Phénotypage de l'insuffisance ventriculaire gauche avec des biomarqueurs hémodynamiques issus de l'imagerie par résonance magnétique 4D flow (TRANSLATE)

L'étude comprend un volet rétrospectif et un volet prospectif, abordant le développement méthodologique, la validation clinique et la mise en œuvre translationnelle d'outils d'analyse avancés basés sur l'IRM.

Dans le cadre du volet rétrospectif, une base de données d'images ciné en petit axe en précession libre en régime permanent équilibrée (bSSFP) du VG sera extraite rétrospectivement et anonymisée avant analyse. L'ensemble de données sera divisé en un ensemble d'entraînement (environ 75 % des cas) et un ensemble de test (environ 25 %).

Pour tous les ensembles de données IRM inclus dans l'ensemble d'entraînement, les contours endocardiques du VG seront délimités tout au long du cycle cardiaque, en utilisant des outils de segmentation semi-automatiques (Medviso Segment) avec des corrections manuelles appliquées si nécessaire pour garantir la précision.

L'ensemble de données d'entraînement, ainsi que les segmentations endocardiques du VG de référence correspondantes, seront utilisés pour entraîner un réseau de neurones convolutif (CNN) d'apprentissage profond, par exemple une architecture ResNet, pour la délimitation automatique des contours endocardiques du VG à partir d'images ciné en petit axe.

L'ensemble de test restant sera utilisé pour évaluer les performances du CNN entraîné. Les contours endocardiques du VG générés automatiquement seront comparés aux segmentations manuelles correspondantes pour évaluer la précision et la robustesse de la segmentation.

Dans le cadre du volet prospectif de l'étude, les patients inclus subiront une acquisition d'IRM 4D Flow sans produit de contraste avant l'intervention programmée pour le remplacement valvulaire aortique par cathéter (TAVI).

Les examens IRM seront réalisés sur un scanner 1,5 Tesla (MAGNETOM Aera, Siemens Healthcare, Erlangen, Allemagne). Des séquences ciné bSSFP standard avec déclenchement ECG rétrospectif seront utilisées pour acquérir des coupes en petit axe et en grand axe du VG (épaisseur de coupe 8 mm, pas d'espace inter-coupes, 30 phases cardiaques reconstruites). Lors de la même séance d'imagerie, les données d'IRM 4D Flow seront acquises à l'aide d'une séquence prototype d'écho de gradient tridimensionnelle résolue en temps avec encodage de vélocité tridirectionnel. Un champ de vue orienté parasagittal couvrant l'ensemble du VG sera utilisé. Les acquisitions seront réalisées en respiration libre avec déclenchement ECG rétrospectif et synchronisation respiratoire adaptative. Les paramètres d'acquisition seront conformes à la mise à jour 2023 de la déclaration de consensus sur l'imagerie par résonance magnétique cardiovasculaire 4D Flow. Aucun agent de contraste ne sera administré. La pression artérielle continue non invasive et les paramètres hémodynamiques pertinents seront également enregistrés à partir de la forme d'onde de pression artérielle digitale à l'aide d'un dispositif de grade clinique (par exemple, Finapres® NOVA).

Pendant la procédure TAVI, des mesures invasives simultanées de la pression artérielle seront obtenues dans l'aorte ascendante et dans le VG à l'aide de deux cathéters pigtail, à la fois avant et après l'implantation valvulaire, comme l'exige la pratique clinique standard pendant le TAVI, sans donc impacter le flux de travail clinique.

Aucune variation des procédures de prophylaxie ou de suivi n'est attendue par rapport à la pratique clinique standard. Par conséquent, aucun risque physique, psychologique ou social supplémentaire ni bénéfice direct n'est associé à la participation à l'étude.

Le post-traitement des données d'IRM 4D Flow sera effectué à l'aide d'un flux de travail dédié incorporant un logiciel interne écrit en Matlab (The MathWorks Inc., Natick, MA, USA), basé sur une expérience antérieure. Les étapes de traitement incluront la correction des courants de Foucault et du repliement de vélocité. Les champs de vélocité intracavitaires du VG seront extraits à l'aide à la fois d'un outil de segmentation semi-automatique interne et de l'outil de masquage automatique du VG basé sur l'apprentissage profond développé dans le volet rétrospectif.

