Способ прогнозирования риска позднего постаблационного рецидива фибрилляции предсердий у пациентов с фибрилляцией предсердий без структурно-функциональных изменений миокарда на основе радиомического анализа эпикардиальной жировой ткани Российский патент 2023 года по МПК A61B6/03 A61B8/02 

Изобретение относится к медицине, а именно к лучевой диагностике, и предназначено для упрощения продоперационного обследования с целью прогнозирования риска развития позднего постаблационного рецидива фибрилляции предсердий. Способ может быть использован в кардиологических отделениях лечебно-диагностических учреждений, оснащенных радиодиагностическими лабораториями.

Катетерная аблация является одним из наиболее эффективных и безопасных методов лечения фибрилляции предсердий (ФП). В то же время, частота рецидивов ФП после однократной процедуры достигает 50% [1]. На сегодняшний день известно большое количество факторов риска, которые являются независимыми предикторами рецидива ФП [1]. Данные факторы были использованы для создания различных оценочных шкал с целью прогнозирования результатов процедуры катетерной аблации и прогрессирования аритмии [2]. Все оценочные шкалы применимы к различным когортам больных, включают в себя различный набор факторов риска и конечные точки наблюдения, что создает проблемы для их рационального использования и требует дополнительной валидации [1]. Отдельного внимания заслуживает небольшая когорта пациентов в возрасте до 60 лет не имеющих факторов риска и структурно-функциональных изменений миокарда предсердий, для которых не может быть использована ни одна из существующих оценочных шкал стратификации рисков рецидива ФП после катетерной аблации. Это создает необходимость поиска новых предикторов, которые в перспективе будут иметь большое прогностическое значение.

В последние годы в качестве одного из триггеров ФП рассматривается эпикардиальная жировая ткань, которая способна оказывать проаритмогенный эффект посредством инфильтрации миокарда адипоцитами и секреции провоспалительных цитокинов, профибротических факторов, молекул оксидативного стресса, способствуя структурному ремоделированию миокарда предсердий [3]. Многочисленные исследования, основанные на определении объема, толщины и плотности жировой ткани посредством использования неинвазивных методов визуализации - эхокардиографии, компьютерной томографии и магнитно-резонансной томографии, подтверждают взаимосвязь между эпикардиальной и периатриальной жировой тканью с риском развития ФП, тяжестью течения и вероятностью рецидива аритмии после катетерной аблации [4].

На сегодняшний день технологии медицинской визуализации вышли на более высокий уровень благодаря возможности извлечения новых количественных характеристик, таких как геометрическая структура, текстура и распределение интенсивности в интересующей области при использовании стандартных медицинских изображений [5]. Процесс извлечения новых биомедицинских данных - радиомика, по последним данным, имеющий значительную клиническую ценность и открывающий новые перспективы для персонализированной медицины [6]. Данный подход показал свою значимость в онкологической практике и последние несколько лет активно развивается в кардиологии [7]. На данный момент радиомика нашла свое применение в оценке структуры атеросклеротических бляшек коронарных артерий и в прогнозе развития осложнений после инфаркта миокарда [8]. Перспективными так же считаются исследования в области патологии миокарда (кардиомиопатия, миокардит), оценки коронарного кальция и прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых осложнений, а также исследования эпикардиальной жировой ткани при различных сердечно-сосудистых заболеваниях.

В проанализированной патентной и научно-медицинской литературе адекватного прототипа не обнаружено.

Задача изобретения - создание способа неинвазивного определения предиктора постаблационного рецидива фибрилляции предсердий у пациентов с фибрилляцией предсердий без структурно-функциональных изменений миокарда.

Поставленную задачу решают на этапе предоперационного обследования путем проведения бесконтрастной компьютерной томографии сердца в ЭКГ-синхронизированном режиме по протоколу Ca-scoring с последующим извлечением радиомических характеристик эпикардиальной жировой ткани из DICOM-изображений в приложении 3D-SliserSoftware (Boston, MA) [9]. Далее, в автоматическом режиме при помощи модуля SliserRadiomics вычисляют 93 радиомические характеристики и используют значение неоднородности уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) для определения вероятности развития поздних рецидивов ФП в постаблационном периоде, при значении которого более 1227,4 прогнозируют высокую вероятность развития поздних постаблационных рецидивов фибрилляции предсердий.

