Name: Phasenaufgelöste funktionelle Lungen-MRT zur Beurteilung der Lungenbeatmung und -perfusion (V/Q) (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-08-09T12:50:00.000+00:00
Duration: 5 min 56 s
Description: Erfahren Sie die phasenaufgelöste funktionelle Lungen-MRT zur nicht-invasiven Beurteilung von Ventilation und Perfusion. Diese Methode ermöglicht Früherkennung von Lungenerkrankungen und Therapieüberwachung ohne Kontrastmittel.

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<meta charset="utf8"></head><body>Fortschrittliche Lungenbildgebung zur Erkennung und Überwachung von Krankheiten

Das Atmungssystem mit seinen komplizierten Mechanismen ist anfällig für verschiedene Krankheiten. Vor allem chronische Atemwegserkrankungen wie chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD), Mukoviszidose (CF) und chronische thromboembolische pulmonale Hypertonie (CTEPH) reduzieren die Lebenserwartung erheblich1. Infolgedessen sind eine frühzeitige Diagnose, Überwachung und Bewertung des therapeutischen Ansprechens von größter Bedeutung geworden.
Lungenfunktionstests (PFTs) können globale Lungenfunktionsparameter wie den Tiffeneau-Pinelli-Index ableiten, der als Verhältnis des forcierten exspiratorischen Volumens in einer Sekunde (FEV1) und der forcierten Vitalkapazität (FVC) definiert ist2. Solche Parameter sind in der klinischen Routine gut etabliert, aber es fehlen regionale Informationen und sie erfordern ein hohes Maß an Compliance der Patienten. In dieser Hinsicht kann die Bildgebung zusätzliche Erkenntnisse und Möglichkeiten für empfindlichere Parameter bieten. Die Computertomographie (CT) bietet eine hochauflösende Bildgebung der parenchymalen Morphologie, und neuere Techniken wie das parametrische Response-Mapping liefern ebenfalls funktionelle Informationen3. Dennoch bleibt die Einzelphotonen-Emissions-Computertomographie (SPECT) der aktuelle Goldstandard für die Darstellung von Ventilation und Perfusion (V/Q) in der Lunge4. Die für alle genannten bildgebenden Verfahren ist allen gemeinsam, dass sie einer Exposition gegenüber ionisierender Strahlung ausgesetzt sind, was bei der Überwachung und bei gefährdeten Gruppen besonders zu berücksichtigen ist. Daher gibt es anhaltende Bemühungen, die MRT als alternative Modalität zu fördern.
Von Natur aus ist die Lunge aufgrund ihrer geringen Protonendichte und ihres schnellen Signalzerfalls ein schwieriges Organ für die MRT5. Zu den am weitesten verbreiteten Lösungen gehören unter der Vielzahl von Ansätzen die Verwendung von hyperpolarisiertem Gas (z. B. 129Xe MRT) für die Beatmung6 und die intravenöse Gadolinium-basierte Kontrastmittelapplikation für die Perfusionsdarstellung7. Diese Methoden bieten ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) und gelten in der MRT-Gemeinschaft weithin als Goldstandardmethoden. Ein neuerer Ansatz vermeidet den Einsatz von Kontrastmittel und ist mit konventioneller Protonen-MR in freier Atmung mit einer Gesamtaufnahmezeit von ~1 min/Scheibe durchführbar. Auf diese Weise werden potenzielle unerwünschte Ereignisse und kürzlich diskutierte Langzeitwirkungen von Kontrastmitteln vermieden und eine einfachere Verbreitung ohne zusätzliche Hyperpolarisation und multinukleare Hardware ermöglicht. Zusätzlich wird das Problem der Suche nach einem adäquaten Aufblaszustand, der die abgeleiteten Beatmungsdefektwerte8 beeinflussen kann, durch die freiatmende Erfassung vermieden.
Dieser indirekte MR-Signal-basierte Ansatz wurde erstmals von Zapke et al. eingeführt, die die reziproke Beziehung zwischen protonengewichtetem Signal S und Lungenvolumen V nutzten: S~1/V.9 Er basiert auf dem Prozess der Umwandlung von Bildern, die bei freier Atmung aufgenommen wurden, in einen gemeinsamen Aufblaszustand (typischerweise in einer Zwischenposition zwischen Endausatmung und Endinspiration), wodurch die Bewegung kompensiert und die Signalzeitreihen in jedem Voxel analysiert werden können. Danach kann aus diesen sogenannten registrierten Bildern mit Hilfe von Gleichung (1) von Klimeš et al.10 eine Lüftungsmessung abgeleitet werden:
<img alt="Gleichung der Atemventilation: RVent= (VInsp-VExp)/VReg = (SReg/SInsp) - (SReg/SExp)." src="/files/ftp_upload/66380/66380eq01.jpg" style="margin: auto;" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Equation 1">(1)
Mit den Volumina/Signalen in Inspiration (Insp), Ablauf (Exp) und registriertem Zustand (Reg). Danach wurde das Verfahren durch die Einführung der Fourier-Zerlegung erweitert, um zwischen Signalmodulationen, die mit der Atemfrequenz (Ventilation) und der Pulsfrequenz (Perfusion) assoziiert sind, zu differenzieren und somit eine perfekt räumlich abgestimmte V/Q-Karte aus einer Erfassungabzuleiten 11. Möglich wird dies durch die typische Lücke zwischen Atem- und Herzfrequenz, so dass beide Komponenten, die im Zeitbereich übereinander liegen, im Frequenzbereich durch die Fourier-Analyse effektiv unterschieden werden. Nach dem Übergang vom Tieffeld (0,35 T) zu 1,5 T mit einer optimierten balancierten Steady-State-freien Präzessionssequenz (bSSFP)12 gewann diese Methode mit mehreren Folgestudien zunehmend an Aufmerksamkeit 13,14,15.
