Возможности радиомического анализа МРТ-изображений сердца в кино-режиме в определении постинфарктных областей миокарда левого желудочка

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Размер и локализация, а также чёткая дифференциация между интактной тканью и областью инфаркта важны для клинической диагностики и прецизионной медицины. В основе данной работы лежит исследование радиомических признаков, которые позволяют дифференцировать участки инфарктной и удалённой от области инфаркта ткани по данным бесконтрастных изображений магнитно-резонансной томографии (МРТ) сердца в кино-режиме.

Цель. Оценка возможностей и информативности радиомического анализа в выявлении постинфарктных областей миокарда левого желудочка у пациентов с ишемической кардиомиопатией (ИКМП) по данным бесконтрастных изображений МРТ сердца в кино-режиме.

Материалы и методы. Мы проанализировали результаты МРТ сердца с контрастированием 33 пациентов, которым провели хирургическое лечение по поводу ИКМП. Текстурный анализ выполнили для 66 участков изображений МРТ сердца в кино-режиме, для каждого из них определяли 105 текстурных характеристик. МРТ сердца проводили по стандартной методике на магнитно-резонансном томографе Vantage Titan (Toshiba) 1,5 Тл. Для текстурного анализа использовали программное обеспечение 3D slicer version 5.2.2, Pyradiomics.

Результаты. В ходе исследования мы построили диаграммы коллинеарности признаков, определили признаки с нулевой важностью и установили важность признаков с помощью алгоритма градиентного бустинга, а также оценили кумулятивную важность признаков в зависимости от их общего количества. С помощью метода выявления признаков с низкой важностью определили параметры с наименьшей значимостью, которые не влияют на указанный общий уровень. Используя метод выявления признаков с единственным значением, мы не нашли соответствующих функций. По результатам анализа сформирована ROC-кривая для логистической регрессии Lasso (Se=57,14%, Sp=71,43%, AUC=0,76). Основным результатом данного исследования является определение радиомических признаков, характеризующих на основе изображений МРТ сердца в кино-режиме участки, соответствующие постинфарктному кардиосклерозу и интактной стенке левого желудочка.

Заключение. Данное исследование показало, что применение радиомического анализа на бесконтрастных изображениях МРТ сердца в кино-режиме — перспективный подход для выявления участков, соответствующих инфаркту миокарда и интактной стенке. Метод потенциально может быть использован для идентификации областей постинфарктного кардиосклероза у пациентов с ИКМП без применения контрастных препаратов.

Об авторах

Александра Сергеевна Максимова

Научно-исследовательский институт кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: asmaximova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4871-3283
SPIN-код: 2879-9550

канд. мед. наук

Россия, Томск

Денис Сергеевич Саматов

Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Email: denissamatov470@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-1821-323X
Россия, Томск

Борис Сергеевич Мерзликин

Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Email: merzlikin@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8545-9491
SPIN-код: 4815-6169

канд. физ.-матем. наук

Россия, Томск

Татьяна Александровна Шелковникова

Научно-исследовательский институт кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: fflly@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8089-2851
SPIN-код: 1826-7850

канд. мед. наук

Россия, Томск

Артем Игоревич Листратов

Сибирский государственный медицинский университет

Email: listrat312@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-3202-8179
Россия, Томск

Константин Валерьевич Завадовский

Научно-исследовательский институт кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: Konstz@cardio-tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-1513-8614
SPIN-код: 5081-3495

