Name: Resonancia magnética pulmonar funcional resuelta en fase para la evaluación de la ventilación pulmonar y la perfusión (V/Q) (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-08-09T12:50:00.000+00:00
Duration: 5 min 56 s
Description: Aprenda a utilizar la resonancia magnética pulmonar funcional resuelta en fase para evaluar la ventilación y perfusión sin contraste ni radiación. Esta técnica permite detectar enfermedades pulmonares tempranamente y cuantificar respuestas al tratamiento.

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<meta charset="utf8"></head><body>Imágenes pulmonares avanzadas para la detección y el seguimiento de enfermedades

El sistema respiratorio, con sus intrincados mecanismos, es vulnerable a diversas enfermedades. Cabe destacar que las afecciones respiratorias crónicas como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), la fibrosis quística (FQ) y la hipertensión pulmonar tromboembólica crónica (HPTEC) reducen considerablemente la esperanza de vida1. Como resultado, el diagnóstico temprano, el seguimiento y la evaluación de la respuesta terapéutica se han vuelto primordiales.
Las pruebas de función pulmonar (PFT) pueden derivar parámetros globales de la función pulmonar como el índice de Tiffeneau-Pinelli, definido como la relación entre el volumen espiratorio forzado en un segundo (FEV1) y la capacidad vital forzada (FVC)2. Dichos parámetros están bien establecidos en la rutina clínica, pero carecen de información regional y requieren un alto nivel de cumplimiento por parte del paciente. En este sentido, las imágenes pueden ofrecer información adicional y posibilidades para parámetros más sensibles. La tomografía computarizada (TC) ofrece imágenes de alta resolución de la morfología parenquimatosa, y técnicas recientes como el mapeo de respuesta paramétrica también recuperan información funcional3. Sin embargo, la tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT) sigue siendo el estándar de oro actual para describir la ventilación y la perfusión (V/Q) en el pulmón4. Comunes a todos, las modalidades de imagen mencionadas requieren la exposición a radiaciones ionizantes, lo que requiere una consideración especial en casos de monitoreo y grupos vulnerables. En consecuencia, hay un esfuerzo continuo para promover la resonancia magnética como una modalidad alternativa.
Inherentemente, el pulmón es un órgano difícil para la resonancia magnética debido a su baja densidad de protones y su rápida decaimiento de la señal5. Entre la multitud de enfoques, las soluciones más extendidas incluyen el uso de gas hiperpolarizado (p. ej., resonancia magnética de 129Xe) para la ventilación6 y la aplicación de agentes de contraste intravenosos a base de gadolinio para la representación de la perfusión7. Estos métodos ofrecen una alta relación señal-ruido (SNR) y son ampliamente considerados como métodos de referencia en la comunidad de RM. Un enfoque más reciente evita la aplicación de cualquier agente de contraste y es factible con la RM de protones convencional en respiración libre con un tiempo total de adquisición de ~1 min/corte. De este modo, se evitan los posibles acontecimientos adversos y los efectos a largo plazo de los agentes de contraste, recientemente debatidos, y se facilita la diseminación sin necesidad de hiperpolarización adicional y de hardware multinuclear. Además, el problema de encontrar un estado de inflado adecuado, que puede afectar alos valores de defecto de ventilación derivados 8, se evita mediante la adquisición de respiración libre.
Este enfoque indirecto basado en señales de RM fue introducido por primera vez por Zapke et al., quienes utilizaron la relación recíproca de la señal ponderada por protones S y el volumen pulmonar V: S ~ 1 / V.9 Se basa en el proceso de transformación de imágenes adquiridas en la respiración libre a un estado de inflado común (generalmente en una posición intermedia entre el final de la espiración y el final de la inspiración), compensando así el movimiento y permitiendo analizar las series de tiempo de la señal en cada vóxel. A partir de entonces, se puede derivar una medición de la ventilación a partir de estas llamadas imágenes registradas utilizando la ecuación (1) de Klimeš et al.10:
<img alt="Ecuación de ventilación respiratoria: 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)
Con los volúmenes/señales en inspiración (Insp), caducidad (Exp) y estado registrado (Reg). A partir de entonces, el método se amplió introduciendo la descomposición de Fourier para diferenciar entre las modulaciones de señal asociadas con la frecuencia de la respiración (ventilación) y la frecuencia de pulso (perfusión) y, por lo tanto, derivar un mapa V/Q perfectamente adaptado espacialmente a partir de una adquisición11. Esto es posible gracias a la brecha típica entre la respiración y las frecuencias cardíacas, de modo que ambos componentes, que están uno encima del otro en el dominio del tiempo, se discriminan efectivamente en el dominio de la frecuencia mediante el análisis de Fourier. Después de la transición de campo bajo (0,35T) a 1,5T con una secuencia de precesión libre de estado estacionario equilibrada optimizada (bSSFP)12, este método comenzó a ganar más atención con varios estudios de seguimiento 13,14,15.
