Étude d'évaluation de la fonction ventriculaire pédiatrique

Les malformations cardiaques sont l’une des principales causes de maladies et de mortalité associées aux malformations congénitales dans le monde1, touchant environ 1 % des naissances vivantes dans le monde. Parmi ceux-ci, environ un quart1 présentent des malformations cardiaques critiques nécessitant une intervention précoce pour améliorer la survie et les résultats. 2 3 Le dysfonctionnement du ventricule droit (VD) est une forme répandue de maladie cardiaque chez les patients pédiatriques, résultant souvent de conditions telles que la prématurité, les effets post-chirurgicaux d'une cardiopathie congénitale, fonctionnant comme ventricule systémique et l'hypertension pulmonaire idiopathique. Ces patients sont confrontés à des risques importants, notamment une défaillance du VD, une diminution de la qualité de vie, un besoin potentiel de transplantation et une mortalité accrue. Une évaluation précise de la fonction du VR est cruciale mais difficile en raison de la géométrie complexe du VR.

Contrairement au dysfonctionnement ventriculaire gauche (VG), le dysfonctionnement du VD résulte principalement de surcharges de pression et de volume et présente des caractéristiques physiopathologiques uniques. Bien que les mécanismes de dysfonctionnement du VG soient bien étudiés, on en sait moins sur le RV et une grande partie de sa prise en charge clinique est adaptée de la recherche axée sur le VG. Le VR, avec ses parois plus fines et plus adaptables, se remodèle efficacement mais tolère souvent les changements pendant de longues périodes avant de tomber en panne. De plus, un dysfonctionnement du VD entraîne fréquemment un dysfonctionnement du VG en raison de fortes interactions interventriculaires. Ces différences, ainsi que la forme et l'orientation irrégulières du RV, compliquent l'imagerie et l'évaluation, nécessitant des techniques d'imagerie avancées, impliquant souvent de multiples modalités. 4 Une évaluation précise de la taille et de la fonction du VD est essentielle pour diagnostiquer, gérer et prédire les résultats des maladies cardiaques pédiatriques. L'échocardiographie, en tant qu'outil non invasif et accessible, est la technique d'imagerie de première intention pour surveiller la fonction du VD). 4 Cependant, les mesures fonctionnelles traditionnelles du RV se heurtent à des limites dans les populations pédiatriques en raison de la variabilité significative de la morphologie du RV. Parmi les paramètres systoliques, le changement de surface fractionnaire (FAC) a démontré des corrélations plus fortes avec la gravité de la maladie chez les patients atteints d'insuffisance cardiaque avancée et une relation plus étroite avec la fraction d'éjection du VD mesurée par résonance magnétique cardiovasculaire (CMR), suggérant sa fiabilité dans l'évaluation de la fonction pédiatrique du VD. 5,6 Un FAC <35 % est considéré comme anormal par la ligne directrice7. Une évaluation précise du FAC peut guider les interventions opportunes, améliorer le pronostic et améliorer les résultats à long terme en permettant une meilleure surveillance de la fonction du RV au fil du temps.

Les cardiopathies congénitales (CHD) comprennent un large éventail d'anomalies et de conditions structurelles qui affectent le développement du cœur avant la naissance, avec des exemples tels que la tétralogie de Fallot (TOF)8 et l'hypertension pulmonaire (PH)9. Le RV joue un rôle crucial dans le diagnostic du TOF car son obstruction des voies d'éjection et son hypertrophie sont les principales caractéristiques de la maladie.10 L'hypertension pulmonaire augmente la postcharge (pression) sur le ventricule droit, entraînant des modifications structurelles et fonctionnelles du VD. Ces changements ne sont généralement pas observés dans le VG, sauf en cas d'atteinte biventriculaire grave ou d'effets secondaires.11 L'échocardiographie est un outil de première intention non invasif, largement accessible et essentiel pour le suivi de routine de diverses affections cardiaques pédiatriques affectant le ventricule droit (VR). 4 Cependant, l’évaluation de la fonction du VD dans les cardiopathies pédiatriques reste difficile en raison de la variabilité significative de la morphologie et de la physiologie du VD. La vue apicale à quatre chambres (A4C) est la pierre angulaire de l'évaluation de la fonction ventriculaire droite (VD) en raison de sa capacité à évaluer de manière globale la taille, la forme et la fonction systolique du VD.12 La vue parasternale à axe court (PSAX) est souvent utilisée comme vue échocardiographique supplémentaire aux côtés de la vue A4C pour évaluer la fonction ventriculaire droite (VD).12 Les progrès de l’échocardiographie basée sur l’IA, en particulier l’apprentissage profond, sont prometteurs pour améliorer l’évaluation de la fonction cardiaque.13 Des innovations récentes, comme EchoNet-Dynamic14, ont montré l’utilité des algorithmes d’apprentissage profond basés sur la vidéo pour la segmentation du VG adulte et l’estimation de la fraction d’éjection. S'appuyant sur ces progrès, les enquêteurs ont développé EchoNet-Peds15, un modèle d'IA pour l'échocardiographie pédiatrique qui automatise la segmentation du VG et les calculs de fraction d'éjection. Outre les méthodes de segmentation du ventricule gauche, 16 à 18 autres applications d'apprentissage profond incluent la quantification automatisée19 de la structure et de la fonction du ventricule gauche, ainsi que de nouvelles méthodes d'estimation des paramètres hémodynamiques intraventriculaires battement par battement 20 . Cependant, la plupart des études d’apprentissage profond se concentrent sur l’évaluation du VG, avec comparativement moins de modèles dédiés au RV, abordant principalement les tâches de segmentation. 21,22 Bien que certaines avancées récentes aient émergé, comme un modèle estimant la fraction d'éjection du VD à partir d'images échocardiographiques chez des patients atteints d'hypertension artérielle pulmonaire 23, des lacunes importantes subsistent dans l'application de l'IA à l'évaluation fonctionnelle pédiatrique du VD.

Cette étude vise à développer un cadre basé sur l'apprentissage profond pour la segmentation du ventricule droit (VD), la prédiction du changement de surface fractionnaire (FAC) du VD et l'identification du dysfonctionnement du VD pédiatrique. Le modèle d'IA a été conçu pour faire la distinction entre les cœurs pédiatriques normaux, l'hypertension pulmonaire (PH) et la tétralogie de Fallot (TOF). Pour améliorer la précision du diagnostic, les enquêteurs ont étendu l'analyse au-delà de la vue A4C en intégrant les données des vues A4C et PSAX. De plus, le cadre a été appliqué pour prédire la fraction d’éjection ventriculaire gauche (FEVG), démontrant ainsi sa polyvalence et son utilité clinique.