4Dフロー磁気共鳴画像法からの血行動態バイオマーカーによる左心室不全の表現型解析 (TRANSLATE)

本研究は、先進的なMRIベース解析ツールの方法論開発、臨床的検証、および臨床応用実装を目的とした、後ろ向き研究と前向き研究の二つのアームを含みます。

後ろ向き研究アームでは、左心室の短軸シネ平衡定常状態自由歳差運動（bSSFP）画像のデータベースを後ろ向きに取得し、分析前に匿名化します。 データセットは、学習セット（症例の約75％）とテストセット（約25％）に分割されます。

学習セットに含まれるすべてのMRIデータセットについて、左心室心内膜輪郭を心臓周期全体にわたって描出します。半自動セグメンテーションツール（Medviso Segment）を使用し、必要に応じて手動修正を加えて精度を確保します。

学習データセットと、それに対応する正解となる左心室心内膜セグメンテーションを用いて、深層学習畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（例：ResNetアーキテクチャ）を学習させ、短軸シネ画像からの左心室心内膜輪郭の自動描出を行います。

残りのテストセットは、学習済みCNNの性能評価に使用します。 自動生成された左心室心内膜輪郭と、対応する手動セグメンテーションを比較し、セグメンテーションの精度と堅牢性をベンチマークします。

研究の前向きアームの一部として、登録患者は、経カテーテル的大動脈弁置換術（TAVR）の予定介入前に、非造影4D Flow MRI撮像を受けます。

MRI検査は、1.5テスラスキャナー（MAGNETOM Aera, Siemens Healthcare, エアランゲン, ドイツ）で行います。 後方心電図同期の標準bSSFPシネシーケンスを使用して、左心室の短軸および長軸像を取得します（スライス厚8 mm、スライス間隔なし、再構築心臓相30）。 同一の撮像セッション内で、三次元方向の速度エンコーディングを備えたプロトタイプ時間分解能三次元グラジエントエコーシーケンスを用いて4D Flow MRIデータを取得します。 左心室全体をカバーする傍矢状面方向の視野を使用します。 撮像は、自由呼吸下で、後方心電図トリガーおよび適応呼吸同期を用いて実施します。 撮像パラメータは、2023年改訂版の4D Flow心血管磁気共鳴コンセンサスステートメントに準拠します。 造影剤は投与しません。 非侵襲連続血圧および関連する血行動態パラメータは、臨床グレードの装置（例：Finapres® NOVA）を用いて、指動脈圧波形からも記録します。

TAVR手技中には、標準的な臨床実践に従い、弁植え込み前後で、上行大動脈および左心室内で、二本のピグテールカテーテルを用いて同時侵襲血圧測定を行います。これにより、臨床ワークフローに影響を与えません。

予防措置やフォローアップ手順は、標準的な臨床実践と比較して変更は予定されていません。 したがって、本研究への参加に関連する追加の身体的、心理的、社会的リスクまたは直接的な利益はありません。

4D Flow MRIデータの後処理は、過去の経験に基づき、Matlab（The MathWorks Inc., ネイティック, マサチューセッツ州, 米国）で記述された社内ソフトウェアを組み込んだ専用ワークフローを用いて行います。 処理ステップには、渦電流補正および速度エイリアシング補正が含まれます。 左心室内速度場は、社内の半自動セグメンテーションツールと、後ろ向き研究アームで開発した自動深層学習ベースの左心室マスキングツールの両方を用いて抽出します。

抽出された速度場は、運動エネルギーや粘性エネルギー散逸、血流成分の細分化、心室内圧勾配、および心室内血流媒介血行動態力（HDF）を含む、左心室血流エネルギー動態の評価に使用します。 得られたHDFベクトルは、心基部-心尖部、中隔-側壁、下壁-前壁の成分に分解され、心臓周期にわたる各成分の二乗平均平方根（RMS）値が計算されます。

指動脈波形から得られた非侵襲連続血圧信号と、MRIから導出された左心室容積を組み合わせ、確立された方法論を用いて非侵襲左心室圧-容積（PV）ループを推定します。 並行して、TAVR手技中にピグテールカテーテルを介して取得した侵襲的左心室圧データを用いて、カテーテルベースのPVループを生成します。 非侵襲MRIベースのPVループパラメータは、臨床的に関連性のある左心室指標を用いて、カテーテルベース測定値と定量的に比較されます。

心室内圧勾配はナビエ-ストークス方程式から計算し、各心臓フレームにおけるHDFベクトルを、左心室全体積にわたる圧力勾配を積分することで導出します。 HDFベクトルは、三つの直交解剖学的方向（心基部-心尖部、中隔-側壁、下壁-前壁）に投影され、心臓周期にわたって各成分の二乗平均平方根（RMS）値が計算されます。 簡易化HDFは、4D Flow MRIデータを必要としない最近開発された方法を用いて計算され、患者ごとに標準的な4D Flow MRIベースのHDFと体系的に比較されます。 検証目的として、簡易化HDFと4D Flow由来HDFの両方を、市販のMedis Suite MRソフトウェアで利用可能なプロトタイプHDFツールを用いて得た対応する測定値とも比較します。

左心室機能評価に日常的に使用される従来のMRI由来パラメータ（拡張末期容積、収縮末期容積、全体的縦方向ひずみなど）も収集します。

人口統計学的変数（年齢、性別など）、関連する臨床的特徴、投与された薬物療法、TAVR手技データ、併用薬剤は、分析前に収集・匿名化されます。

本研究の一部として、フォローアップ訪問や評価は計画されていません。

心内4D Flow MRI解析のためのスタンドアロンアプリケーションは、段階的構築開発モデルに従って設計されます。 プロセスは、システム要件仕様書（SyRS）、ソフトウェア要件仕様書（SRS）、および全体のソフトウェアアーキテクチャの定義に焦点を当てます。

臨床研究で使用されている最先端の4D Flow MRIワークフローと、市販ソフトウェア（例：Medis Suite MR）で利用可能なプロトタイプツールの批判的評価を実施し、強みと限界を特定します。 開発は連続する段階を経て進められ、各段階で全体フレームワークの特定の機能コンポーネントが実装されます。

スタンドアロンアプリケーションは、既存の社内Matlabベースアルゴリズムを基盤としますが、コンパイルされたプログラミング言語で実装され、エンドユーザーのシステムに事前インストールされたソフトウェアを必要とせずに実行できるようにします。 開発は、専門的なコンサルティングサービスの支援を受けます。

スタンドアロンアプリケーションの暫定版は、内部テスト、ベンチマーク、および4D Flow MRI研究の経験を持つ少数の臨床エンドユーザーによる構造化評価を受けます。 ユーザーは、事前に定義されたユースケースでソフトウェアを独立してテストします。 臨床的フィードバック、批判、およびさらなる開発のための提案は、構造化された質問票またはインタビューを通じて収集され、その後の改良と臨床応用の指針として使用されます。