Imagerie pulmonaire multimodale : utilisation d’informations complémentaires provenant de la TDM et de l’IRM hyperpolarisée 129Xe pour évaluer la structure et la fonction pulmonaires

Summary

La TDM et l’IRM ¹²⁹Xe fournissent des informations complémentaires sur la structure et la fonction pulmonaires qui peuvent être exploitées pour l’analyse régionale à l’aide du recalage d’images. Ici, nous fournissons un protocole qui s’appuie sur la littérature existante pour le recalage d’images ¹²⁹Xe MR vers CT à l’aide de plates-formes open source.

Abstract

L’IRM hyperpolarisée ¹²⁹Xe est une technique émergente pour évaluer et mesurer la fonction pulmonaire régionale, y compris la distribution et l’échange gazeux pulmonaires. La tomodensitométrie thoracique (TDM) reste la référence clinique pour l’imagerie des poumons, en partie en raison des protocoles de tomodensitométrie rapides qui acquièrent des images haute résolution en quelques secondes et de la disponibilité généralisée des tomodensitomètres. Des approches quantitatives ont permis d’extraire des mesures structurelles du parenchyme pulmonaire, des voies respiratoires et vasculaires à partir de la tomodensitométrie thoracique, qui ont été évaluées dans de nombreuses études de recherche clinique. Ensemble, la TDM et l’IRM ¹²⁹Xe fournissent des informations complémentaires qui peuvent être utilisées pour évaluer la structure et la fonction pulmonaires régionales, ce qui permet de mieux comprendre la santé et les maladies pulmonaires. ¹²⁹L’enregistrement d’images Xe MR-CT peut être effectué pour mesurer la fonction de la structure pulmonaire régionale afin de mieux comprendre la physiopathologie des maladies pulmonaires et d’effectuer des interventions pulmonaires guidées par imagerie. Ici, une méthode d’enregistrement ¹²⁹Xe MRI-CT est décrite pour soutenir la mise en œuvre dans des contextes de recherche ou cliniques. Les méthodes d’enregistrement et les applications qui ont été employées à ce jour dans la littérature sont également résumées, et des suggestions sont fournies pour des orientations futures qui pourraient surmonter davantage les défis techniques liés à l’enregistrement d’images ¹²⁹Xe MR-CT et faciliter la mise en œuvre plus large de l’évaluation régionale de la structure et de la fonction pulmonaires.

Introduction

L’imagerie par résonance magnétique (IRM) en gaz hyperpolarisé est apparue pour la première fois comme une nouvelle modalité d’imagerie pulmonaire fonctionnelle pour évaluer la distribution de la ventilation pulmonaire il y a près de trois décennies¹. Depuis lors, des études de recherche utilisant l’IRM en gaz hyperpolarisé ont révélé de nombreuses informations sur la nature de la fonction pulmonaire chez les patients atteints de maladies pulmonaires chroniques telles que l’asthme, la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) et la fibrose kystique 2,3,4,5,6. Le ^{gaz 3}He hyperpolarisé et ^{le gaz 129}Xe ont été utilisés historiquement ; cependant, le ¹²⁹Xe est maintenant le principal agent inhalé en raison de la disponibilité limitée du gaz ³He. ¹²⁹Xe se diffuse également librement à travers la membrane alvéolaire et est absorbé par les globules rouges dans les capillaires pulmonaires ; dans cette « phase dissoute », le ¹²⁹Xe résonne à des fréquences uniques qui permettent de mesurer les échanges gazeux régionaux en un seul balayage en apnée ^4,7,8. Pour la quantification, des images IRM anatomiques ¹H appariées au volume sont généralement acquises en même temps pour être co-enregistrées avec ¹²⁹Xe afin de délimiter les limites de la cavité thoracique. L’IRM conventionnelle ^{de 1}H, cependant, ne fournit pas d’informations supplémentaires sur la structure pulmonaire. L’impulsion pour la traduction clinique de l’IRM hyperpolarisée ¹²⁹Xe s’est accrue ces dernières années avec l’approbation du NHS britannique en 2015 et l’approbation de la FDA américaine fin 2022 ^5,9, mais la caractérisation structurelle avancée est encore largement absente de l’arsenal de l’IRM pulmonaire.

