# Comprehensive CT Guided Coronary Artery Bypass Graft Surgery

> **NIH NIH R01** · STANFORD UNIVERSITY · 2020 · $702,212

## Abstract

Project Summary  
 
Coronary bypass graft surgery (CABG) improves the lives of patients with coronary disease (CAD) as a group, 
but 20% of patients remain symptomatic one year after surgery. In clinical practice CABG decisions are largely 
driven by stenosis severity determined from invasive angiography despite the known relevance of functional 
CAD  parameters.  This  practical  impasse  will  continue  to  exist  without  clinically  available,  high-­resolution, 
quantitative functional imaging, and a better understanding of the clinical outcomes in relation to anatomical 
(angiography)  and  functional  (ischemia,  scar  tissue)  factors.  The  long-­term  goal  is  to  improve  outcome  of 
CABG  through  personalized  imaging-­guided  care.  The  overall  objective  of  this  proposal  is  to  identify 
determinants  of  myocardial  flow  restoration  (ischemia  reduction),  and  develop  integrated  imaging  tools  for 
individualized,  lesion-­specific  CABG  decision-­making,  and  computational  flow  simulations  based  on  the 
patient’s  anatomy  and  function  to  predict  the  hemodynamic  outcome.  Supported  by  studies  using  invasive 
FFR-­guided  CABG,  the  rationale  for  the  proposed  research  is  that  integration  of  anatomical  (angiography) 
and functional information (ischemia, scar tissue) will identify individual coronary vessels that will benefit from 
revascularization, and individual optimization of surgical procedures by flow simulations will maximize clinical 
benefit  of  CABG  for  patients  with  CAD.  Supported  by  promising  preliminary  data,  three  specific  aims  are 
proposed:  1)  Prospectively  identify  angiographic,  functional  and  clinical  baseline  determinants  of  outcome 
after CABG, defined as improvement of myocardial perfusion (ischemia reduction) and angina symptoms;; 2) 
Develop  and  validate  a  comprehensive  imaging  strategy  and  clinically  applicable  tool  that  integrate  high-­
resolution  angiographic  and  quantitative  functional  information  (ischemia,  viability)  for  per-­vessel/lesion 
revascularization  decisions;;  3)  Develop  and  validate  new  multi-­parametric  computational  flow  simulations, 
with incorporation of functional imaging data, which allows for prediction of individual hemodynamic outcome 
and  ultimately  surgical  optimization  based  on  virtual  hemodynamic  results.  This  approach  is  innovative 
because  new  imaging  techniques  will  advance  the  field’s  understanding  of  CABG  physiology,  and  new 
clinically applicable tools will be developed for comprehensive clinical decision-­making and optimized surgical 
planning. The acquired knowledge and developed tools are applicable to other vascular contexts, and may 
also  be  instrumental  for  new  therapeutic  innovations.  The  proposed  research  is  significant  because 
identification  of  CABG  outcome  determinants,  and  new  solutions  for  comprehensive  decision-­ma...

## Key facts

- **NIH application ID:** 9869041
- **Project number:** 5R01HL141712-02
- **Recipient organization:** STANFORD UNIVERSITY
- **Principal Investigator:** Koen Nieman
- **Activity code:** R01 (R01, R21, SBIR, etc.)
- **Funding institute:** NIH
- **Fiscal year:** 2020
- **Award amount:** $702,212
- **Award type:** 5
- **Project period:** 2019-02-15 → 2024-01-31

## Primary source

NIH RePORTER: https://reporter.nih.gov/project-details/9869041

## Citation

> US National Institutes of Health, RePORTER application 9869041, Comprehensive CT Guided Coronary Artery Bypass Graft Surgery (5R01HL141712-02). Retrieved via AI Analytics 2026-05-22 from https://api.ai-analytics.org/grant/nih/9869041. Licensed CC0.

---

*[NIH grants dataset](/datasets/nih-grants) · CC0 1.0*