを基にして本年度はシミュレーションにより血流評価を行う数値流体力学のよる手法を確立した。数値流体力学では様々なパラメータを算出できるが、渦度と運動エネルギーに着目した。心臓CTとカテーテルの冠血流予備比検査を行った患者を対象として、渦度と冠血流予備比の低下（≦0.80）の関連を調べた。その結果、冠血流予備比の低下を認める血管では認めない血管と比較して有意に渦度が高いことが判明した（596±78 s-1 vs. 328±34 s-1, p <0.001)。また、渦度と冠血流予備比の間には有意な相関関係があった（R2 = 0.31, p <0.001）(Tomizawa et al. Eur Radiol 2022;32:6859-6867)。運動エネルギーに関しても同様の結果であり、FFRの低下を認める血管で有意に高い結果となった（75 mJ/kg [IQR, 58-104 mJ/kg] vs. 36 mJ/kg [IQR, 23-59 mJ/kg], p <0.001）(Tomizawa et al. Radiol Cardiothorac Imaging 2022;4(6):e220147)。冠血流予備比低下の診断能は形態的な狭窄のみでは0.76であったが、渦度を用いることで0.87に上昇し、運動エネルギーを含めると0.89まで上昇し、臨床的に有用な手法であることが言える。この方法は実際に負荷をかけなくても追加解析で行うことができることが利点であり、また、格子法ではなく、粒子法を用いているため、複雑な形状を示す血管でも内腔の再現性が高い方法であるため、実用的な手法である。