Dado que la respiración y el pulso están sujetos a variabilidad y las imágenes bSSFP (compensadas por gradiente) disponibles comercialmente a 1,5T pueden dar lugar a artefactos de banda sustanciales (líneas claras de vacío de señal), se propuso un método relacionado con la secuencia de eco de gradiente estropeado (SPGRE) en combinación con un filtrado amplio de paso bajo y paso alto16,17. Esto captura el espectro más complejo de modulaciones reales relacionadas con la respiración y el pulso. El siguiente cálculo de la amplitud en el dominio del tiempo evita la necesidad de seleccionar un pico de frecuencia específico. Se logró una optimización adicional dividiendo el registro típico de un solo paso hacia un estado de referencia en dos pasos separados. Por lo tanto, se utiliza el hecho de que durante la respiración libre se adquieren una gama de diferentes fases de respiración entre el final de la inspiración y el final de la espiración, con diversos grados de deformación requerida hacia un estado fijo. Después de elegir varios grupos e identificar el grupo de las imágenes individuales, se realiza el siguiente procedimiento: 1) Registro dentro del grupo de estado de respiración respectivo, 2) Registro intergrupal paso a paso de un grupo adyacente al siguiente (por ejemplo, 1-&gt;2, 2-&gt;3,...) al grupo que representa el grupo de referencia. Este enfoque se amplió aún más mediante la estimación de fase para cada imagen para establecer una resolución temporal aparente más alta para facilitar el análisis de la dinámica de ventilación y perfusión, lo que llevó a la terminología de RM pulmonar funcional resuelta en fase (PREFUL) para diferenciar esta rama de otras técnicas relacionadas18. Los estudios de seguimiento utilizaron la información adicional proporcionada por los ciclos respiratorios y cardíacos completos y mostraron un aumento potencial de la sensibilidad de dichos parámetros 19,20,21.
La validación con el estándar de oro SPECT reveló un coeficiente de dados de ≥67% para las regiones defectuosas22, y la medición más directa de la ventilación con 129Xe mostró una correlación de porcentajes de defectos de ventilación ≥62% en una cohorte mixta de EPOC/FQ/sana23 y del 84% en una cohorte multicéntrica y multiproveedora de FQ24, que también demostró una correlación similar con el índice de aclaramiento pulmonar de PREFUL y 129Xe (r = 0,82 y r = 0,91). El análisis de perfusión del mismo estudio mostró que no hubo diferencias significativas en el solapamiento espacial con DCE entre los centros evaluados25. También se reportó la concordancia con el DCE y la concordancia de los resultados de PREFUL entre centros para un subestudio prospectivo que incluyó nueve centros26. Un análisis de reproducibilidad en pacientes con EPOC resultó en un coeficiente de variación inferior al 15% para todos los parámetros27. Los estudios actuales sugieren que el parámetro FVL tiene un mayor poder predictivo y sensibilidad para detectar cambios en el tratamiento en comparación con el parámetro de ventilación "estática", que solo tiene en cuenta las fases final inspiratoria y final espiratoria. Se demostró la capacidad de respuesta al tratamiento con mediciones de bucle de flujo-volumen regional (FVL) después del tratamiento con inhaladores con indacaterol-glicopirronio (IND/GLY) en la EPOC28. En concordancia, el parámetro FVL predijo la pérdida del injerto en los pacientes con doble trasplante pulmonar, mientras que la espirometría no pudo (P = 0,02 vs. P = 0,33)29. Los primeros estudios de factibilidad muestran que las imágenes pulmonares funcionales con PREFUL se pueden realizar en lactantes y neonatos que respiran libremente con hardware de resonancia magnética clínica estándar30,31. Glandorf et al. compararon los parámetros de PREFUL a 1,5T y 3T (secuencia SPGRE) y no encontraron diferencias significativas para la mayoría de los parámetros, que eran altamente reproducibles a pesar de la diferencia en la intensidad de campo32. Esto podría ser una ventaja importante, ya que no todos los sitios tienen acceso a escáneres de 1,5T o de menor intensidad de campo. Recientemente, se demostró la viabilidad y detección de síntomas persistentes después de la infección por COVID-19 a 0,55T mediante la evaluación de los datos de bSSFP con PREFUL33.
En resumen, a pesar de ser una técnica relativamente novedosa, PREFUL ha sido ampliamente estudiada. Se evaluaron criterios importantes como la validación con mediciones más directas y establecidas, la reproducibilidad, la sensibilidad para la patología y la capacidad de respuesta al tratamiento y los cambios en la progresión. Sin embargo, todavía son pocos los centros especializados que utilizan esta técnica a pesar de los bajos requisitos tecnológicos. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es resumir la metodología más reciente de PREFUL MR en forma escrita y visual. Esta información puede ser utilizada para establecer esta técnica en más centros y así, a largo plazo, conducir a una técnica más madura.

