4차원 유동 자기공명영상의 혈역학적 바이오마커를 이용한 좌심실 부전 표현형 분석 (TRANSLATE)

본 연구는 후향적 부문과 전향적 부문을 포함하여, 고급 MRI 기반 분석 도구의 방법론적 개발, 임상 검증 및 전환적 구현을 다룹니다.

후향적 부문 내에서, 좌심실의 단축면 시네 균형 정상상태 자유 세차 운동(bSSFP) 영상 데이터베이스를 후향적으로 검색하고 분석 전 익명화합니다. 데이터 세트는 훈련 세트(약 75%)와 테스트 세트(약 25%)로 나뉩니다.

훈련 세트에 포함된 모든 MRI 데이터 세트에 대해, 반자동 분할 도구(Medviso Segment)를 사용하여 심장 주기 전체에 걸쳐 좌심실 심내막 윤곽을 묘사하며, 정확성을 보장하기 위해 필요에 따라 수동 보정을 적용합니다.

훈련 데이터 세트와 해당하는 기준 좌심실 심내막 분할을 함께 사용하여, 단축면 시네 영상으로부터 좌심실 심내막 윤곽을 자동으로 묘사하기 위한 딥러닝 합성곱 신경망(CNN, 예: ResNet 아키텍처)을 훈련합니다.

나머지 테스트 세트는 훈련된 CNN의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 자동 생성된 좌심실 심내막 윤곽은 해당 수동 분할과 비교되어 분할 정확도와 견고성을 벤치마킹합니다.

연구의 전향적 부문의 일부로, 등록된 환자들은 경피적 대동맥판막 치환술(TAVR) 예정 중재 전 비조영 4D Flow MRI 촬영을 받습니다.

MRI 검사는 1.5 Tesla 스캐너(MAGNETOM Aera, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany)에서 획득됩니다. 후향적 ECG 게이팅을 사용한 표준 bSSFP 시네 시퀀스를 통해 단축면 및 장축면 좌심실 영상을 획득합니다(슬라이스 두께 8 mm, 슬라이스 간 간격 없음, 30개의 재구성 심장 단계). 동일한 촬영 세션에서, 3방향 속도 인코딩을 가진 프로토타입 시간 분해능 3차원 경사 에코 시퀀스를 사용하여 4D Flow MRI 데이터를 획득합니다. 좌심실 전체를 포함하는 시상면 방향 시야를 사용합니다. 획득은 자유 호흡 중에 후향적 ECG 트리거링 및 적응형 호흡 게이팅으로 수행됩니다. 스캔 매개변수는 4D Flow 심혈관 자기공명 공동 성명서의 2023년 업데이트를 준수합니다. 조영제는 투여되지 않습니다. 비침습적 연속 혈압 및 관련 혈역학적 매개변수도 임상 등급 장치(예: Finapres® NOVA)를 사용하여 손가락 동맥압 파형으로부터 기록됩니다.

TAVR 시술 중, 표준 임상 관행에 따라 판막 이식 전후에 두 개의 피그테일 카테터를 사용하여 상행 대동맥과 좌심실에서 동시 침습적 혈압 측정을 얻으며, 이는 임상 워크플로에 영향을 미치지 않습니다.

표준 임상 관행과 비교하여 예방 또는 추적 절차의 변화는 예상되지 않습니다. 따라서 연구 참여와 관련된 추가적인 신체적, 심리적, 사회적 위험 또는 직접적 이점은 없습니다.

4D Flow MRI 데이터의 후처리는 기존 경험을 바탕으로 Matlab(The MathWorks Inc., Natick, MA, USA)으로 작성된 자체 소프트웨어를 통합한 전용 워크플로를 사용하여 수행됩니다. 처리 단계는 와전류 및 속도 앨리어싱 보정을 포함합니다. 심강 내 좌심실 속도장은 자체 반자동 분할 도구와 후향적 부문에서 개발된 자동화된 딥러닝 기반 좌심실 마스킹 도구를 모두 사용하여 추출됩니다.

