Úvod: Analýza tělesného složení pomocí ct vyšetření se v současnosti ukazuje jako významný prognostický nástroj u pacientů s indikací k transkatétrové implantaci aortální chlopně (tAVi). Její rutinní využití v klinické praxi je však limitováno složitostí dostupného softwaru a vysokými technickými nároky. naším cílem bylo vyvinout a validovat webovou aplikaci, která by zjednodušila používání existujícího softwaru AutoMAticA při hodnocení tělesného složení v rámci předintervenčního vyšetření před tAVi. Metody: Vyvinuli jsme webové rozhraní integrující již validovaný software AutoMAticA, který využívá umělou inteligenci pro automatickou segmentaci tkání. Systém analyzuje předintervenční ct snímky a auto- maticky vypočítává index kosterního svalstva, objem viscerálního a podkožního tuku. Aplikace zpracovává soubory DicoM a generuje přehledné reporty včetně segmentovaných snímků a kvantitativních parametrů. Výsledky: testování systému prokázalo průměrnou dobu analýzy 21 sekund od nahrání snímků po zobrazení výsledků. uživatelské hodnocení pěti klinickými lékaři potvrdilo jednoduchost použití a klinickou využitel- nost. Analýza ilustrativních případů odhalila významné rozdíly mezi hodnocením pomocí BMi a ct analýzou tělesného složení, například u případů sarkopenické obezity nebo zachované svalové hmoty, které by při použití samotného BMi zůstaly neodhaleny. Závěr: Vyvinuté uživatelské rozhraní představuje praktické řešení pro hodnocení tělesného složení u pacientů před tAVi. Systém efektivně překlenuje mezeru mezi pokročilými analytickými možnostmi validovaného softwaru AutoMAticA a klinickou praxí díky intuitivnímu uživatelskému rozhraní. toto řešení by mělo v budoucnu umožnit přesnější stratifikaci rizika a individualizovanější přístup k pacientům s indikací k TAVI.
Background: CT-derived body composition analysis has emerged as a powerful prognostic tool for TAVI patient outcomes. However, widespread clinical implementation remains limited by complex software requirements and technical expertise barriers. This study aims to develop and validate an accessible web-based interface that streamlines the implementation of existing AutoMATiCA's validated CT-based body composition assessment in the pre-TAVI evaluation workflow. Methods: We developed a web-based interface integrating the validated AutoMATiCA's AI-driven segmentation software for automated body composition assessment. The system analyses pre-procedural CT scans to quantify Skeletal Muscle Index, Visceral Adipose Tissue, and Subcutaneous Adipose Tissue. The interface accepts DICOM files and patient data, generating comprehensive reports including segmented images and measurements. Results: System evaluation demonstrated an average analysis time of 21 seconds from upload to results display. User experience assessment with five clinicians showed unanimous positive feedback regarding acces- sibility and utility. Technical validation confirmed accurate tissue segmentation and quantification capabilities. Analysis of illustrative cases demonstrated significant discrepancies between BMI-based assessment and CT-derived body composition analysis, revealing conditions such as sarcopenic obesity and preserved muscle mass that would be missed by BMI evaluation alone. Conclusion: This technical solution provides an accessible, integrated approach to body composition assessment in TAVI patients. Building upon the validated AutoMATiCA software, the system successfully bridges the gap between complex analysis capabilities and clinical practicality through an intuitive user interface. This solution should enable more precise risk stratification and a more individualized approach to patients indicated for TAVI in the future.
