冠動脈音響マップにおける病変のコード化と局在化：科学的根拠、試験デザイン、および人工知能アルゴリズムプロトコル

科学分野:

• 心血管科学
• 流体力学
• 音響原理

背景:

• 現在の冠動脈疾患（CAD）管理は、アテローム性動脈硬化症の理解が不完全であるという限界がある。
• 既存の診断方法は静的画像に焦点を当てており、個別化医療を妨げている。

研究 の 目的:

• 流体力学と音響原理を用いた冠動脈疾患（CAD）の評価のための新しいフレームワークを提案すること。
• 診断の焦点を静的な管腔狭窄から動的な冠動脈血流評価へと移行させること。
• 冠動脈病変のための音響ベースの診断フレームワークを開発すること。

主な方法:

• 心血管系を油圧ネットワークとして概念化すること。
• 内皮の完全性に影響を与える血行動態障害の分析。
• 心室収縮と血流ダイナミクスからの損傷メカニズムの調査。
• 圧力波伝播のための音響ベースの診断フレームワークの開発。

主要な成果:

• 繰り返し屈曲/伸展と肥厚した境界層が潜在的な損傷部位として同定された。
• 再循環流が病変の発達を加速させるという仮説を立てた。
• 病変のコード化と空間的描写のための冠動脈音響マップを提案した。

結論:

• 提案された油圧および音響フレームワークは、CADの病因論に新たな視点を提供する。
• 冠動脈音響マップの診断性能を検証するためのAI駆動型臨床試験フレームワークを提案する。
• このアプローチは、CADにおける診断精度と個別化医療を向上させる可能性がある。