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CT-geführter PCI-Workflow integriert Koronarbildgebung und Intervention
Siemens Healthineers stellt einen integrierten Workflow vor, der die koronare CT-Analyse mit der Steuerung im Katheterlabor für die Planung und Durchführung perkutaner Koronarinterventionen verbindet.
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Koronarinterventions-Workflows integrieren zunehmend präprozedurale Bildgebung, um die Läsionsbewertung und Eingriffsplanung zu verbessern, bevor Patienten das Katheterlabor betreten. Die neueste Integration von Siemens Healthineers kombiniert CT-basierte Koronaranalyse mit Live-Angiografie-Unterstützung und richtet sich an interventionelle kardiologische Workflows zur Behandlung der koronaren Herzkrankheit.
Durchgängiger Bildgebungs-Workflow für Koronarinterventionen
Das auf der EuroPCR 2026 in Paris vorgestellte System kombiniert Syngo.CT Coronary Cockpit auf der Syngo.via-Plattform mit Syngo PCI Connect auf den neuen Artis-Angiografiesystemen und schafft damit einen vernetzten Workflow, der Diagnose, Plaque-Analyse, Interventionsplanung und intraprozedurale Unterstützung umfasst.
Die Architektur ist für CT-geführte perkutane Koronarinterventionen (PCI) ausgelegt, ein minimalinvasives Verfahren zur Wiederherstellung des koronaren Blutflusses bei Patienten mit koronarer Herzkrankheit.
Traditionelle PCI-Workflows basieren in der Regel auf zweidimensionaler invasiver Angiografie zur Darstellung der Koronararterien. Obwohl klinisch etabliert, kann die 2D-Angiografie die Charakterisierung von Plaquemorphologie, Gefäßgeometrie und Läsionskomplexität einschränken, was sich potenziell auf die Genauigkeit der Stentdimensionierung und die Auswahl der Landezone auswirkt.
Durch die Integration präprozeduraler Koronar-CT-Angiografie (CCTA) wird die anatomische Bewertung früher in den Behandlungsablauf verlagert, sodass Kliniker Gefäßstruktur, Plaquebelastung, Lumendimensionen und Eingriffswinkel vor Beginn der Intervention analysieren können.
Integration von CT-Daten in das Katheterlabor
Das technische Unterscheidungsmerkmal ist die direkte Integration vorverarbeiteter CT-Daten in die Angiografieumgebung.
Das System zeigt anatomische Rekonstruktionen, Plaque-Informationen, Lumenmessungen, nebeneinander dargestellte Bildansichten und geplante Stentmarker direkt in der Benutzeroberfläche des Katheterlabors an. Dadurch wird die Fragmentierung zwischen Bildauswertungsarbeitsplätzen und Interventionsräumen reduziert.
Eine zentrale Synchronisationsfunktion verbindet den C-Bogen des Angiografiesystems mit der Orientierung der CT-Bildgebung. Wenn sich der C-Bogen bewegt, aktualisiert sich die CT-Visualisierung automatisch, um die Ausrichtung beizubehalten. Diese Interaktion funktioniert auch in umgekehrter Richtung: Wenn der Operateur die CT-Ansicht anpasst, um den optimalen Gefäßwinkel zu bestimmen, kann sich der C-Bogen automatisch entsprechend repositionieren.
Diese bidirektionale Synchronisation schafft ein Verfahrensführungsmodell, das CT-basierte Planungsdaten als Live-Navigationsreferenz statt als separate diagnostische Eingabe nutzt.
Rolle fortschrittlicher kardialer CT in der PCI-Planung
CT-geführte PCI hat an Bedeutung gewonnen, da sich die kardiale CT-Bildgebung hinsichtlich räumlicher Auflösung und Plaque-Charakterisierung weiterentwickelt hat.
Der Workflow ist insbesondere in Kombination mit fortschrittlichen kardialen CT-Systemen relevant, darunter Photon-Counting-CT, die hochauflösendere Koronarbildgebung für anatomische Analysen und Läsionsbewertungen ermöglichen. Siemens Healthineers positioniert Photon-Counting-CT als Bestandteil umfassender kardiovaskulärer Bildgebungs-Workflows.
Frühere Entscheidungsfindung kann die Ressourcenplanung im Katheterlabor verbessern, einschließlich Terminplanung, Personaleinsatz und Gerätezuweisung. Anstatt anatomische Komplexität erst während der invasiven Angiografie zu identifizieren, beginnen Operateure den Eingriff mit einer vorab definierten anatomischen Einschätzung und Interventionsstrategie.
Dieser Ansatz entspricht dem breiteren Trend zur digitalen Workflow-Integration im Gesundheitswesen, bei dem Bildgebungsdaten zunehmend als Bestandteil einer vernetzten klinischen Entscheidungsinfrastruktur und nicht als isolierte diagnostische Ausgabe betrachtet werden.
Auswirkungen auf klinische Workflows in der interventionellen Kardiologie
Zu den potenziellen Vorteilen zählen geringere prozedurale Unsicherheiten, weniger Wechsel zwischen Bildinterpretationssystemen und eine strukturiertere Durchführung der PCI.
Die integrierte Läsionsvisualisierung kann insbesondere bei komplexer Koronaranatomie, verkalkten Läsionen, Mehrgefäßerkrankungen und Eingriffen relevant sein, bei denen die Genauigkeit der Stentplatzierung direkten Einfluss auf das Ergebnis hat.
Da PCI-Verfahren sowohl Patienten als auch medizinisches Personal ionisierender Strahlung aussetzen, kann die Workflow-Effizienz auch die kumulative Strahlenbelastung beeinflussen, obwohl in der Mitteilung keine quantitativen Reduktionswerte genannt wurden.
Die Lösung baut auf dem bestehenden Portfolio bildgestützter Software für interventionelle Kardiologie von Siemens Healthineers auf, einschließlich CT-Fusions- und Koronarführungstools, erweitert jedoch die Workflow-Kontinuität über den vollständigen CT-geführten PCI-Ablauf.
Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt enthält technische Spezifikationen und Wettbewerbsvergleiche, die in der ursprünglichen Pressemitteilung nicht enthalten waren.
Vergleichbare bildgestützte kardiologische Workflows existieren bei Anbietern wie Philips und GE HealthCare, insbesondere in den Bereichen Bildfusion, Koronarvisualisierung und interventionelle Führung. Das Unterscheidungsmerkmal liegt hier in der durchgängigen Workflow-Kontinuität zwischen koronarer CT-Analyse und Live-PCI-Durchführung innerhalb eines integrierten Anbieter-Ökosystems. Wettbewerbsplattformen unterstützen häufig prozedurale Bildfusion oder eigenständige Koronarplanung, kombinieren jedoch seltener präprozedurale CT-Analyse, Live-Angiografie-Unterstützung und bidirektionale Synchronisation zwischen Bildansichten und Hardware-Positionierung in einem einheitlichen Workflow für Koronarinterventionen.
Bearbeitet von Aishwarya Mambet, Induportals-Redakteurin, mit Unterstützung von KI.
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