Cardiac CT perfusion imaging of pericoronary adipose tissue (PCAT) highlights potential confounds in coronary CTA

要約

冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影法 (CCTA) から評価された冠動脈周囲脂肪組織 (PCAT) の特徴は、炎症および心血管リスクと関連しています。
PCAT は冠状血管系と血管的に接続されているため、ヨウ素の存在は PCAT HU および組織に対する潜在的な交絡因子ですが、十分に調査されていません。
動的心臓 CT 灌流 (CCTP) を使用して、PCAT 評価のコントラスト決定要因を通知します。
CCTPから、冠状動脈疾患患者の領域特異的なPCAT、心筋、その他の脂肪蓄積のHU動態を分析しました。
HU、血流、およびラジオミクスを経時的に評価しました。
CCTA の時間をモデル化するために選択されたピーク大動脈時間 Pa からの変化が得られました。
PCAT の HU は他の脂肪貯蔵所よりも増加しました。
PCAT の推定血流量は、隣接する心筋層の血流量の約 23% でした。
重大な狭窄の遠位と近位の PCAT を比較すると、遠位では増強が少なく、ピークまでの時間が長いことがわかりました。
2 秒のオフセット [前、後] Pa により、PCAT に [4-HU、3-HU] の差が生じました。
HU の変化により、従来のファット ウィンドウを使用した場合、見かけの PCAT ボリュームは最初のスキャン (P1) から Pa まで約 15% 減少しました。
経時的な放射線特徴を比較すると、特徴の 78% が P1 と比較して 10% 以上変化しました。
CCTP は PCAT の血流を解明し、PCAT の特徴を経時的に分析できるようにします。
PCAT 評価 (HU、見かけの体積、およびラジオミクス) は、取得タイミングと閉塞性狭窄の存在に影響されやすいため、CCTA 画像における PCAT の解釈が混乱する可能性があります。
データの正規化が適切である可能性があります。

要約(オリジナル)

Features of pericoronary adipose tissue (PCAT) assessed from coronary computed tomography angiography (CCTA) are associated with inflammation and cardiovascular risk. As PCAT is vascularly connected with coronary vasculature, the presence of iodine is a potential confounding factor on PCAT HU and textures that has not been adequately investigated. Use dynamic cardiac CT perfusion (CCTP) to inform contrast determinants of PCAT assessment. From CCTP, we analyzed HU dynamics of territory-specific PCAT, myocardium, and other adipose depots in patients with coronary artery disease. HU, blood flow, and radiomics were assessed over time. Changes from peak aorta time, Pa, chosen to model the time of CCTA, were obtained. HU in PCAT increased more than in other adipose depots. The estimated blood flow in PCAT was ~23% of that in the contiguous myocardium. Comparing PCAT distal and proximal to a significant stenosis, we found less enhancement and longer time-to-peak distally. Two-second offsets [before, after] Pa resulted in [ 4-HU, 3-HU] differences in PCAT. Due to changes in HU, the apparent PCAT volume reduced ~15% from the first scan (P1) to Pa using a conventional fat window. Comparing radiomic features over time, 78% of features changed >10% relative to P1. CCTP elucidates blood flow in PCAT and enables analysis of PCAT features over time. PCAT assessments (HU, apparent volume, and radiomics) are sensitive to acquisition timing and the presence of obstructive stenosis, which may confound the interpretation of PCAT in CCTA images. Data normalization may be in order.

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