д-р мед. наук

Россия, Томск

Список литературы

  1. Шальнова С.А., Драпкина О.М., Куценко В.А., и др. Инфаркт миокарда в популяции некоторых регионов России и его прогностическое значение // Российский кардиологический журнал. 2022. Т. 27, № 6. С. 4952. EDN: OCPROJ doi: 10.15829/1560-4071-2022-4952
  2. Desai R., Mishra V., Chhina A.K., et al. Cardiovascular disease risk factors and outcomes of acute myocardial infarction in young adults: evidence from 2 nationwide cohorts in the United States a decade apart // Curr Probl Cardiol. 2023. Vol. 48, N 9. P. 101747. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2023.101747
  3. Martins Marques T., Hausenloy D.J., Sluijter J.P., et al. Girao Intercellular communication in the heart: therapeutic opportunities for cardiac ischemia // Trends Mol. Med. 2021. Vol. 27, P. 248–262. doi: 10.1016/j.molmed.2020.10.002
  4. Schuleri K.H., Centola M., Evers K.S., et al. Cardiovascular magnetic resonance characterization of peri infarct zone remodeling following myocardial infarction // J Cardiovasc Magn Reson. 2012. Vol. 14, P. 24. doi: 10.1186/1532-429X-14-24
  5. Bodi V., Monmeneu J.V., Ortiz Perez J.T., et al. Prediction of Reverse Remodeling at Cardiac MR Imaging Soon after First ST-Segment Elevation Myocardial Infarction: Results of a Large Prospective Registry // Radiology. 2016. Vol. 278, P. 54–63. doi: 10.1148/radiol.2015142674
  6. Del Buono M.G., Garmendia C.M., Seropian I.M., et al. Heart Failure After ST-Elevation Myocardial Infarction: Beyond Left Ventricular Adverse Remodeling // Curr Probl Cardiol. 2022. Vol. 48, N 8. P. 101215. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2022.101215
  7. Ibanez B., Aletras A.H., Arai A.E., et al. Cardiac MRI Endpoints in Myocardial Infarction Experimental and Clinical Trials: JACC Scientific Expert Panel // J Am Coll Cardiol. 2019. Vol. 74, N 2. P. 238–256. doi: 10.1016/j.jacc.2019.05.024
  8. Усов В.Ю., Бабокин В.Е., Мочула О.В., и др. Контрастированная магнитно-резонансная томография у пациентов с перенесенным инфарктом миокарда и предсердными тахиаритмиями // Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2014. Т. 29, № 4. С. 33–38. EDN: TBFGPX doi: 10.29001/2073-8552-2014-29-4-33-38
  9. Усов В.Ю., Вышлов Е.В., Мочула О.В., и др. МРТ с парамагнитным контрастным усилением в структурно-временной оценке повреждения миокарда при остром инфаркте и догоспитальной тромболитической терапии // Медицинская визуализация. 2018. Т. 22, № 2. С. 56–69. EDN: XMLLXN doi: 10.24835/1607-0763-2018-2-56-69
  10. Kuo P.H., Kanal E., Abu Alfa A.K., et al. Gadolinium based MR contrast agents and nephrogenic systemic fibrosis // Radiology. 2007. Vol. 242, N 3. P. 647–649. doi: 10.1148/radiol.2423061640
  11. Kim R.J., Wu E., Rafael A., et al. The use of contrast enhanced magnetic resonance imaging to identify reversible myocardial dysfunction // N Engl J Med. 2000. Vol. 343, N 20. P. 1445–1453. doi: 10.1056/NEJM200011163432003
  12. Kotu L.P., Engan K., Eftestol T., et al. Segmentation of scarred and non scarred myocardium in LG enhanced CMR images using intensity based textural analysis // Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011. P. 5698–5701. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6091379
  13. Larroza A., Lopez Lereu M.P., Monmeneu J.V., et al. Texture analysis of cardiac cine magnetic resonance imaging to detect nonviable segments in patients with chronic myocardial infarction // Med Phys. 2018. Vol. 45, N 4. P. 1471–1480. doi: 10.1002/mp.12783
  14. Максимова А.С., Усов В.Ю., Шелковникова Т.А., и др. Радиомический анализ магнитно-резонансных изображений сердца: обзор литературы // Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2023. Т. 39, № 3. С. 13–22. EDN: RUADYI doi: 10.29001/2073-8552-2023-39-3-13-22
  15. Larroza A., Materka A., Lopez Lereu M.P., et al. Differentiation between acute and chronic myocardial infarction by means of texture analysis of late gadolinium enhancement and cine cardiac magnetic resonance imaging // Eur J Radiol. 2017. Vol. 92, P. 78–83. doi: 10.1016/j.ejrad.2017.04.024
