Purpose: The clinical diagnosis of aorta coarctation (CoA) constitutes a challenge, which is usually tackled by applying the peak systolic pressure gradient (PSPG) method. Recent advances in computational fluid dynamics (CFD) have suggested that multi-detector computed tomography angiography (MDCTA)-based CFD can serve as a non-invasive PSPG measurement. The aim of this study was to validate a new CFD method that does not require any medical examination data other than MDCTA images for the diagnosis of CoA. Materials and methods: Our study included 65 pediatric patients (38 with CoA, and 27 without CoA). All patients underwent cardiac catheterization to confirm if they were suffering from CoA or any other congenital heart disease (CHD). A series of boundary conditions were specified and the simulated results were combined to obtain a stenosis pressure-flow curve. Subsequently, we built a prediction model and evaluated its predictive performance by considering the AUC of the ROC by 5-fold cross-validation. Results: The proposed MDCTA-based CFD method exhibited a good predictive performance in both the training and test sets (average AUC: 0.948 vs. 0.958; average accuracies: 0.881 vs. 0.877). It also had a higher predictive accuracy compared with the non-invasive criteria presented in the European Society of Cardiology (ESC) guidelines (average accuracies: 0.877 vs. 0.539). Conclusion: The new non-invasive CFD-based method presented in this work is a promising approach for the accurate diagnosis of CoA, and will likely benefit clinical decision-making.

中文翻译：

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基于 CFD 的非侵入性主动脉缩窄诊断方法的验证和诊断性能

目的：主动脉缩窄 (CoA) 的临床诊断是一项挑战，通常通过应用收缩压峰值 (PSPG) 方法来解决。计算流体动力学 (CFD) 的最新进展表明，基于多探测器计算机断层扫描血管造影 (MDCTA) 的 CFD 可用作非侵入性 PSPG 测量。本研究的目的是验证一种新的 CFD 方法，该方法不需要除 MDCTA 图像以外的任何医学检查数据来诊断 CoA。材料和方法：我们的研究包括 65 名儿科患者（38 名有 CoA，27 名没有 CoA）。所有患者都接受了心导管检查，以确认他们是否患有 CoA 或任何其他先天性心脏病 (CHD)。指定了一系列边界条件，并结合模拟结果来获得狭窄压力-流量曲线。随后，我们建立了一个预测模型，并通过 5 折交叉验证考虑 ROC 的 AUC 来评估其预测性能。结果：提出的基于 MDCTA 的 CFD 方法在训练和测试集上都表现出良好的预测性能（平均 AUC：0.948 对 0.958；平均准确度：0.881 对 0.877）。与欧洲心脏病学会 (ESC) 指南中提出的非侵入性标准相比，它还具有更高的预测准确度（平均准确度：0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。我们建立了一个预测模型，并通过 5 折交叉验证考虑 ROC 的 AUC 来评估其预测性能。结果：提出的基于 MDCTA 的 CFD 方法在训练和测试集上都表现出良好的预测性能（平均 AUC：0.948 对 0.958；平均准确度：0.881 对 0.877）。与欧洲心脏病学会 (ESC) 指南中提出的非侵入性标准相比，它还具有更高的预测准确度（平均准确度：0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。我们建立了一个预测模型，并通过 5 倍交叉验证考虑 ROC 的 AUC 来评估其预测性能。结果：提出的基于 MDCTA 的 CFD 方法在训练和测试集上都表现出良好的预测性能（平均 AUC：0.948 对 0.958；平均准确度：0.881 对 0.877）。与欧洲心脏病学会 (ESC) 指南中提出的非侵入性标准相比，它还具有更高的预测准确度（平均准确度：0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。提出的基于 MDCTA 的 CFD 方法在训练和测试集上都表现出良好的预测性能（平均 AUC：0.948 对 0.958；平均准确度：0.881 对 0.877）。与欧洲心脏病学会 (ESC) 指南中提出的非侵入性标准相比，它还具有更高的预测准确度（平均准确度：0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。提出的基于 MDCTA 的 CFD 方法在训练和测试集上都表现出良好的预测性能（平均 AUC：0.948 对 0.958；平均准确度：0.881 对 0.877）。与欧洲心脏病学会 (ESC) 指南中提出的非侵入性标准相比，它还具有更高的预测准确度（平均准确度：0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。0.877 与 0.539）。结论：这项工作中提出的新的基于 CFD 的非侵入性方法是准确诊断 CoA 的一种有前途的方法，并且可能有利于临床决策。