Caractérisation de l’infarctus du myocarde chronique par analyse automatique d’images de scanner cardiaque à la phase artérielle : corrélations cliniques et validation par comparaison à l’IRM

Autor: Scappaticci, Clémence
Přispěvatelé: UB, Médecine
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Popis: Background: myocardial wall thinning and fat as mapped from CT was shown to correlate with scar location and sites responsible for arrhythmias in patients undergoing catheter ablation for ventricular tachycardia. However, image processing remains both time consuming and operator-dependent. Objectives: to develop an automated method for left ventricular (LV) wall segmentation allowing for thickness and fat mapping from CT images, and to report on its correlations with clinical characteristics and scar distribution as assessed by CMR. Methods: a deep learning algorithm was trained on a database of 500 CT scans with available ground truth LV wall segmentations. From wall segmentations, wall thickness and intra-mural fat were automatically quantified. This method was applied on an additional population of 78 patients with history of myocardial infarction and with both cardiac CT and late gadolinium-enhanced CMR available. CMR images were manually segmented to assess total scar volume and the distribution of scar transmurality. The accuracy of automated CT segmentation was reported, and its inter-scan reproducibility was analyzed in a small subset of patients who underwent 2 serial CT acquisitions. The clinical correlates of wall thinning and fat were analyzed. CT and CMR were registered to study the relationship between thickness and scar transmurality at the segmental level. Results: the deep learning method for automated segmentation showed millimetric accuracy and sub-millimetric inter-scan reproducibility for the measurement of LV wall thickness. When applied to our population of 78 ischemic patients with both CT and CMR available (age 63±14, 85% men, LVEF 47±13%), automated quantifications of wall thinning and intramural fat closely related to scar volume on CMR, as well as to ventricular arrhythmias. Unlike scar volume on CMR, wall thinning and fat burden on CT were markers of infarct ageing. The area of severe thinning (
Contexte : l’amincissement pariétale et la graisse intra-myocardique caractérisés par scanner sont associés à la localisation des cicatrices et des zones arythmogènes chez les patients bénéficiant d’ablation par cathéter pour tachycardie ventriculaire (TV) post-infarctus. Cependant, le traitement d’image nécessaire reste long et opérateur dépendant. Objectifs : développer une méthode automatique pour la segmentation de la paroi ventriculaire gauche (VG) permettant une cartographie de l’épaisseur et de la graisse myocardique, et rapporter ses corrélations cliniques et sa relation avec la distribution des cicatrices imagées par IRM. Méthodes : un algorithme d’apprentissage profond a été entraîné sur une base de 500 scanners avec vérité-terrain disponible pour la segmentation de la paroi VG. A partir de la segmentation de paroi, l’épaisseur et la graisse pariétale étaient automatiquement quantifiées. Cette méthode était appliquée sur une seconde population de 78 patients avec antécédent d’infarctus et ayant eu un scanner et une IRM avec rehaussement tardif (RT) disponibles. Les IRM étaient segmentées manuellement pour quantifier le volume de cicatrice et la distribution de la transmuralité cicatricielle. La précision de la segmentation automatique au scanner était rapportée, et sa reproductibilité inter-étude était analysée sur un sous-groupe de patients ayant bénéficié de 2 acquisitions scannographiques rapprochées. Les corrélations cliniques de l’amincissement pariétal et de la graisse étaient analysées. Les scanners et IRM étaient recalés afin d’étudier la relation entre épaisseur et transmuralité cicatricielle à l’échelle segmentaire. Résultats : la méthode d’apprentissage automatique montrait une précision millimétrique et une reproductibilité inter-étude infra-millimétrique pour la mesure de l’épaisseur de la paroi du VG. Appliquée sur notre population de 78 patients avec séquelle d’infarctus et scanner et IRM disponibles (âge 63±14, 85% hommes, FEVG 47±13%), les quantifications automatiques d’amincissement et de graisse étaient étroitement associées au volume de cicatrice à l’IRM, ainsi qu’à la présence d’arythmie ventriculaire. Contrairement au volume de cicatrice IRM, l’amincissement et la graisse au scanner étaient des marqueurs du vieillissement de la cicatrice. La surface d’amincissement sévère (
Databáze: OpenAIRE
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