  16. Avard E., Shiri I., Hajianfar G., et al. Non contrast Cine Cardiac Magnetic Resonance image radiomics features and machine learning algorithms for myocardial infarction detection // Comput Biol Med. 2022. Vol. 141, P. 105145. doi: 10.1016/j.compbiomed
  17. Felker G.M., Shaw L.K., O’Connor C.M. A standardized definition of ischemic cardiomyopathy for use in clinical research // J Am Coll Cardiol. 2002. Vol. 39, N 2. P. 210–208. doi: 10.1016/s0735-1097(01)01738-7
  18. Liu M., Xin A., Chen T., et al. Non contrast cine cardiac magnetic resonance derived-radiomics for the prediction of left ventricular adverse remodeling in patients with ST-segment elevation myocardial infarction // Korean J Radiol. 2023. Vol. 24, N 9. P. 827–837. doi: 10.3348/kjr.2023.0061
  19. Ma Q., Ma Y., Yu T., et al. Radiomics of non contrast enhanced T1 mapping: diagnostic and predictive performance for myocardial injury in acute ST-segment elevation myocardial infarction // Korean J Radiol. 2021. Vol. 22, N 4. P. 535–546. doi: 10.3348/kjr.2019.0969
  20. Ma Q., Ma Y., Wang X., et al. A radiomic nomogram for prediction of major adverse cardiac events in ST-segment elevation myocardial infarction // Eur Radiol. 2021. Vol. 31, N 2. P. 1140–1150. doi: 10.1007/s00330-020-07176-y
  21. Chen B.H., An D.A., He J., et al. Myocardial extracellular volume fraction radiomics analysis for differentiation of reversible versus irreversible myocardial damage and prediction of left ventricular adverse remodeling after ST-elevation myocardial infarction // Eur Radiol. 2021. Vol. 31, N 1. P. 504–514. doi: 10.1007/s00330-020-07117-9
  22. Chang S., Han K., Kwon Y., et al. T1 Map based radiomics for prediction of left ventricular reverse remodeling in patients with non ischemic dilated cardiomyopathy // Korean J Radiol 2023. Vol. 24, P. 395–405. doi: 10.3348/kjr.2023.0065
  23. Frederiksen H., Iorgoveanu C., Mahi A. State of the Art and New Advances: Cardiac MRI. New Advances in Magnetic Resonance Imaging. 2023. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.112413. Accessed: Apr 2, 2024. doi: 10.5772/intechopen.112413
  24. Bodi V., Monmeneu J.V., Ortiz Perez J.T., et al. Prediction of Reverse Remodeling at Cardiac MR Imaging Soon after First ST-Segment Elevation Myocardial Infarction: Results of a Large Prospective Registry // Radiology. 2016. Vol. 278, N 1. P. 54–63. doi: 10.1148/radiol.2015142674

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Этапы формирования зон интереса на постконтрастных и бесконтрастных МРТ-изображениях сердца по короткой оси левого желудочка. a — результаты магнитно-резонансной томографии с отсроченным контрастированием; по нижней стенке левого желудочка визуализируется трансмуральное накопление контрастного вещества, в области межжелудочковой перегородки со стороны левого желудочка данных за повреждение нет. b — МРТ-изображение сердца в кино-режиме; сформированы зоны интереса в области задней стенки (зелёного цвета), что соответствует участку постинфарктного кардиосклероза нижнего сегмента среднего отдела левого желудочка, и в области переднеперегородочного сегмента среднего отдела (жёлтого цвета), что соответствует интактной межжелудочковой перегородке.

Скачать (108KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Тепловая карта всех корреляций в наборе.

Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Тепловая карта корреляции 33 признаков с коэффициентом корреляции более 0,98.

Скачать (758KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Нормализованные показатели важности.

Скачать (241KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Изменение кумулятивной важности признаков.

Скачать (70KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Количество уникальных значений для каждого признака.

Скачать (64KB)
Метаданные
8. Рис. 7. ROC-кривые, показывающие точность обучения и точность тестирования (training accuracy AUC=0,77; test accuracy AUC=0,64).

Скачать (132KB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».