La tomodensitométrie thoracique (TDM) reste le pilier de l’évaluation de l’imagerie clinique des poumons, fournissant des images tridimensionnelles à haute résolution de la structure pulmonaire à l’aide de protocoles d’imagerie conventionnels. Des approches quantitatives ont permis de mesurer rapidement et reproductiblement l’intégrité du parenchyme, comme l’emphysème et les anomalies pulmonaires interstitielles, la morphologie des grandes voies respiratoires et la vascularisation pulmonaire, ainsi que la caractérisation anatomique régionale par identification et segmentation des lobes pulmonaires^10,11. Dans le domaine de la recherche, la TDM quantitative a été largement utilisée pour mieux comprendre les altérations structurelles et leurs relations avec les résultats des patients atteints d’asthme et de MPOC dans le cadre de vastes études observationnelles telles que le Programme de recherche sur l’asthme sévère (SARP)¹², l’épidémiologie génétique de la MPOC (COPDGene)¹³, l’étude sur les sous-populations et les résultats intermédiaires dans l’étude sur la MPOC (SPIROMICS)¹⁴, l’évaluation longitudinale de la MPOC pour identifier les paramètres de substitution prédictifs (ECLIPSE⁾¹⁵et la Cohorte canadienne de pneumopathie obstructive (CanCOLD)¹⁶. D’autres méthodes de TDM telles que l’imagerie expiratoire^17,18 ou les modèles informatiques¹⁹ peuvent dériver des informations fonctionnelles, mais ces méthodes sont indirectes et la TDM conventionnelle ne fournit pas grand-chose pour la caractérisation fonctionnelle des poumons.

Ensemble, la TDM et l’IRM ¹²⁹Xe fournissent des informations complémentaires sur la structure et la fonction pulmonaires qui peuvent être exploitées pour l’analyse régionale à l’aide de l’enregistrement d’images. Les lobes pulmonaires identifiés par TDM ont permis de caractériser lobaire les schémas de ventilation par IRM dans l’asthme^20,21,22, la BPCO^23,24, la bronchectasie²⁵ et le cancer du poumon^26,27. Les anomalies de la ventilation par IRM dans l’asthme ont également été directement appariées spatialement à de grandes voies respiratoires anormalement remodelées 28,29,30,31 et à un piégeage de l’air indiquant un dysfonctionnement des petites voies respiratoires ^20,32 mesurées par tomodensitométrie, et pour sonder les réponses de traitement régionales après une thermoplastie bronchique du poumon entier 33. Dans la BPCO, les anomalies de la ventilation par IRM ont été associées à un dysfonctionnement des petites voies respiratoires dans les maladies plus bénignes et à l’emphysème dans les maladies plus graves 34,35,36. Au-delà de l’imagerie de ventilation dans la pneumopathie obstructive, des relations spatiales hétérogènes entre les anomalies pulmonaires interstitielles CT et les modèles d’échange gazeux ¹²⁹Xe MRI ont également été mises en évidence dans la fibrose pulmonaire idiopathique³⁷. De telles études ont permis de mieux comprendre la structure et la fonction pulmonaires régionales dans une gamme de maladies pulmonaires qui peuvent être utilisées pour éclairer de futures interventions guidées par l’image.

