Évaluation du CTCA dans l'évaluation de la pathologie et de la physiologie de la plaque

ÉTUDIER LE DESIGN

1. Recrutement des brevets Soixante-dix patients présentant des symptômes angineux typiques qui ont eu une coronarographie élective montrant au moins une lésion obstructive complexe (c'est-à-dire une lésion de bifurcation, une lésion longue, une lésion calcifiée) (> 70 % de diamètre de sténose à la coronarographie ou une réserve de débit fractionnaire <0,80) qui est considéré comme approprié pour une intervention coronarienne percutanée (ICP) sous guidage IVUS sera inclus dans l'étude. Les critères d'exclusion sont : 1) âge > 75 ans, 2) SCA dans les < 3 mois, 2) DFGe < 60 ml/min/1,73 m², 3) antécédent de pontage aortocoronarien, 3) insuffisance cardiaque décompensée ou fraction d'éjection ventriculaire gauche ≤ 30 %, 4) allergie intraveineuse au produit de contraste ou incapacité à recevoir un traitement par aspirine, héparine ou thiénopyridines, 5) espérance de vie prévue < 1 an, 6) antécédents de transplantation cardiaque, 7) patient nécessitant une revascularisation chirurgicale et 8) maladie coronarienne étendue (c'est-à-dire plusieurs occlusions totales chroniques) ou anatomie coronarienne tortueuse qui ne permet pas l'évaluation des artères coronaires avec l'imagerie NIRS-IVUS. Les patients recrutés fourniront un consentement éclairé et subiront une imagerie CTCA à l'aide d'un scanner CT double source dédié de 3e génération (Siemens Force). Les 4 premiers mois de l'effort d'étude seront faits pour optimiser les protocoles d'acquisition d'images afin que les données CTCA obtenues soient adaptées à la segmentation automatisée. Des matrices d'imagerie efficaces seront utilisées pour améliorer la résolution spatiale dans le plan et des noyaux de reconstruction plus précis et des algorithmes de reconstruction itératifs seront mis en œuvre pour améliorer la segmentation des images.

   Deux semaines après l'imagerie CTCA, les patients subiront une ICP planifiée. Au cours de l'ICP, un effort sera fait pour étudier les 3 artères coronaires épicardiques - y compris la lésion sténosée - et certaines de leurs principales branches latérales (c'est-à-dire les grandes diagonales, les marginales obtus, l'artère descendante postérieure ou la branche ventriculaire gauche de l'artère coronaire droite ) avec le cathéter combiné NIRS-IVUS. Après l'ICP, les participants recevront leur congé sous traitement médical optimal.

2. Segmentation des données d'imagerie CTCA et reconstruction de l'anatomie de l'artère coronaire Les données d'imagerie seront anonymisées et analysées à l'aveugle des détails cliniques par un opérateur expert utilisant un poste de travail dédié. Les repères anatomiques (c'est-à-dire les branches latérales) seront identifiés dans les données d'imagerie CTCA et NIRS-IVUS et seront utilisés pour définir les segments d'intérêt.

   L'analyse des données CTCA sera effectuée à l'aide d'un logiciel dédié qui permet l'extraction automatisée de la ligne médiane luminale, la détection semi-automatisée de la lumière et des bords de la paroi externe du vaisseau, et la quantification de la charge de plaque et intègre un algorithme de caractérisation de plaque qui permet la caractérisation automatisée de la composition de la plaque. L'algorithme de caractérisation de la plaque prend en compte des valeurs de coupure d'intensité fixes prédéfinies des unités Hounsfield et une approche adaptative qui permet la modification de ces valeurs de coupure en fonction de l'atténuation de l'image. Actuellement, le processus de segmentation prend en moyenne 3h par patient. Dans ce projet, les chercheurs visent à optimiser les algorithmes d'acquisition et de segmentation des images CTCA afin que ce processus devienne automatisé et réduise le temps de segmentation CTCA à moins d'une heure.