<table><tbody><tr><td>Herramientas de normalización avanzadas (ANT)</td><td>-Caja de</td> <td>herramientas de registro</td> de <td></td> imágenes (https://stnava.github.io/ANTs/; https://github.com/fordanic/image-registration)</tr><tr><td>Forsberg-Caja</td> de <td>herramientas de registro</td> <td>de</td><td></td> imágenes</tr><tr><td>MRI</td><td>Siemens Healthineers AG, Múnich, Alemania</td><td></td><td>0.55T / 1.5T / 3T</td></tr><tr><td>Escáner PREFUL App BioVisioneers</td><td>GmbH, Laatzen, Alemania</td><td></td><td>Análisis, Cifras e informes PREFUL</td></tr></tbody></table>

resonancia magnética pulmonar funcional resuelta en fase para la evaluación de la ventilación pulmonar y la perfusión (v/q)

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

La parte inferior de la Figura 2 ilustra las consecuencias de un escalado adecuado e inadecuado con el correspondiente efecto en el rango dinámico. La Fig. 6 muestra la distribución no homogénea de la señal, que es representativa de los escaneos sin y con normalización de bobina. Se recomienda evitar un rango dinámico bajo e imágenes sin normalización de bobina.
<img alt="Comparación de imágenes de resonancia magnética del proceso de corrección de bobinas en imágenes torácicas; antes y después de la mejora." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig06.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 6"> Figura 6: Imágenes ejemplares después de la adquisición sin corrección de bobina (incorrecta) y con corrección de bobina (correcta). Obsérvese la mejora artificial de la señal en los límites del cuerpo cerca de los elementos de la bobina. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig06large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
En la figura 7 se muestra la segmentación automática correcta y fallida. Tenga en cuenta que la segmentación fallida no incluye todos los vóxeles pulmonares, lo que falsificará análisis y estadísticas posteriores. Se requiere especial cuidado para los casos con infiltrados, ya que dichos vóxeles pueden clasificarse erróneamente como recipientes debido a su alta señal por los modelos de IA o no estar segmentados en absoluto.
<img alt="Segmentación pulmonar, análisis de resonancia magnética, diagrama de comparación, etapas de segmentación, cortes de imágenes, sujetos A y B." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig07.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 7"> Figura 7: Un ejemplo de segmentación automatizada que da como resultado un resultado fallido (Sujeto A: hombre de 83 años con EPOC) y un resultado exitoso (Sujeto B: control sano femenino de 30 años). La primera fila muestra las imágenes, que se utilizaron como entrada para los modelos de IA. La segunda fila muestra los resultados de la primera etapa de segmentación que consiste en encontrar el límite pulmonar. La tercera fila muestra el resultado final después de la exclusión de los buques. Como se muestra en las flechas azules, el algoritmo se vio desafiado por las varianzas pulmonares de alta señal que causaron una detección incorrecta del límite pulmonar. Tenga en cuenta que las imágenes se normalizaron mediante la señal máxima, lo que condujo a resultados diferentes debido a la falta de normalización de la bobina del escaneo realizado en el sujeto A. Las regiones rojas muestran los ROI, que se detectaron automáticamente para la clasificación de la fase de perfusión. Abreviaturas: EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica; ROI = regiones de interés. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig07large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
