The value of AI-based analysis of fractional flow reserve of volume computed tomographically detected coronary artery stenosis with regard to their hemodynamic relevance

Zusammenfassung Ziel Ziel unserer Arbeit war der Nachweis der Bedeutung auf künstlicher Intelligenz basierender Analyse fraktioneller Flussreserven computertomografisch nachgewiesener Koronararterienstenosen im Hinblick auf deren hämodynamische Relevanz bei Patienten mit unklaren Brustschmerzen und dem Verdacht auf eine stabile koronare Herzerkrankung bei niedriger bis mittlerer Vortestwahrscheinlichkeit. Material und Methoden Das Kollektiv unserer retrospektiven Analyse umfasst 63 Patienten, bei denen im Zeitraum von März bis Oktober 2022 mittels volumencomputertomografischer Untersuchung im „one beat, whole he…