Da Atmung und Puls einer Variabilität unterliegen und die kommerziell erhältliche bSSFP-Bildgebung (gradientenkompensiert) bei 1,5 T zu erheblichen Banding-Artefakten (klare Linien der Signalleere) führen kann, wurde eine verwandte Methode mit Spoiled Gradient Echo Sequence (SPGRE) in Kombination mit breiter Tiefpass- und Hochpassfilterung vorgeschlagen16,17. Damit wird das komplexere Spektrum realer atem- und pulsbezogener Modulationen erfasst. Die folgende Berechnung der Amplitude im Zeitbereich vermeidet die Notwendigkeit, eine bestimmte Frequenzspitze auszuwählen. Eine weitere Optimierung wurde durch die Aufteilung der typischen einstufigen Registrierung in Richtung eines Referenzzustands in zwei separate Schritte erreicht. Dabei wird die Tatsache ausgenutzt, dass während der freien Atmung eine Reihe unterschiedlicher Atmungsphasen zwischen Endinspiration und Endexspiration mit unterschiedlichen Graden der erforderlichen Verformung hin zu einem festen Zustand erworben werden. Nach der Auswahl mehrerer Gruppen und der Identifizierung der Gruppe der einzelnen Bilder wird folgendes Verfahren durchgeführt: 1) Registrierung innerhalb der jeweiligen Atmungszustandsgruppe, 2) Schritt-für-Schritt-Registrierung zwischen den Gruppen von einer benachbarten Gruppe zur nächsten (z.B. 1-&gt;2, 2-&gt;3,...) zu der Gruppe, die die Referenzgruppe repräsentiert. Dieser Ansatz wurde durch eine Phasenschätzung für jedes Bild weiter erweitert, um eine höhere scheinbare zeitliche Auflösung zu erreichen, um die Analyse der Beatmungs- und Perfusionsdynamik zu erleichtern, was zu der Terminologie der phasenaufgelösten funktionellen Lunge (PREFUL) führte, um diesen Zweig von anderen verwandten Techniken zu unterscheiden18. Follow-up-Studien nutzten die zusätzlichen Informationen, die durch den vollständigen Atmungs- und Herzzyklus geliefert wurden, und zeigten eine potenziell erhöhte Sensitivität dieser Parameter 19,20,21.
Die Validierung mit dem Goldstandard SPECT ergab einen DICE-Koeffizienten von ≥67 % für die Defektregionen22, und eine direktere Beatmungsmessung mit 129Xe zeigte eine prozentuale Korrelation der Beatmungsdefekte ≥62 % in einer gemischten COPD/CF/gesunden Kohorte23 und 84 % in einer multizentrischen CF-Kohorte24, die auch eine ähnliche Korrelation mit dem Lungenclearance-Index von PREFUL und 129Xe aufwies (r = 0,82 und r = 0,91). Die Perfusionsanalyse derselben Studie zeigte, dass es keine signifikanten Unterschiede in der räumlichen Überlappung mit der DCE zwischen den evaluierten Zentren gab25. Die Übereinstimmung mit DCE und die Übereinstimmung der PREFUL-Ergebnisse zwischen den Zentren wurde auch für eine prospektive Teilstudie mit neun Zentren berichtet26. Eine Reproduzierbarkeitsanalyse bei COPD-Patienten ergab für alle Parameter einen Variationskoeffizienten von unter 15 %27. Aktuelle Studien deuten darauf hin, dass der FVL-Parameter eine höhere Vorhersagekraft und Sensitivität zur Erkennung von Therapieänderungen aufweist als der "statische" Beatmungsparameter, der nur die endinspiratorische und die endexspiratorische Phase berücksichtigt. Das Ansprechen auf die Behandlung mit Messungen des regionalen Flow-Volume-Loops (FVL) wurde nach inhalativer Behandlung mit Indacaterol-Glycopyrronium (IND/GLY) bei COPD28 nachgewiesen. In Übereinstimmung sagte der FVL-Parameter den Transplantatverlust bei Patienten mit Doppellungentransplantation voraus, während dies bei der Spirometrie nicht möglich war (P = 0,02 vs. P = 0,33)29. Erste Machbarkeitsstudien zeigen, dass eine funktionelle Lungenbildgebung mit PREFUL bei frei atmenden Säuglingen und Neugeborenen mit klinischer Standard-MRT-Hardware realisiert werden kann30,31. Glandorf et al. verglichen PREFUL-Parameter bei 1,5T und 3T (SPGRE-Sequenz) und fanden bei den meisten Parametern, die trotz des Unterschieds in der Feldstärke sehr gut reproduzierbar waren, keine signifikanten Unterschiede32. Dies kann ein wichtiger Vorteil sein, da nicht jeder Standort Zugang zu Scannern mit 1,5 T oder niedrigerer Feldstärke hat. Kürzlich wurde die Machbarkeit und der Nachweis persistierender Symptome nach einer COVID-19-Infektion bei 0,55 T durch die Auswertung von bSSFP-Daten mit PREFUL33 demonstriert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PREFUL, obwohl es sich um eine relativ neuartige Technik handelt, ausgiebig untersucht wurde. Wichtige Kriterien wie die Validierung mit direkteren und etablierteren Messungen, die Reproduzierbarkeit, die Sensitivität für die Pathologie und das Ansprechen auf Behandlungs- und Progressionsänderungen wurden bewertet. Dennoch nutzen trotz der geringen technologischen Anforderungen immer noch nur wenige spezialisierte Zentren diese Technik. Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, die neueste Methodik von PREFUL MR in schriftlicher und visueller Form zusammenzufassen. Diese Informationen können genutzt werden, um diese Technik in mehr Zentren zu etablieren und so langfristig zu einer reiferen Technik zu führen.