Las figuras 8 y 9 muestran mapas de parámetros representativos para un control sano (30 años, mujeres) y un paciente con EPOC (60 años, hombres). Nótese que el control sano muestra una ventilación y perfusión más homogéneas y, por lo tanto, menos vóxeles defectuosos. Los informes correspondientes de las estadísticas de ROI se pueden encontrar en la Tabla 4 y la Tabla 5.
<img alt="Diagrama de análisis de la función pulmonar de perfusión, ventilación con cuantificación regional de flujo y volumen." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig08.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 8"> Figura 8: Mapas de parámetros PREFUL de una mujer de 30 años de edad sana control. Los mapas de perfusión (1ª fila), ventilación regional (2ª fila), métrica de correlación de bucle de flujo-volumen (3ª fila) y mapas V/Q con umbral (4ª fila). Obsérvese la distribución homogénea de los valores parenquimatoso y los bajos porcentajes de defectos. Abreviaturas: PREFUL = pulmón funcional con resolución de fase; V = ventilación; Q = perfusión. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig08large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Diagrama de análisis de la función pulmonar; perfusión, ventilación, ventilación dinámica, imágenes V/Q combinadas." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig09.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 9"> Figura 9: Mapas de parámetros PREFUL de un paciente masculino con EPOC de 60 años. Los mapas de perfusión (1ª fila), ventilación regional (2ª fila), métrica de correlación de bucle de flujo-volumen (3ª fila) y mapas V/Q con umbral (4ª fila). Obsérvese la distribución heterogénea de los valores parenquimatosos y los altos porcentajes de defectos. Abreviaturas: EPOC = enfermedad pulmonar obstructiva crónica; PREFUL = pulmón funcional con resolución de fase; V = ventilación; Q = perfusión. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig09large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
Tabla 4: Reporte ejemplar de los parámetros PREFUL obtenidos para un control sano (mujer de 30 años). Obsérvense los bajos valores de coeficiente de variación y defecto, que están en línea con los mapas de parámetros presentados en la Figura 8 para el mismo sujeto. Véanse también la Tabla 5 y la Figura 9. Abreviatura: PREFUL = pulmón funcional con resolución de fase. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380_Table_4_rev.xlsx" target="_blank">Haga clic aquí para descargar esta tabla.</a>
Tabla 5: Reporte ejemplar de los parámetros PREFUL obtenidos para un paciente con EPOC (varón de 60 años). Obsérvense los altos valores de coeficiente de variación y defecto, que están en línea con los mapas de parámetros presentados en la Figura 9 para el mismo sujeto. Véanse también la Tabla 4 y la Figura 8. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380_Table_5_rev.xlsx" target="_blank">Haga clic aquí para descargar esta tabla.</a>
Material complementario: Explicación animada del algoritmo PREFUL. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/JOVE_All_Screen_Recordings.mp4" target="_blank">Haga clic aquí para descargar este archivo.</a>

Resonancia magnética pulmonar funcional resuelta en fase para la evaluación de la ventilación pulmonar y la perfusión (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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Investigación

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Medicine

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