In-Vivo Measurements of Coronary Blood Flow using 16-Slice Multidetector Spiral Computed Tomography (MDCT) in a Porcine Model

Abstract

Ziel: Es sollte tierexperimentell überprüft werden, ob poststenotische Änderungen des koronaren Blutflusses computertomografisch nachzuweisen und zu semiquantifizieren sind. Endziel ist der nicht invasive Ausschluss einer interventionsbedürftigen koronaren Herzkrankheit durch die Ergänzung einer CTCA (Koronarmorphologie) durch eine CT-Flussmessung. Material und Methoden: 10 Schweine wurden in einer CT-Anlage (Brilliance 16, Philips Medizin Systeme) thorakotomiert. Um RIVA und Aorta wurden Statham-Elemente zur Echtzeitmessung des Blutflusses angebracht. Der RIVA wurde eingeengt, indem ein schlauchförmiger Okkluder proximal des Flussmesskopfes um das Gefäß gelegt und entfaltet wurde, sodass durch externe Kompression definierte Stenosegradkategorien erzeugt wurden. Es wurden CT-Messungen des Blutflusses ohne Gefäßokklusion sowie distal von mittel- und hochgradigen Stenosen durchgeführt. Ergebnisse: Der Fluss im RIVA wurde bei mittelgradigen Stenose auf 41 ± 9 % (Mittelwert ± SD) und bei hochgradigen Stenosen auf 12 % ± 6 % des Ausgangswertes reduziert. Die Zeit-Dichte-Kurven hatten einen monophasischen Verlauf. Mit zunehmender Lumeneinengung des RIVA nahmen die Steilheit des Dichteanstiegs und die maximale Dichteamplitude im RIVA ab. Die Unterschiede waren statistisch signifikant: Ungestörter Fluss konnte von Flussänderungen bei mittelgradigen und hochgradigen Stenosen differenziert werden (p < 0,000 bzw. 0,002). Flussänderungen durch mittelgradige und hochgradige Stenosen ließen sich anhand der Parameter „Steilheit des Dichteanstiegs” und „Steilheit des postsystolischen Dichteabfalls” unterscheiden (p < 0,003 bzw. p < 0,030). Für die Unterscheidung von normalem und poststenotischem Fluss ergab sich ein Schwellenwert von > 75 % und für die Unterscheidung von Fluss hinter mittel- und hochgradigen Stenosen ein Schwellenwert von > 61 % zwischen der Anstiegssteilheit der Zeit-Dichte-Kurven in dem RIVA und in der Aorta. Schlussfolgerung: CT-Messungen des koronaren Blutflusses erlauben eine qualitative und semiquantitative Beurteilung von stenoseinduzierten Flussänderungen, sodass der Nachweis oder Ausschluss hämodynamisch relevanter, therapiebedürftiger Stenosen bei Patienten mit einer niedrigen klinischen Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen einer koronaren Herzkrankheit zukünftig realisierbar erscheint. Purpose: To determine whether CTCA supplemented with CT flow measurements can be used to demonstrate and semiquantitatively evaluate poststenotic coronary blood flow in a porcine model. Materials and Methods: In 10 thoracotomized pigs, transit time flow meter probes were attached to the aorta and left anterior descending artery (LAD) for real-time blood flow volumetry. A vascular silicone occluder was deployed around the LAD proximal to the probe to create medium-grade (MGS) and high-grade stenoses (HGS). The blood flow was measured by CT without vessel occlusion and distal to the stenoses. Time-density curves were generated from CT data. The curves were evaluated by calculating and cross-plotting the variables “slope of the density increase”, “peak density” and “slope of the post-peak density decrease” from the LAD and aortic CT data. Results: The flow in the LAD dropped to 41 % ± 9 % (mean ± SD) for MGS and 12 % ± 6 % for HGS of the baseline. Coronary time-density curves plateaued proportional to luminal narrowing. Unimpaired flow could be differentiated statistically significant from poststenotic flow adjacent to MGS and HGS (p < 0.000 and p < 0.002, respectively). Flow adjacent to MGS and HGS was successfully differentiated for “slope of the density increase” and “slope of the post-peak density decrease” (p < 0.003 and p < 0.030, respectively). Conclusion: CT measurements allow semiquantitative evaluation of poststenotic coronary blood flow.