<table><tbody><tr><td>Advanced Normalization Tools (ANTs)</td><td>-</td><td></td><td>Bildregistrierungs-Toolbox (https://stnava.github.io/ANTs/; https://github.com/fordanic/image-registration)</td></tr><tr>Forsberg-Bildregistrierungs-Toolbox<td></td><td></td><td></td><td></td></tr> <tr><td>MRT</td><td>Siemens Healthineers AG, München, Deutschland</td><td></td><td>0,55T / 1,5T / 3T Scanner</td></tr><tr><td>PREFUL App</td><td>BioVisioneers GmbH, Laatzen, Deutschland</td><td></td><td>PREFUL Analysen, Zahlen und Berichte</td></tr></tbody></table>

phasenaufgelöste funktionelle lungen-mrt zur beurteilung der lungenbeatmung und -perfusion (v/q)

Phase-Resolved Functional Lung MRI for Pulmonary Ventilation and Perfusion (V/Q) Assessment

Der untere Teil von Abbildung 2 veranschaulicht die Folgen einer ordnungsgemäßen und unzureichenden Skalierung mit einem entsprechenden Effekt auf den Dynamikbereich. Abbildung 6 zeigt die inhomogene Signalverteilung, die repräsentativ für Scans ohne und mit Spulennormalisierung ist. Es wird empfohlen, einen niedrigen Dynamikbereich und Bilder ohne Spulennormalisierung zu vermeiden.
<img alt="MRT-Bildvergleich des Spulenkorrekturprozesses in der Thoraxbildgebung; vor und nach der Verbesserung." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig06.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 6"> Abbildung 6: Beispielhafte Bilder nach der Aufnahme ohne Spulenkorrektur (falsch) und mit Spulenkorrektur (korrekt). Beachten Sie die künstliche Signalverstärkung an den Körpergrenzen in der Nähe der Spulenelemente. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig06large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
Abbildung 7 zeigt die erfolgreiche und fehlgeschlagene automatische Segmentierung. Beachten Sie, dass die fehlgeschlagene Segmentierung nicht alle Lungenvoxel umfasst, was weitere Analysen und Statistiken verfälschen wird. Besondere Vorsicht ist bei Fällen mit Infiltraten geboten, da solche Voxel aufgrund ihres hohen Signals von KI-Modellen fälschlicherweise als Gefäße klassifiziert oder gar nicht segmentiert werden können.
<img alt="Lungensegmentierung, MRT-Analyse, Vergleichsdiagramm, Segmentierungsstufen, Bildschnitte, Probanden A und B." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig07.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 7"> Abbildung 7: Ein Beispiel für eine automatisierte Segmentierung, die zu einem fehlgeschlagenen (Proband A: 83-jähriger Mann mit COPD) und einem erfolgreichen Ergebnis (Proband B: 30-jähriger weiblicher gesunder Kontrolle) führte. Die erste Zeile zeigt die Bilder, die als Input für die KI-Modelle verwendet wurden. Die zweite Zeile zeigt die Ergebnisse der ersten Segmentierungsphase, die darin besteht, die Lungengrenze zu finden. Die dritte Zeile zeigt das Endergebnis nach Ausschluss der Schiffe. Wie die blauen Pfeile zeigen, wurde der Algorithmus durch die Lungenvarianzen mit hohem Signal herausgefordert, die zu einer falschen Erkennung der Lungengrenze führten. Es ist zu beachten, dass die Bilder nach maximalem Signal normalisiert wurden, was zu unterschiedlichen Ergebnissen führte, da die Spulennormalisierung des an Subjekt A durchgeführten Scans fehlte. Rote Bereiche zeigen die ROIs, die für die Perfusionsphasensortierung automatisch erkannt wurden. Abkürzungen: COPD = chronisch obstruktive Lungenerkrankung; ROIs = interessante Regionen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig07large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
