Automatiser le diagnostic de l'infarctus du myocarde par ciné-IRM
MARDI 28 MAI 2019
Soyez le premier à réagirL'évaluation par ciné-IRM sans injection de gadolinium des caractéristiques d'un infarctus du myocarde est souvent chronophage. Une étude publiée dans la Revue Radiology propose d'utiliser un algorithme de deep learning pour automatiser le diagnostic dans ce cadre.
Le diagnostic de l'infarctus du myocarde chronique (IM) est une activité clinique importante car la gestion et la planification du traitement des patients sont différentes pour l'IM chronique par rapport à l'IM aigu. La délimitation précise et l'évaluation complète de l'IM chronique sont en effet d'un grand intérêt clinique.
Les risques liés à l'IRM avec injection tardive de gadolinium
L'injection tardive du gadolinium (LGE) a été établie en tant que technique de référence pour l'évaluation chronique de l'IM mais cela rallonge la durée de l'examen et la sécurité de ce dernier suscite des préoccupations croissantes. L'IRM LGE est contre-indiquée chez les patients présentant une insuffisance rénale sévère, et même chez les patients présentant une fonction rénale normale, des dépôts de gadolinium peuvent persister dans le cerveau. Une technique fiable pour détecter et délimiter les IM sans avoir besoin d'un agent de contraste à base de gadolinium serait donc hautement souhaitable.
Des protocoles alternatifs souvent chronophages
Les techniques de cartographie T1 et T2 sont des approches utilisant l'IRM non injecté qui montrent des temps de relaxation T1 et T2 plus longs dans les cas d'infarctus du myocarde aigu par rapport au myocarde normal. En comparaison, alors que le temps de relaxation T1 est plus long dans l'IM chronique que dans le myocarde normal, la résolution de l'œdème au sein de l'infarctus n'entraîne aucune différence significative en T2. Ces techniques nécessitent également l'acquisition de plusieurs acquisitions ce qui allonge de l'examen. D'autre part, il est possible de suivre une approche qui différencie la morphologie du myocarde et les anomalies de mouvement de la paroi cardiaque en ciné-IRM sans contraste, lors d'un examen d'IRM cardiaque standard. Cependant, seules les informations de présence et de position du MI peuvent être extraites de ces examens.
Un algorithme de deep learning pour automatiser les résultats du cine-IRM
Les équipes des Drs Nan Zhang et Guang Yang, du Department ofo Radiology du Beijing Anzhen Hospital (Chine) proposent, dans une étude publiée dans la Revue Radiology, un cadre entièrement automatique pour la délimitation chronique des MI par le biais d'un algorithme de deep learning traitant le ciné-IRM cardiaque et évaluent la précision pour identifier la présence, la position, la transmuralité et la taille de l'IM, le tout sans injection de gadolinium. Dans cette étude rétrospective monocentrique, l'algorithme a été développé pour extraire les caractéristiques de mouvement du ventricule gauche et délimiter les régions d'infarctus du myocarde par des ciné-IRM recueillis entre octobre 2015 et mars 2017. Les patients atteints d'un MI chronique ainsi que de patients en bonne santé , avaient à la fois des examens cardiaques non injectés et une IRM LGE.
Un bon outil pour identifier et mesurer l'infarctus du myocarde par IRM non injectée
L’étude a inclus 212 patients présentant un IM chronique (hommes, 171; âge, 57,2 ans ± 12,5) et 87 patients sains (hommes, 42 ans; âge, 43,3 ans ± 15,5). En utilisant l’IRM cardiaque complète, la sensibilité et la spécificité par segment pour la détection de l’IM chronique dans le groupe de tests indépendants étaient respectivement de 89,8% et 99,1%. Il n’existait aucune différence entre les analyses en ciné-IRM et en LGE IRM quant au nombre de segments d’IDM (114 vs 127, respectivement; p = 0,38), de surface touchée par patient (6,2 cm2 ± 2,8 vs 5,5 cm2 ± 2,3, respectivement; P = 0,27; coefficient de corrélation, r = 0,88) et de pourcentage de la zone de MI (21,5% ± 17,3 vs 18,5% ± 15,4; P = 0,17; coefficient de corrélation, r = 0,89).
L'algorithme proposé pour le ciné-IRM cardiaque non injecté permet donc d'identifier la présence, la position et la délimitation de l’infarctus du myocarde chronique. Cependant, de futures études multicentriques à plus grande échelle sont nécessaires pour une validation complète.
Bruno Benque avec RSNA