Новым в предлагаемом способе является использование текстурных характеристик эпикардиальной жировой ткани, вычисленных с использованием бесконтрастных ЭКГ-синхронихированных DICOM-изображений в приложении 3D-SliserSoftware с использованием модуля SliserRadiomics.

Существенные признаки изобретения проявляют в заявленной совокупности новые свойства, что приводит к достижению нового положительного эффекта, явным образом не вытекающего из уровня техники в данной области и не являющегося очевидными для специалиста.

Новые признаки проявили в заявляемой совокупности новые свойства, явным образом не вытекающие из уровня техники в данной области и неочевидные для специалиста. Идентичной совокупности признаков в известных технических решениях не обнаружено.

Предлагаемый способ может быть использован в кардиологии и аритмологии для повышения качества кардиологической помощи.

Исходя из выше сказанного, следует считать предлагаемое изобретение соответствующим условия патентоспособности «Новизна», «Изобретательский уровень», «Промышленная применяемость».

Изобретение будет понятно из следующего описания и предложенных к нему фигур.

Фиг. 1. Представлен пример сегментации эпикардиального жира на бесконтрастных ЭКГ-синхронизированных КТ-сканах. Слева направо: аксиальный срез, фронтальный срез, сагиттальный срез.

Фиг. 2. Представлена ROC-кривая диагностической эффективности радиомической характеристики неоднородности уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС), извлеченной из бесконтрастных ЭКГ-синхронизированных DICOM-изображений после проведения сегментации эпикардиальной жировой ткани.

Фиг. 3. Кривые Каплана-Мейера частоты безрецидивной фибрилляции предсердий (график KMunicate-Style) у пациентов с неоднородностью уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) ≥ 1227,4 и с неоднородностью уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) ≤ 1227,4.

Способ осуществляют следующим образом. На этапе предоперационного обследования пациенту с ФП проводят МСКТ коронарноагиографию по стандартному протоколу [10]. Для последующей сегментации эпикардиальной жировой ткани используется бесконтрастная ЭКГ-синхронизированная серия трехмерных DICOM-изображений, выполненная по стандаризованному протоколу Ca-scoring при напряжении трубки 120 мА, скорости оборота трубки - 400 мс и с толщиной срезов 1,25 мм. Полученные DICOM-изображения экспортируются в приложение 3D-Sliser software (Boston, MA). Выделение (сегментация) ЭЖТ происходит с помощью ручного инструмента «кисть» в заданном диапазоне значений плотности жировой ткани от -190 HU до -30 HU срез за срезом от уровня бифуркации легочного ствола до верхушки сердца (фиг.1). Затем, при помощи модуля SliserRadiomics (version 4.10.2) в автоматическом режиме вычисляются радиомические характеристики ЭЖТ: 18 параметров статистики первого порядка, 24 параметра матрицы совместного возникновения уровня серого цвета (МСВУС), 16 параметров матрицы длины пробега уровня серого цвета (МДПУС), 14 параметров матрицы зависимости уровня серого цвета (МЗУС), 16 параметров матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) и 5 параметров матрицы различий соседних уровней серого цвета (МРСУС). Прогностически значимым является показатель неоднородности уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС), который при значении более 1227,4 является независимым предиктором рецидива ФП в течение 12 месяцев после интервенционного лечения.

Для получения характеристик, являющихся независимыми предикторами развития поздних постаблационных рецидивов фибрилляции предсердий, в исследование было включено 43 пациента с персистирующей и длительно-персистирующей ФП (35 мужчин, 8 женщин, средний возраст 42,04±8,12 лет). Перед интервенционным лечением все пациенты прошли полное клиническое, лабораторное и инструментальное обследование, включая эхокардиографию (ЭхоКГ) для оценки сократительной функции сердца, а также всем пациентам выполняли МСКТ-коронарноангиографию для исключения атеросклеротического поражения коронарных сосудов.

Клиническое наблюдение, включая мониторинг ритма с использованием ЭКГ в 12 отведениях и суточного мониторирования ЭКГ, а также опрос относительно любых, связанных с аритмией, симптомов, проводились через 3, 6 и 12 месяцев после РЧА. Кроме того, ЭКГ в 12 отведениях и суточное мониторирование ЭКГ также проводили, когда пациенты сообщали о приступах учащенного сердцебиения.