Abbildung 8 und Abbildung 9 zeigen repräsentative Parameterkarten für einen gesunden Kontrollpatienten (30 Jahre, weiblich) und einen COPD-Patienten (60 Jahre, männlich). Zu beachten ist, dass die gesunde Kontrolle eine homogenere Ventilation und Perfusion und damit weniger Defektvoxel zeigt. Die entsprechenden Berichte der ROI-Statistik finden Sie in Tabelle 4 und Tabelle 5.
<img alt="Diagramm der Perfusions-, Beatmungs- und Lungenfunktionsanalyse mit regionaler Fluss- und Volumenquantifizierung." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig08.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 8"> Abbildung 8: PREFUL-Parameterkarten einer 30-jährigen weiblichen gesunden Kontrolle. Die Perfusion (1. Reihe ), die regionale Ventilation (2. Reihe), die Korrelationsmetrik der Durchfluss-Volumen-Schleife (3. Reihe ) und die V/Q-Schwellenkarten (4. Reihe ). Zu beachten sind die homogene Verteilung der Parenchymwerte und die geringen Defektanteile. Abkürzungen: PREFUL = phasenaufgelöste funktionelle Lunge; V = Belüftung; Q = Durchblutung. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig08large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<img alt="Diagramm zur Analyse der Lungenfunktion; Perfusion, Beatmung, dynamische Beatmung, kombinierte V/Q-Bilder." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig09.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 9"> Abbildung 9: PREFUL-Parameterkarten eines 60-jährigen männlichen COPD-Patienten. Die Perfusion (1. Reihe ), die regionale Ventilation (2. Reihe), die Korrelationsmetrik der Durchfluss-Volumen-Schleife (3. Reihe ) und die V/Q-Schwellenkarten (4. Reihe ). Zu beachten sind die heterogene Verteilung der Parenchymwerte und die hohen Defektanteile. Abkürzungen: COPD = chronisch obstruktive Lungenerkrankung; PREFUL = phasenaufgelöste funktionelle Lunge; V = Belüftung; Q = Durchblutung. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig09large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
Tabelle 4: Beispielhafter Bericht über PREFUL-Parameter, die für eine gesunde Kontrollgruppe (30-jährige Frau) erhalten wurden. Beachten Sie die niedrigen Werte für den Variationskoeffizienten und den Defekt, die mit den in Abbildung 8 dargestellten Parameterkarten für dasselbe Subjekt übereinstimmen. Siehe auch Tabelle 5 und Abbildung 9. Abkürzung: PREFUL = phasenaufgelöste funktionelle Lunge. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380_Table_4_rev.xlsx" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.</a>
Tabelle 5: Beispielhafter Bericht über PREFUL-Parameter für einen COPD-Patienten (60-jähriger Mann). Beachten Sie die hohen Werte für den Variationskoeffizienten und die Fehler, die mit den in Abbildung 9 dargestellten Parameterkarten für dasselbe Subjekt übereinstimmen. Siehe auch Tabelle 4 und Abbildung 8. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380_Table_5_rev.xlsx" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.</a>
Ergänzendes Material: Animierte Erklärung des PREFUL-Algorithmus. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/JOVE_All_Screen_Recordings.mp4" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>

Phasenaufgelöste funktionelle Lungen-MRT zur Beurteilung der Lungenbeatmung und -perfusion (V/Q)

Fourier decomposition is a contrast agent-free 1H MRI method for lung perfusion (Q) and ventilation (V) assessment. After image registration, the time ...

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