Transcatheter Aortic Valve Implantation (TAVI) has revolutionized severe aortic stenosis treatment, but risk stratification remains challenging. This systematic review examined the association between computed tomography (CT)-derived adipose tissue parameters and TAVI outcomes. We searched major databases for studies on visceral (VAT), subcutaneous (SAT), and intramuscular (IMAT) adipose tissue parameters and post-TAVI outcomes. Fourteen studies (9692 patients) were included. Higher SAT area/volume was consistently associated with better survival (5 studies, HR range: 0.83-2.77, p < 0.05). Lower SAT and VAT density also correlated with better survival (5 and 4 studies, respectively, HR range: 1.31-1.46, p < 0.05). VAT area showed mixed results. A VAT:SAT ratio < 1 was associated with better cardiovascular outcomes in one study. Lower IMAT index correlated with shorter hospital stays in a single study. This review reveals complex relationships between adipose tissue parameters and TAVI outcomes. Lower adipose tissue density and higher subcutaneous adiposity were most consistently associated with better outcomes. These findings suggest that detailed analysis of adipose tissue characteristics may enhance risk stratification in TAVI candidates.
- MeSH
- aortální stenóza * chirurgie mortalita diagnostické zobrazování MeSH
- lidé MeSH
- počítačová rentgenová tomografie * metody MeSH
- pooperační komplikace * etiologie mortalita MeSH
- transkatetrální implantace aortální chlopně * škodlivé účinky mortalita MeSH
- tuková tkáň * diagnostické zobrazování MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- přehledy MeSH
- systematický přehled MeSH
BACKGROUND: This intervention pilot case series assessed 40-Gy stereotactic radiosurgery (SRS) neuromodulation applied to the bilateral stellate ganglion (SG) as a bailout procedure for patients with refractory angina pectoris (RAP). MATERIALS AND METHODS: The local institutional review board approved this feasibility study. In three patients with RAP, after repeated good response, symptoms were temporarily relieved after anaesthetic blockade of the left SG under ultrasound guidance. Radiosurgical neuromodulation with a dose of 40 Gy in one fraction was used for more permanent pain control. When RAP recurred after the initial SRS, right-sided procedures were considered after a confirmed positive response to right SG anesthetic block. RESULTS: No acute or late radiation-related toxicities were observed. Two patients (67%) responded to bilateral SRS (follow-up: 60 and 48 months, respectively). From baseline to 24 months, their average prescribed nitrate package count decreased from 5.5 to 0 and remained low. Daily emergency nitrates declined from 20 to 30 to 1-2 applications, and walking distance improved from 10 to 20 m to 200-400 m and remained stable. Quality of life as measured with the EQ-5D and all domains of the Seattle Angina Questionnaire improved. The third patient received only unilateral SRS, had a temporary improvement for 6 months before a return to baseline, and died after 42 months of follow-up. CONCLUSIONS: Bilateral radiosurgical neuromodulation at 40 Gy appears to be feasible, safe, and effective as a bailout procedure for RAP.
- MeSH
- angina pectoris * terapie MeSH
- ganglion stellatum MeSH
- kvalita života MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- pilotní projekty MeSH
- radiochirurgie * metody MeSH
- senioři MeSH
- studie proveditelnosti MeSH
- Check Tag
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- senioři MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- kazuistiky MeSH
Úvod: Efektivní preprocedurální edukace je klíčová pro spolupráci a následnou compliance pacientů. V současnosti se v medicíně stále více používá virtuální realita (VR). Cílem naší studie bylo prokázat non-inferioritu VR v edukaci pacientů před elektivní koronarografií ve srovnání s klasickou edukací zdravotnickým personálem. Metodika: V této prospektivní studii bylo zařazeno 386 pacientů před elektivní koronarografií, kteří byli randomizováni do dvou skupin. Pacienti ve skupině VR (n = 193) sledovali 360° video o plánovaném výkonu s použitím VR brýlí Oculus Meta Quest 2 a pacienti v konvenční skupině (n = 193) byli před výkonem edukováni lékařem. Pacienti následně vyplnili dotazník, který hodnotil kvalitu edukace, porozumění plánovanému výkonu a spokojenost pacientů. Výsledky: Edukace ve VR byla ve srovnání s klasickou edukací non-inferiorní, se statisticky podobným výsledkem při hodnocení porozumění plánovanému výkonu po edukaci v nemocnici (93,8 % vs. 90,2 %, p = 0,19) a subjektivní evaluací kvality edukace s použitím Likertovy stupnice (77,2 % vs. 68,4 % pacientů hodnotilo edukaci známkou 1, p = 0,261). Edukace VR prokázala lepší zapamatování poskytunutých informací, kdy 34,7 % pacientů dosáhlo nejlepšího možného skóre (4 ze 4 možných bodů) v dotazníku ve srovnání s 18,8 % pacientů v konvenční skupině (p < 0,001). V následné subanalýze se ukázalo, že horší výsledky měli starší pacienti (p = 0,028). Závěr: Edukace s použitím virtuální reality se ukázala být stejně efektivní jako klasická edukace lékařem a prokázala lepší následné zapamatování poskytnutých informací, zejména u mladších pacientů. Potvrdil se tak potenciál virtuální reality jako užitečného edukačního nástroje.