Статистическую обработку результатов проводили в программном пакете Statistica 10.0 (StatSoft, USA) и R-studio (B Corporation®, Delaware Public Benefit Corporation (PBC)) с использованием пакетов ggplot2, peacock.test, gMWT, WMWssp, linkspotter, ROCS, jackknifeKME, KMunicate, manhattanly, blorr, irrICC, извлеченных из Comprehensive R Archive Network (CRAN). Для сравнения количественных переменных был использован U-критерий Maнна-Уитни. Сравнение категориальных переменных проводилось с помощью точного теста Фишера. Для определения диагностической эффективности исследуемых методик использовали ROC-анализ (Receiver Operating Characteristic Analysis). Информативность диагностического теста определяли путем оценки площади под кривой - Area Under Curve (AUC), а также сравнения показателей чувствительности и специфичности. Частоту отсутствия событий оценивали методом Каплана-Мейера, а различия оценивали с помощью лог-рангового теста. Статистически значимыми считались различия при p<0,05.

В статистический анализ были включены 110 показателей (Таблица 1).

Таблица 1. Перечень характеристик, включенных в анализ. Клинические Пол, возраст, аритмологический стаж, коронарная болезнь сердца, артериальная гипертензия, курение, индекс массы тела, период рецидива фибрилляции предсердий. Клинико-инструментальные Эхокардиография Фракция выброса левого желудочка, конечно-диастолический объем и конечно-систолический объем левого желудочка, диаметр левого предсердия МСКТ-коронароангиография Максимальный объем левого предсердия, объем эпикардиальной жировой ткани, плотность эпикардиальной жировой ткани Радиомический анализ бесконтрастных ЭКГ-синхронизированных трехмерных DICOM-изображений ЭКСТРАГИРУЕМЫЕ МАТРИЦЫ
Статистика первого порядка:
10 перцентиль уровня серого цвета, 90 перцентиль уровня серого цвета, энергия уровня серого цвета, энтропия уровня серого цвета, межквартильный диапазон уровня серого цвета, куртозис уровня серого цвета, максимум уровня серого цвета, среднее абсолютное отклонение уровня серого цвета, среднее значение уровня серого цвета, медиана уровня серого цвета, минимум уровня серого цвета, диапазон уровня серого цвета, надежное среднее абсолютное отклонение уровня серого цвета, среднее квадратичное уровня серого цвета, асимметрия уровня серого цвета, общая энергия уровня серого цвета, неоднородность уровня серого цвета, дисперсия уровня серого цвета;
Матрица совместного возникновения уровня серого цвета (МСВУС):
автокорреляция, заметность кластера, кластерный оттенок, кластерная тенденция, контраст, корреляция, разница среднего уровня серого цветра, разностная энтропия, дисперсия разности, обратная разница, обратный разностный момент, нормализованный обратный разностный момент, нормализованная обратная разность, информационная мера корреляции 1 (ИМК1), информационная мера корреляции 2 (ИМК2), обратная дисперсия, совместное среднее, совместная энергия, совместная энтропия, максимальный коэффициент корреляции, максимальная вероятность, сумма средних, сумма энтропии, сумма квадратов;
Матрица зависимости уровня серого (МЗУС):
энтропия зависимости, неоднородность зависимости, нормализованная неоднородность зависимости, дисперсия зависимости, неоднородность уровня серого цвета, дисперсия уровня серого цвета, высокий акцент уровня серого цвета, большой акцент зависимости уровня серого цвета, большой акцент зависимости высокого уровня серого цвета, большой акцент зависимости низкого уровня серого цвета, низкий акцент уровня серого цвета, малый акцент зависимости уровня серого цвета, малый акцент зависимости высокого уровня серого цвета, малый акцент зависимости низкого уровня серого цвета;
Матрица длины пробега уровня серого цвета (МДПУС):
неравномерность уровня серого цвета, нормализованная неравномерность уровня серого цвета, дисперсия уровня серого цвета, акцент пробега на высоком уровне серого цвета, акцент длины пробега, акцент длины пробега на высоком уровне серого цвета, акцент длины пробега на низком уровне серого цвета, акцент пробега на низком уровне серого цвета, энтропия пробега уровня серого цвета, неравномерность длины пробега уровня серого цвета, нормализованная неравномерность длины пробега уровня серого цвета, процент пробега уровня серого цвета, дисперсия пробега уровня серого цвета, акцент короткого пробега уровня серого цвета, акцент высокого уровня серого цвета, акцент низкого уровня серого цвета;
Матрица размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС):
неоднородность уровня серого цвета, нормализованная неоднородность уровня серого цвета, дисперсия уровня серого цвета, акцентирование зоны высокого уровня серого цвета, акцентирование большой зоны уровня серого цвета, акцентирование большой зоны высокого уровня серого цвета, акцентирование большой зоны низкого уровня серого цвета, акцентирование зоны низкого уровня серого цвета, неравномерность зоны размера уровня серого цвета, нормализованная неравномерность зоны размера уровня серого цвета, акцентирование малой зоны уровня серого цвета, акцентирование малой зоны высокого уровня серого цвета, акцентирование малой зоны низкого уровня серого цвета.
Матрицы различий соседних уровней серого цвета (МРСУС):
занятость, грубость сложность, контраст, сила.

