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OCT를 기반으로 한 FFR지표계산과 임상결과 비교에 대한 연구

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Academic year: 2021

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제 6 회 EDISON SW 활용 경진대회 4

OCT를 기반으로 한 FFR지표계산과 임상결과 비교에 대한 연구

신성웅, 이경은†, 이서호, 방현기, 이종호, 박선열, 이영권, 심은보* †기계의용공학과, 강원대학교, 강원도 춘천시 효자2동 192-1 swshin@kangwon.ac.kr, ebshim@kangwon.ac.kr* 초록 관상동맥의 협착 병변의 위험성을 치료 및 예방하기 위하여 FFR(Fractional flow reserve)이라는 지표를 사용한다. 기존의 임상에서 FFR을 측정하기 위하여 침습적인 방법을 이용하여 진행하였다. 이러한 침습적 방법은 부작용의 위험성을 가지고 있기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 계산하면 위험성을 해소할 수 있다. 하지만 현재 컴퓨터 시뮬레이션은 CT image를 이용하기 때문에 칼슘을 정확히 구별하거나 지질의 위치 등을 확인하는 것이 어렵기 때문에 FFR 결과에 오류를 발생시킬 수도 있고, 또한 전체 관상동맥을 해석하기 때문에 많은 계산량이 필요하다. 본 연구에서는 최근 높은 해상도를 가진 OCT(Optical Coherence Tomography)를 이용하여 이러한 한계점을 극복하고자 하고, 임상에서 측정한 FFR과 OCT에서 측정된 FFR은 비교하는 것이 목적이다.

서론

관상동맥은 심장근육에 산소와 영양분을 공급 하는 혈관이다. 혈관에 협착으로 인하여 혈류가 공급되지 못하게 되면 병이 발병하게 된다. 따라 서 관상동맥의 협착 병변의 위험성에 따른 처방 및 예방을 위하여 심근 분획 혈류 예비력 (fractional flow reserve)이라는 지표를 사용한다. 심근 분획 혈류 예비력이란 정상혈관의 근위부와 관상동맥 협착의 원위부의 최대 혈류량의 비를 의미한다. 임상에서 FFR을 측정하기 위해서는 약 물을 투여하여 최대 충혈상태가 되도록 유도한 후 압력철선을 이용하여 압력비를 구한다. 하지 만 이러한 침습적 방법이 부작용의 위험성도 가 지고 있다. 기존의 침습적 임상적 방법을 대신한 비침습 적 방법인 컴퓨터 시뮬레이션으로 심근 분획 혈 류 예비력을 계산한 연구가 많이 있었다 [1-3]. 하 지만 CT를 기반으로 하기 때문에 혈관에 있는 칼 슘이나 지질 등을 확인하기 어렵기 때문에 정확 한 혈관 형상을 재건하는데 제한이 있어서 그로 부터 도출된 FFR 결과에 오류를 발생시킬 수 있 었다. 또한 전체 관상동맥 3D모델내에서 해석하 기 때문에 많은 계산량이 필요하다. 본 연구에서 는 이러한 한계점을 극복하고자 OCT를 기반으로 하여 연구를 진행하였고, 임상에서 측정된 FFR값 과 비교하여 타당성과 신뢰성을 검증하는 것이 목적이다.

본론

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제 6 회 EDISON SW 활용 경진대회 4

OCT를 기반으로 한 FFR지표계산과 임상결과 비교에 대한 연구

신성웅, 이경은†, 이서호, 방현기, 이종호, 박선열, 이영권, 심은보* †기계의용공학과, 강원대학교, 강원도 춘천시 효자2동 192-1 swshin@kangwon.ac.kr, ebshim@kangwon.ac.kr* 초록 관상동맥의 협착 병변의 위험성을 치료 및 예방하기 위하여 FFR(Fractional flow reserve)이라는 지표를 사용한다. 기존의 임상에서 FFR을 측정하기 위하여 침습적인 방법을 이용하여 진행하였다. 이러한 침습적 방법은 부작용의 위험성을 가지고 있기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 계산하면 위험성을 해소할 수 있다. 하지만 현재 컴퓨터 시뮬레이션은 CT image를 이용하기 때문에 칼슘을 정확히 구별하거나 지질의 위치 등을 확인하는 것이 어렵기 때문에 FFR 결과에 오류를 발생시킬 수도 있고, 또한 전체 관상동맥을 해석하기 때문에 많은 계산량이 필요하다. 본 연구에서는 최근 높은 해상도를 가진 OCT(Optical Coherence Tomography)를 이용하여 이러한 한계점을 극복하고자 하고, 임상에서 측정한 FFR과 OCT에서 측정된 FFR은 비교하는 것이 목적이다.