Background: Effective pre-procedural education is crucial for patients' cooperation and adherence to treat- ment plans. Virtual reality (VR) has recently been expanding in clinical medicine. This study aimed to prove the non-inferiority of VR education compared to conventional education in patients prior to invasive coronary angiography. Methods: In this prospective study, 386 participants undergoing elective coronary angiography were randomized into a VR group (n = 193) that watched a 360° video about the procedure using VR headset Oculus Meta Quest 2 and a conventional group (n = 193) educated by a physician. Patients completed question- naires assessing educational quality, knowledge of the procedure, and satisfaction.
- MeSH
- chytré brýle MeSH
- koronární angiografie MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- pochopení MeSH
- předoperační péče metody MeSH
- průzkumy a dotazníky MeSH
- senioři MeSH
- statistika jako téma MeSH
- úzkost terapie MeSH
- virtuální realita * MeSH
- vzdělávání pacientů jako téma * metody MeSH
- Check Tag
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- senioři MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- randomizované kontrolované studie MeSH
BACKGROUND: Part of the current stereotactic arrythmia radioablation (STAR) workflow is transfer of findings from the electroanatomic mapping (EAM) to computed tomography (CT). Here, we analyzed inter- and intraobserver variation in a modified EAM-CT registration using automatic registration algorithms designed to yield higher robustness. MATERIALS AND METHODS: This work is based on data of 10 patients who had previously undergone STAR. Two observers participated in this study: (1) an electrophysiologist technician (cardiology) with substatial experience in EAM-CT merge, and (2) a clinical engineer (radiotherapy) with minimum experience with EAM-CT merge. EAM-CT merge consists of 3 main steps: segmentation of left ventricle from CT (CT LV), registration of the CT LV and EAM, clinical target volume (CTV) delineation from EAM specific points. Mean Hausdorff distance (MHD), Dice Similarity Coefficient (DSC) and absolute difference in Center of Gravity (CoG) were used to assess intra/interobserver variability. RESULTS: Intraobserver variability: The mean DSC and MHD for 3 CT LVs altogether was 0.92 ± 0.01 and 1.49 ± 0.23 mm. The mean DSC and MHD for 3 CTVs altogether was 0,82 ± 0,06 and 0,71 ± 0,22 mm. Interobserver variability: Segmented CT LVs showed great similarity (mean DSC of 0,91 ± 0,01, MHD of 1,86 ± 0,47 mm). The mean DSC comparing CTVs from both observers was 0,81 ± 0,11 and MHD was 0,87 ± 0,45 mm. CONCLUSIONS: The high interobserver similarity of segmented LVs and delineated CTVs confirmed the robustness of the proposed method. Even an inexperienced user can perform a precise EAM-CT merge following workflow instructions.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
INTRODUCTION: Education of patients prior to an invasive procedure is pivotal for good cooperation and knowledge retention. Virtual reality (VR) is a fast-developing technology that helps educate both medical professionals and patients. OBJECTIVE: To prove non-inferiority of VR education compared to conventional education in patients prior to the implantation of a permanent pacemaker (PPM). METHODS: 150 participants scheduled for an elective implantation of a PPM were enrolled in this prospective study and randomized into two groups: the VR group (n = 75) watched a 360° video about the procedure using the VR headset Oculus Meta Quest 2, while the conventional group (n = 75) was educated by a physician. Both groups filled out a questionnaire to assess the quality of education pre- and in-hospital, their knowledge of the procedure, and their subjective satisfaction. RESULTS: There was no significant difference in the quality of education. There was a non-significant trend towards higher educational scores in the VR group. The subgroup with worse scores was older than the groups with higher scores (82 vs. 76 years, p = 0.025). Anxiety was reduced in 92% of participants. CONCLUSION: VR proved to be non-inferior to conventional education. It helped to reduce anxiety and showed no adverse effects.