По окончании 12-ти месячного периода наблюдения нами были сформированы 2 группы пациентов: 1-я группа - с рецидивом ФП, 2-я группа - без рецидива ФП. В дальнейшем выполняли однофакторный регрессионный анализ по каждому из представленных в таблице 1 параметров.

Все показатели были подвергнуты однофакторному регрессионному анализу по результатам которого были отобраны радиомические характеристики, являющиеся независимыми предикторами рецидива ФП (табл.2).

Таблица 2. Перечень радиомических характеристик, являющихся независимыми предикторами постаблационного рецидива ФП согласно однофакторному регрессионному анализу. Матрица Характеристика Однофакторный регрессионный анализ OR (95% CI) p Value Статистика первого порядка Энергия 1,0210
(1,0037-1,0386) 0,0174 МСВУС ИМК1 0,6932
(0,4868-0,9872) 0,0311 МЗУС Неоднородность уровня серого цвета 1,0858
(1,0178-1,1583) 0,0015 Большая зависимость низкого уровня серого цвета 1,2409
(1,0024-1,5361) 0,035 Малая зависимость высокого уровня серого цвета 0,4432
(0,1897-1,0356) 0,0602 МДПУС Неоднородность уровня серого цвета 1,1217
(1,0262-1,2260) 0,0014 Долгосрочный акцент уровня серого цвета 8,2179
(1,0211-66,1364) 0,033 Дисперсия пробега уровня серого цвета 92,3349
(1,009-8450,04) 0,034 Нормализованная неоднородности длины пробега уровня серого цвета. 1,0390
(1,0089-1,0701) 0,0016 МРЗУС Неоднородность уровня серого цвета 1,2498
(1,0687-1,4616) 0,0011 Неравномерность зоны уровня серого цвета 1,1087
(0,6972-0,9639) 0,0053 Нормализованная неравномерность зоны уровня серого цвета 0,8198
(1,49-0,0210) 0,0153 Малый акцент зоны уровня серого цвета 0,8076
(0,6766-0,9639) 0,006 Энтропия зоны уровня серого цвета 95,87
(2,47-3709,53) 0,0144 МРСУС Занятость 1,0434
(1,0084-1,0796) 0,0147 Грубость 0,9746
(0,9548-0,9948) 0,0140 Сила 0,9161
(0,8484-0,9891) 0,0251

Используя отобранные характеристики была сформирована множественная регрессионная модель, скорректировнная по полу, возрасту и факторам риска. Таким образом, было установлено, что параметр неоднородности уровня серого цвета МРЗУС является единственным радиомическим предиктором постаблационного рецидива ФП в течение 12 месяцев после интервенционного лечения (OR 0,12498, 95%CI 1,0687-1,4616, p = 0.0011). По данным ROC-анализа данный параметр имеет высокие показатели чувствительности и специфичности предсказательной вероятности рецидива ФП (cut-off point> 1227,4, специфичность 70,8%, чувствительность 89,4%, AUC 0,809, p<0.001) (Фиг. 2).