서론

관상동맥은 심장근육에 산소와 영양분을 공급 하는 혈관이다. 혈관에 협착으로 인하여 혈류가 공급되지 못하게 되면 병이 발병하게 된다. 따라 서 관상동맥의 협착 병변의 위험성에 따른 처방 및 예방을 위하여 심근 분획 혈류 예비력 (fractional flow reserve)이라는 지표를 사용한다. 심근 분획 혈류 예비력이란 정상혈관의 근위부와 관상동맥 협착의 원위부의 최대 혈류량의 비를 의미한다. 임상에서 FFR을 측정하기 위해서는 약 물을 투여하여 최대 충혈상태가 되도록 유도한 후 압력철선을 이용하여 압력비를 구한다. 하지 만 이러한 침습적 방법이 부작용의 위험성도 가 지고 있다. 기존의 침습적 임상적 방법을 대신한 비침습 적 방법인 컴퓨터 시뮬레이션으로 심근 분획 혈 류 예비력을 계산한 연구가 많이 있었다 [1-3]. 하 지만 CT를 기반으로 하기 때문에 혈관에 있는 칼 슘이나 지질 등을 확인하기 어렵기 때문에 정확 한 혈관 형상을 재건하는데 제한이 있어서 그로 부터 도출된 FFR 결과에 오류를 발생시킬 수 있 었다. 또한 전체 관상동맥 3D모델내에서 해석하 기 때문에 많은 계산량이 필요하다. 본 연구에서 는 이러한 한계점을 극복하고자 OCT를 기반으로 하여 연구를 진행하였고, 임상에서 측정된 FFR값 과 비교하여 타당성과 신뢰성을 검증하는 것이 목적이다.

본론

제 6 회 EDISON SW 활용 경진대회 5 Figure 1의 그림에서는 관상동맥의 협착과 관 련이 있는 일부분이 3D 모델로 재건되는 과정을 보여준다. OCT 이미지로부터 threshold level을 통하여 세그멘테이션 과정을 기반으로 OCT 촬영 부분만 3차원 관상동맥 모델로 재건하였다.

Figure 1. 3D model reconstructed from OCT 환자의 기본정보인 혈압, 심박수, 심박출량 등 을 이용하여 경계조건을 주었다[1,4]. 3차원 관상 동맥 모델내의 Navier-Stokes Equation과 Resistance 와 Capacitance를 기반으로 구성된 lumped parameter model을 결합하여 해석을 진 행하였다.

결과 및 논의

Figure 2의 (a)그림에서 OCT를 촬영한 이미지 이다. Figure 2의 (b)그림에서 OCT로 재건된 혈관 내 혈류 시뮬레이션을 통해 계산된 FFR값의 분포 도를 볼 수 있다.

Figure 2. Distribution of OCT-FFR 13명의 환자와 17개의 혈관을 대상으로 임상 FFR값과 OCT를 통해 시뮬레이션 된 FFR연구를 진행하였다. Bland-Altman plot에서 mean difference 값은 -0.04 SD 값은 0.04이다. ROC curve의 AUC값은 0.98이다.

Figure 3. Statistical analysis of OCT-FFR

결론

본 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 계 산된 FFR값과 임상에서 측정된 FFR값을 비교하 였다. Bland-Altman plot에서 mean difference 값 이 -0.04로 좋은 일치도를 보였으며, ROC curve 의 AUC값이 0.98로 높은 값을 보였다. 이러한 결 과를 통해서 OCT를 기반으로 하는 FFR 시뮬레이 션 방법이 기존의 임상 방법 뿐만 아니라 CT를 기 반으로 하는 FFR시뮬레이션을 대체할 수 있는 하 나의 방법이 될 수 있다.

감사의

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제 6 회 EDISON SW 활용 경진대회 6 본 논문은 2016년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단 첨단 사이언스·교육 허브 개발 사업의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2016-936606).

참고문헌

[1] Kwon, S. S., Chung, E. C., Park, J. S., Kim, K. T., Kim, J. W., Kim, K. H., Shin, E. S. and Shim, E. B. Progress in biophysics and molecular biology, Vol. 116, pp. 48~55 (2014)

[2] Min, J. K., Berman, D. S., Budoff, M. J., Jeffer, F. A., Leipsic, J., Leon, M. B., Mancini, G. J., Mauri, L., Schwartz, R. S. and Shaw, L. J. Journal of Cardiovascular Computed Tomography, Vol. 5, pp. 301~309 (2011)

[3] Koo, B. K., Erglis, A., Doh, J. H., Daniels, D. V., Jegere, S., Kim, H. S., Dunning, A., DeFrance, T., Lansky, A. and Leipsic, J. The American College of Cardiology, Vol. 58, pp. 1989~1997 (2011)

[4] Lee, K. E., Kim, G. T., Lee, J. S., Chung, J. H., Shin, E. S. and Shim, E. B. International Journal of Cardiology, Vol. 222, pp. 799~805 (2016)

수치

Figure 1. 3D model reconstructed from OCT  환자의 기본정보인 혈압, 심박수, 심박출량 등 을 이용하여 경계조건을 주었다[1,4]

참조

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