3. Segmentation des données d'imagerie NIRS-IVUS et reconstruction de l'anatomie de l'artère coronaire analyse des données CTCA à l'aide d'un logiciel qui permet la détection des limites de la lumière et de la paroi externe du vaisseau, la quantification de la charge de plaque et l'annotation de la composante tissulaire calcifiée dans l'IVUS. Le résultat de l'analyse des données d'imagerie NIRS est le chimiogramme qui est une carte à code couleur de la distribution du composant lipidique le long de la paroi du vaisseau (le jaune indique une probabilité accrue et une faible probabilité rouge de tissu lipidique). Une mesure de la charge lipidique est l'indice de charge lipidique centrale (LCBI) qui est calculé comme la fraction des pixels jaunes qui correspondent au composant lipidique divisé par 1000. De plus, pour chaque segment de 2 mm, le chimiogramme en bloc est généré. Il fournit un résumé du chimiogramme pour ce segment et affiche la probabilité de présence de tissu lipidique dans un bloc de 2 mm de l'artère coronaire. Le bloc chimio a été validé par rapport à l'histologie et il a été démontré qu'il permet une détection précise des plaques riches en lipides.

   Les données segmentées NIRS-IVUS seront utilisées pour reconstruire l'anatomie coronaire en utilisant une méthodologie établie et bien validée. Les branches latérales d'un diamètre> 1,5 mm seront reconstruites à partir des données angiographiques et fusionnées avec la géométrie du vaisseau principal reconstruite à partir du NIRS-IVUS, car il a été démontré que les branches latérales affectent la distribution de l'ESS.

4. Simulation du flux sanguin Des conditions aux limites identiques seront appliquées aux modèles basés sur l'IVUS et sur le CTCA. Le sang sera considéré comme un fluide newtonien laminaire et incompressible de viscosité dynamique 0,0035 Pa•s et de masse volumique 1 050 kg/m3. Un profil de flux constant sera imposé à l'entrée de la lumière car cela réduit le temps de calcul et il est prouvé qu'il n'y a pas de différence significative dans l'ESS estimé lorsqu'un profil de flux constant ou pulsatile est utilisé. La théorie de Murray de l'ESS constant sera utilisée pour dériver les conditions aux limites dans les branches principales et latérales. La paroi artérielle sera considérée comme rigide et des conditions de non glissement seront appliquées à la surface luminale. La vitesse d'écoulement sera estimée à partir des données angiographiques en mesurant le nombre d'images nécessaires pour que l'agent de contraste passe de l'entrée à la sortie du segment reconstruit, le volume du segment à la ligne de base et la fréquence d'images ciné.
5. Analyse des données d'imagerie NIRS-IVUS et CTCA Il est prévu que l'imagerie NIRS-IVUS sera réalisée en moyenne dans 2,5 vaisseaux par patient ; de ces 40 navires sélectionnés au hasard seront utilisés pour entraîner les algorithmes de segmentation CTCA et de caractérisation des plaques (ensemble de données d'entraînement) et le reste à des fins de validation (ensemble de données de validation).

Dans l'ensemble de formation, les segments d'intérêt reconstruits à partir des données CTCA et NIRS-IVUS seront divisés en segments de 2 mm et les segments correspondants de 2 mm seront identifiés dans les modèles CTCA et NIRS-IVUS. Pour chaque segment de 2 mm, les mesures suivantes seront estimées dans les modèles NIRS-IVUS : surface moyenne de la lumière, surface moyenne de la paroi externe du vaisseau, surface moyenne de la plaque, charge moyenne de la plaque (définie comme : 100 x surface de la plaque/surface du vaisseau), surface moyenne de calcification , le LCBI et l'ESS prédominant. De plus, chaque segment sera classé comme riche en lipides ou non riche en lipides selon le schéma bloc.