Les champs de vélocité extraits seront utilisés pour évaluer l'énergétique du flux sanguin du VG, y compris l'énergie cinétique et la dissipation d'énergie visqueuse, la subdivision des composants du flux, les gradients de pression intraventriculaires et les forces hémodynamiques (HDF) médiées par le flux intracavitaire. Les vecteurs HDF résultants seront décomposés en composantes basal-apical, septal-latéral et inférieur-antérieur, et leurs valeurs quadratiques moyennes (RMS) seront calculées sur le cycle cardiaque.

Les signaux de pression artérielle continue non invasive dérivés des formes d'onde artérielles digitales seront combinés avec les volumes du VG dérivés de l'IRM pour estimer les boucles pression-volume (PV) non invasives du VG en utilisant une méthodologie établie. Parallèlement, les données de pression invasive du VG acquises pendant la procédure TAVI via un cathéter pigtail seront utilisées pour générer des boucles PV basées sur cathéter. Les paramètres des boucles PV basées sur l'IRM non invasive seront comparés quantitativement aux mesures basées sur cathéter en utilisant des indices cliniques pertinents du VG.

Les gradients de pression intracavitaires seront calculés à partir des équations de Navier-Stokes pour dériver les vecteurs HDF pour chaque image cardiaque en intégrant les gradients de pression sur l'ensemble du volume du VG. Les vecteurs HDF seront projetés sur trois directions anatomiques orthogonales (basal-apical, septal-latéral, inférieur-antérieur), et les valeurs quadratiques moyennes (RMS) de chaque composante seront calculées sur le cycle cardiaque. Des HDF simplifiées seront calculées en utilisant une méthode récemment développée qui ne nécessite pas de données d'IRM 4D Flow et elles seront systématiquement comparées aux HDF standard basées sur l'IRM 4D Flow sur une base patient par patient. À des fins de validation, les HDF simplifiées et dérivées de l'IRM 4D Flow seront également comparées aux mesures correspondantes obtenues en utilisant l'outil prototype HDF disponible dans le logiciel commercial Medis Suite MR.

Les paramètres conventionnels dérivés de l'IRM couramment utilisés pour évaluer la fonction du VG, y compris le volume télédiastolique, le volume télésystolique et la déformation longitudinale globale, seront également collectés.

Les variables démographiques (par exemple, l'âge et le sexe), les caractéristiques cliniques pertinentes, le traitement médical administré, les données procédurales TAVI et les médicaments concomitants seront collectés et anonymisés avant analyse.

Aucune visite ou évaluation de suivi n'est prévue dans le cadre de cette étude.

Une application autonome pour l'analyse de l'IRM 4D Flow intracardiaque sera conçue suivant un modèle de développement incrémental. Le processus se concentrera sur la définition du cahier des charges du système (SyRS), du cahier des charges logiciel (SRS) et de l'architecture logicielle globale.

Une évaluation critique des flux de travail d'IRM 4D Flow de pointe existants utilisés en recherche clinique et des outils prototypes disponibles dans les logiciels commerciaux (par exemple, Medis Suite MR) sera menée pour identifier les forces et les limites. Le développement se déroulera par étapes successives, chaque étape mettant en œuvre un composant fonctionnel spécifique du cadre global.

L'application autonome s'appuiera sur les algorithmes internes existants basés sur Matlab mais sera implémentée dans un langage de programmation compilé, permettant une exécution sans nécessiter de logiciel préinstallé sur le système de l'utilisateur final. Le développement sera soutenu par un service de conseil spécialisé.

Une version préliminaire de l'application autonome subira des tests internes, des évaluations comparatives et une évaluation structurée par un petit groupe d'utilisateurs finaux cliniques ayant une expérience préalable en recherche sur l'IRM 4D Flow. Les utilisateurs testeront indépendamment le logiciel sur des cas d'utilisation prédéfinis. Les retours cliniques, les critiques et les suggestions pour un développement ultérieur seront collectés via des questionnaires structurés ou des entretiens et utilisés pour guider les affinements ultérieurs et la traduction clinique.