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Sarcopenia is a serious systemic disease that reduces overall survival. TAVI is selectively performed in patients with severe aortic stenosis who are not indicated for open cardiac surgery due to severe polymorbidity. Artificial intelligence-assisted body composition assessment from available CT scans appears to be a simple tool to stratify these patients into low and high risk based on future estimates of all-cause mortality. Within our study, the segmentation of preprocedural CT scans at the level of the lumbar third vertebra in patients undergoing TAVI was performed using a neural network (AutoMATiCA). The obtained parameters (area and density of skeletal muscles and intramuscular, visceral, and subcutaneous adipose tissue) were analyzed using Cox univariate and multivariable models for continuous and categorical variables to assess the relation of selected variables with all-cause mortality. 866 patients were included (median(interquartile range)): age 79.7 (74.9-83.3) years; BMI 28.9 (25.9-32.6) kg/m2. Survival analysis was performed on all automatically obtained parameters of muscle and fat density and area. Skeletal muscle index (SMI in cm2/m2), visceral (VAT in HU) and subcutaneous adipose tissue (SAT in HU) density predicted the all-cause mortality in patients after TAVI expressed as hazard ratio (HR) with 95% confidence interval (CI): SMI HR 0.986, 95% CI (0.975-0.996); VAT 1.015 (1.002-1.028) and SAT 1.014 (1.004-1.023), all p < 0.05. Automatic body composition assessment can estimate higher all-cause mortality risk in patients after TAVI, which may be useful in preoperative clinical reasoning and stratification of patients.
- MeSH
- kosterní svaly MeSH
- lidé MeSH
- podkožní tuk MeSH
- retrospektivní studie MeSH
- sarkopenie * MeSH
- senioři MeSH
- složení těla fyziologie MeSH
- tuková tkáň MeSH
- umělá inteligence MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- senioři MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
BACKGROUND: Hypertension challenges arise in part from poor adherence due to inadequate patient education. VR offers immersive learning to improve hypertension knowledge. OBJECTIVE: To compare VR education with traditional verbal education to improve hypertension knowledge. METHODS: In this randomised trial, 182 patients with hypertension were assigned to receive either traditional physician-led education (n = 88) or VR education (n = 94) with equivalent content. The VR group experienced a 3D video using Oculus Quest 2 headsets. Knowledge was assessed post-intervention using a 29-item questionnaire. The primary outcome was the objective score. Subjective satisfaction and responder characteristics were secondary outcomes. RESULTS: Median objective scores were significantly higher for VR (14, IQR 3) versus traditional education (10, IQR 5), p < 0.001, indicating superior hypertension knowledge acquisition with VR. Subjective satisfaction was high in both groups. Participants were categorized into low (first quartile) and medium-high (second to fourth quartiles) responders based on their scores. Low responders had a significantly higher prevalence of older women than medium-high responders (57% vs. 40% female, p = 0.024; 68 vs. 65 years), p = 0.036). CONCLUSIONS: VR outperforms traditional education. Tailoring to groups such as older women can optimise learning.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