De même, dans les modèles CTCA, la surface moyenne de la lumière, la surface de la paroi externe du vaisseau, la surface de la plaque, la charge de la plaque, la surface calcifiée et l'ESS prédominant moyen seront estimés pour chaque segment de 2 mm et comparés aux estimations de NIRS-IVUS. Plusieurs approches seront testées pour optimiser la segmentation des parois vasculaires et la meilleure sera retenue. Les segments avec une charge calcifiante accrue et des artefacts de floraison seront identifiés et en cas de différences significatives entre les annotations CTCA et NIRS-IVUS, des techniques d'apprentissage automatique, qui tirent parti des informations fournies par NIRS-IVUS, seront mises en œuvre pour optimiser la segmentation CTCA. Les seuils adaptatifs de l'unité Hounsfield qui identifient le mieux les tissus lipidiques et calcifiés seront définis. Des tracés de vaisseaux étalés décrivant la distribution du tissu lipidique dans les modèles CTCA seront créés et dans ceux-ci, le LCBICT sera estimé pour chaque segment de 2 mm et comparé à la sortie du NIRS. L'analyse de l'aire sous la courbe (AUC) sera utilisée pour identifier la meilleure charge de plaque dérivée du CT, les valeurs seuils LCBI et ESS qui correspondent aux valeurs seuils NIRS-IVUS qui indiquent des plaques à haut risque (charge de plaque : 67 %, LCBI : 178 et ESS : 1Pa). Le chimiogramme en bloc dans NIRS-IVUS sera utilisé pour identifier le seuil LCBICT de 2 mm qui permet une classification précise des segments de 2 mm en tant que riches en lipides ou non lipidiques. L'exactitude de ces seuils sera testée dans l'ensemble de données de validation.

De plus, dans l'ensemble de données de validation, les données NIRS-IVUS seront utilisées pour identifier les lésions coronaires - définies comme des segments avec une charge de plaque > 40 % dans 3 cadres consécutifs. Pour chaque lésion son indice de remodelage sera estimé et utilisé pour les classer en lésions avec un remodelage positif ou négatif. Les données NIRS-IVUS seront utilisées pour caractériser leur phénotype et les classer en : épaississement intimal pathologique/plaques fibrotiques, plaques fibro-calcifiantes, fibroathéromes (FA) et fibroathéromes calcifiés. La classification des lésions NIRS-IVUS sera utilisée comme norme de référence afin d'évaluer la précision du CTCA dans la caractérisation du phénotype des lésions.

ANALYSE STATISTIQUE - CALCUL DE PUISSANCE Le principal critère d'évaluation de l'étude est la capacité du CTCA à détecter l'AF. Dans une étude de Garcia-Garcia qui comprenait 129 patients subissant une imagerie IVUS d'un seul vaisseau, 1,7 lésions ont été identifiées par patient. Dans l'étude de Puri et al., 45 % des lésions étaient des FA en histologie. Dans cette étude, le NIRS combiné à l'IVUS a permis la détection de l'AF avec une excellente précision (c-index : 0,80). Nous prévoyons que nous serons en mesure d'effectuer une imagerie NIRS-IVUS dans 2,5 artères coronaires par patient et que la qualité de l'imagerie CTCA sera optimale chez 93 % des patients étudiés. Si nous recrutons 70 patients, nous prévoyons d'étudier avec succès avec NIRS-IVUS et CTCA 162 vaisseaux dont 120 (203 lésions - 92 FA) seront utilisés comme ensemble de données de validation. Cet ensemble de données devrait donner une puissance de 80 % pour démontrer, en utilisant le niveau de signification de 5 %, que la sensibilité du CTCA dans l'identification de l'AF n'est pas différente de celle du NIRS-IVUS (ASC de la plage CTCA : 0,89-0,71), en supposant une sensibilité réelle de 0,80 pour NIRS-IVUS.

Les critères d'évaluation secondaires de l'étude sont la précision du CTCA pour identifier : a) les segments riches en lipides (en utilisant le chimiogramme en bloc de NIRS-IVUS comme étalon de référence), et b) les segments exposés à un faible ESS (<1 Pa, en utilisant l'ESS estimé dans les modèles NIRS-IVUS comme standard de référence).