추출된 속도장은 운동 에너지와 점성 에너지 소산, 유동 성분 세분화, 심실 내 압력 구배 및 심강 내 유동 매개 혈역학적 힘(HDFs)을 포함한 좌심실 혈류 에너지학을 평가하는 데 사용됩니다. 결과적인 HDF 벡터는 심저-심첨, 중격-측벽, 하벽-전벽 성분으로 분해되며, 각 성분의 제곱평균제곱근(RMS) 값이 심장 주기 동안 계산됩니다.

손가락 동맥 파형에서 유래된 비침습적 연속 혈압 신호는 확립된 방법론을 사용하여 MRI 유래 좌심실 용적과 결합되어 비침습적 좌심실 압력-용적(PV) 고리를 추정합니다. 동시에, TAVR 시술 중 피그테일 카테터를 통해 획득된 침습적 좌심실 압력 데이터를 사용하여 카테터 기반 PV 고리를 생성합니다. 비침습적 MRI 기반 PV 고리 매개변수는 임상적으로 관련된 좌심실 지표를 사용하여 카테터 기반 측정과 정량적으로 비교됩니다.

심강 내 압력 구배는 나비어-스톡스 방정식으로부터 계산되어 각 심장 프레임에 대한 HDF 벡터를 좌심실 전체 용적에 걸쳐 압력 구배를 적분하여 도출합니다. HDF 벡터는 세 개의 직교 해부학적 방향(심저-심첨, 중격-측벽, 하벽-전벽)으로 투영되며, 각 성분의 제곱평균제곱근(RMS) 값이 심장 주기 동안 계산됩니다. 단순화된 HDFs는 4D Flow MRI 데이터가 필요하지 않은 최근 개발된 방법을 사용하여 계산되며, 환자별 기준으로 표준 4D Flow MRI 기반 HDFs와 체계적으로 비교됩니다. 검증 목적으로, 단순화된 HDFs와 4D Flow 유래 HDFs는 모두 상용 Medis Suite MR 소프트웨어에서 사용 가능한 프로토타입 HDF 도구를 사용하여 얻은 해당 측정값과 비교됩니다.

좌심실 기능 평가에 일상적으로 사용되는 전통적인 MRI 유래 매개변수, 이완기말 용적, 수축기말 용적 및 전체 종변형률도 수집됩니다.

인구통계학적 변수(예: 연령 및 성별), 관련 임상 특성, 투여된 약물 치료, 시술 TAVR 데이터 및 병용 약물은 분석 전 수집 및 익명화됩니다.

본 연구의 일환으로 추적 방문 또는 평가는 계획되지 않았습니다.

심장 내 4D Flow MRI 분석을 위한 독립형 애플리케이션은 점진적 구축 개발 모델에 따라 설계됩니다. 이 과정은 시스템 요구사항 명세서(SyRS), 소프트웨어 요구사항 명세서(SRS) 및 전반적인 소프트웨어 아키텍처 정의에 중점을 둡니다.

임상 연구에 사용되는 기존 최신 4D Flow MRI 워크플로와 상용 소프트웨어(예: Medis Suite MR)에서 사용 가능한 프로토타입 도구에 대한 비판적 평가를 수행하여 강점과 한계를 식별합니다. 개발은 연속적인 단계를 통해 진행되며, 각 단계는 전체 프레임워크의 특정 기능 구성 요소를 구현합니다.

독립형 애플리케이션은 기존 자체 Matlab 기반 알고리즘을 기반으로 하지만 컴파일된 프로그래밍 언어로 구현되어 최종 사용자 시스템에 사전 설치된 소프트웨어 없이 실행할 수 있습니다. 개발은 전문 컨설팅 서비스의 지원을 받습니다.

독립형 애플리케이션의 예비 버전은 4D Flow MRI 연구 경험이 있는 소규모 임상 최종 사용자 그룹에 의해 내부 테스트, 벤치마킹 및 구조화된 평가를 거칩니다. 사용자는 사전 정의된 사용 사례에 대해 소프트웨어를 독립적으로 테스트합니다. 임상 피드백, 비판 및 추가 개발 제안은 구조화된 설문지 또는 인터뷰를 통해 수집되어 후속 개선 및 임상 전환을 안내하는 데 사용됩니다.