Анализ Каплана-Мейера показал, что значение неоднородности уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) более 1227.4 значительно повышает риск рецидива постаблационного рецидива фибрилляции предсердий (Фиг. 3)

Техническим результатом предлагаемого изобретения является высокая точность прогнозирования рецидива ФП с течение 12 месяцев после интервенционного лечения ФП у пациентов с фибрилляцией предсердий без клинических структурно-функциональных изменений миокарда.

Клинический пример №1.

Пациент П. 35 лет, находился на лечении в НИИ кардиологии.

предварительный диагноз: идиопатическое нарушение ритма сердца, длительно персистирующая форма фибрилляции предсердий. ИМТ=27,5; вредных привычек не имеет.

Считает себя больным с 2003 года. Жалобы на одышку инспираторного характера при умеренных физических нагрузках, постоянные ощущения перебоев в работе сердца, не купирующихся приемом антиаритмического средства.

Данные инструментальных методов исследования.

ЭКГ (21.11.2013): синусовый ритм с ЧСС 110 уд/мин. Фибрилляция предсердий, ускоренное желудочковое проведение. Неполная блокада ПНПГ.

ЭХО-КГ: умеренная дилатация предсердий, желудочки сердца не увеличены. Небольшая концентрическая гипертрофия ЛЖ. Общая сократимость желудочков в норме. Нарушений локальной сократимости не выявлено. ФВ 65%. Жидкости в перикарде нет.

Пациенту была выполнена МСКТ- коронароангиография для исключения стенозирующего атеросклероза коронарных сосудов и оценки анатомии левого предсердия и легочных вен. Используя бесконтрастные ЭКГ-синхронизированные DICOM-изображения был выполнен радиомический анализ эпикардиальной жировой ткани. Объем ЭЖТ = 142,1 см³; значение плотности -71 HU. Значение неоднородности уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) составило 2169,72, что указывало на высокую вероятность рецидива. По результатам наблюдения через 4 месяца после РЧА был выявлен рецидив ФП.

Клинический пример №2.

Пациент П. 45 лет, находился на лечении в НИИ кардиологии.

предварительный диагноз: идиопатическое нарушение ритма сердца, длительно персистирующая форма фибрилляции предсердий. ИМТ= 30,1. Вредных привычек не имеет.

Считает себя больным с 2006 года. Жалобы на одышку инспираторного характера при умеренных физических нагрузках, сопровождающихся болью в грудной клетке сжимающего характера, перебои в работе сердца с частотой до 3 раз в неделю, длительностью до нескольких часов, не купирующихся приемом антиаритмического средства.

Данные инструментальных методов исследования.

ЭКГ (21.11.2013): синусовый ритм с ЧСС 106 уд/мин. Фибрилляция предсердий, ускоренное желудочковое проведение.

ЭХО-КГ: умеренная дилатация предсердий, желудочки сердца не увеличены. Небольшая концентрическая гипертрофия ЛЖ. Общая сократимость желудочков в норме. Нарушений локальной сократимости не выявлено. ФВ 59%. Жидкости в перикарде нет.

Пациенту была выполнена МСКТ- коронароангиография для исключения стенозирующего атеросклероза коронарных сосудов и оценки анатомии левого предсердия и легочных вен. Используя бесконтрастные ЭКГ-синхронизированные DICOM-изображения был выполнен радиомический анализ эпикардиальной жировой ткани. Объем ЭЖТ = 282,93 см³; среднее значение плотности -79 HU. Выявленное значение неоднородности уровня серого цвета из матрицы размера зоны уровня серого цвета (МРЗУС) = 1129,04, что указывало на низкую вероятность рецидива. По результатам наблюдения в течение 12 месяцев рецидива ФП выявлено не было.

Предлагаемый способ апробирован на 43 пациентах с фибрилляцией предсердий без структурно-функциональных изменений миокарда и позволяет прогнозировать развитие рецидива нарушения ритма после интервенционного лечения со специфичностью 70,8% и чувствительностью 89,4%.

Список литературных источников

1. Hindricks G, Potpara T, Dagres N et al (2020) 2020 ESC Guidelines for the diagnosis and management of atrial fibrillation developed in collaboration with the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS): The Task Force for the diagnosis and management of atrial fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the European Heart Rhythm Association (EHRA) of the ESC. Eur Heart J 42(5):373-498. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa612.

2. Deng H, Bai Y, Shantsila A et al (2017) Clinical scores for outcomes of rhythm control or arrhythmia progression in patients with atrial fibrillation: a systematic review. Clin Res Cardiol 106(10):813-23.

3. Gaborit B, Sengenes C, Ancel P et al (2017) Role of Epicardial Adipose Tissue in Health and Disease: A Matter of Fat? Compr Physiol 7(3):1051-1082. doi: 10.1002/cphy.c160034.

4. El Mahdiui M, Simon J, Smit JM et al (2021) Posterior Left Atrial Adipose Tissue Attenuation Assessed by Computed Tomography and Recurrence of Atrial Fibrillation After Catheter Ablation. Circ Arrhythm Electrophysiol 14(4):e009135. doi: 10.1161/CIRCEP.120.009135. Epub 2021 Mar 15.

5. Avanzo M, Stancanello J, El Naqa I (2017) Beyond imaging: The promise of radiomics. Phys Med 38:122-139. doi: 10.1016/j.ejmp.2017.05.071.

6. Slart RHJA, Williams MC, Juarez-Orozco LE et al (2021) Position paper of the EACVI and EANM on artificial intelligence applications in multimodality cardiovascular imaging using SPECT/CT, PET/CT, and cardiac CT. Eur J Nucl Med Mol Imaging 48(5):1399-1413. doi: 10.1007/s00259-021-05341-z.

7. Nicol ED, Norgaard BL, Blanke P et al (2019) The Future of Cardiovascular Computed Tomography: Advanced Analytics and Clinical Insights. JACC Cardiovasc Imaging 12(6):1058-1072. doi: 10.1016/j.jcmg.2018.11.037.

8. Oikonomou EK, Siddique M, Antoniades C (2020) Artificial intelligence in medical imaging: A radiomic guide to precision phenotyping of cardiovascular disease. Cardiovasc Res 116(13):2040-2054. doi: 10.1093/cvr/cvaa021.

9. Fedorov A, Beichel R, Kalpathy-Cramer J et al (2012) 3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging 30(9):1323-41.

10. Abbara S, Arbab-Zadeh A, Callister TQ et al (2009) SCCT guidelines for performance of coronary computed tomographic angiography: a report of the Society of Cardiovascular Computed Tomography Guidelines Committee. J Cardiovasc Comput Tomogr 3(3):190-204. doi: 10.1016/j.jcct.2009.03.004.

Изобретение относится к медицине, а именно к лучевой диагностике, и может быть использовано для прогнозирования риска позднего постаблационного рецидива фибрилляции предсердий у пациентов c фибрилляцией предсердий без структурно-функциональных изменений миокарда на основе радиомического анализа эпикардиальной жировой ткани. Пациенту выполняют ЭКГ-синхронизированную рентгеновскую компьютерную томографию сердца по протоколу Ca-scoring. Осуществляют экспорт DICOM-изображений в приложение 3D-SliserSoftware с последующей сегментацией эпикардиальной жировой ткани и экстракцией радиомических характеристик в модуле SliserRadiomics. Оценивают величину радиомической характеристики Gray Level Non Uniformity из матрицы Gray Level Size Zone Matrix. При значении Gray Level Non Uniformity более 1227,4 прогнозирует высокий риск развития позднего постаблационного рецидива фибрилляции предсердий. Способ обеспечивает неинвазивное определение постаблационного рецидива фибрилляции предсердий у пациентов с фибрилляцией предсердий без структурно-функциональных изменений миокарда за счет заявленного предиктора. 3 ил., 2 табл., 2 пр.

Способ прогнозирования риска позднего постаблационного рецидива фибрилляции предсердий у пациентов c фибрилляцией предсердий без структурно-функциональных изменений миокарда на основе радиомического анализа эпикардиальной жировой ткани, характеризующийся тем, что пациенту выполняют ЭКГ-синхронизированную рентгеновскую компьютерную томографию сердца по протоколу Ca-scoring, экспорт DICOM-изображений в приложение 3D-SliserSoftware с последующей сегментацией эпикардиальной жировой ткани и экстракцией радиомических характеристик в модуле SliserRadiomics, с последующей оценкой величины радиомической характеристики Gray Level Non Uniformity из матрицы Gray Level Size Zone Matrix, и при значении ее более 1227,4 прогнозирует высокий риск развития позднего постаблационного рецидива фибрилляции предсердий.