L’enregistrement direct de la tomodensitométrie anatomique et de l’IRM fonctionnelle en gaz hyperpolarisé est toutefois difficile en raison du contraste d’imagerie fondamentalement différent entre les deux méthodes, de l’absence de signal de gaz hyperpolarisé dans les régions présentant des anomalies de la ventilation et des volumes pulmonaires potentiellement différents. La figure 1 montre quatre exemples d’IRM et de TDM ¹²⁹Xe et anatomiques ^{1 H}appariées chez un volontaire en bonne santé (figure 1A) et trois participants atteints de bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO ; Figure 1B-D), mettant en évidence des modèles de ventilation ¹²⁹Xe hétérogènes et des limites pulmonaires manquantes variables dans les cas de BPCO. La clé pour surmonter ces défis a été d’utiliser l’IRM anatomique ¹H acquise en même temps que l’IRM en gaz hyperpolarisé comme étape intermédiaire pour enregistrer l’IRM à gaz hyperpolarisé à la TDM indirectement^34,38. Les premiers travaux ont utilisé la comparaison visuelle côte à côte et la segmentation manuelle des structures de la tomodensitométrie, telles que les lobes pulmonaires, sur l’espace IRM²⁰. Les progrès des ressources de calcul et des outils de traitement d’images open source ont permis l’enregistrement tridimensionnel de la TDM et de l’IRM des gaz hyperpolarisés, par exemple, à l’aide du descripteur de voisinage indépendant de la modalité (MIND)23,30,34,39,40,41 ou de l’enregistrement de la boîte à outils de normalisation avancée (ANTs⁾ 21,22,27 ^,31,32,37,38,42,43, qui ont tous deux été les plus performants dans un défi d’enregistrement d’images pulmonaires⁴⁴. Une nouvelle méthode a couplé les deux enregistrements plutôt que de les traiter indépendamment⁴⁵, qui a été mise en œuvre dans un pipeline complet d’analyse d’images pulmonaires conçu pour le phénotypage des maladies pulmonaires⁴⁶. Dans l’ensemble, la précision de l’enregistrement de l’IRM en TDM en gaz hyperpolarisé a été améliorée en utilisant l’étape intermédiaire ¹H³⁸ et en utilisant des approches déformables par rapport aux approches affines uniquement^38,45.

L’objectif ici est de s’appuyer sur la littérature existante et de fournir un protocole pour le recalage d’images ¹²⁹Xe MR à CT à l’aide de plates-formes open source 47,48,49. Le protocole est mis en œuvre à l’aide d’ANTsPy et, conformément aux travaux précédents³⁸, enregistre un masque ^{pulmonaire à étiquette}unique à partir de l’IRM 1 H au masque pulmonaire à étiquette unique de la TDM ; la transformation résultante est ensuite appliquée à l’image ¹²⁹Xe pour la mapper à l’espace d’image CT. Le protocole décrit est destiné à être approprié pour la recherche ou les milieux cliniques, le cas échéant, et l’IRM hyperpolarisée ¹²⁹Xe est disponible.

Pour mettre en contexte, l’acquisition et l’analyse d’images pour les exemples fournis ici ont été effectuées comme suit. La tomodensitométrie thoracique a été acquise à pleine inspiration (capacité pulmonaire totale, CCM) selon un protocole de recherche à faible dose^{établi 50} avec des paramètres : collimation 64 x 0,625, kilotension de crête de 120, courant de tube 100 mA, temps de révolution de 0,5 s, pas de spirale de 1,0, épaisseur de coupe de 1,25 mm, espacement de tranche de 0,80 mm, noyau de reconstruction standard, champ de vision d’affichage limité aux étendues les plus latérales des poumons (pour maximiser la résolution spatiale). La segmentation et l’analyse de la tomodensitométrie ont été effectuées à l’aide d’un logiciel commercial (voir la table des matériaux).

¹²⁹L’IRM Xe et l’IRM ¹H appariée au volume ont été réalisées conformément aux directives publiées⁹. Pour plus de détails et le protocole d’acquisition de l’IRM, les lecteurs sont dirigés vers un autre article de cette collection⁵¹. La segmentation et l’enregistrement de l’IRM ont été effectués à l’aide d’un pipeline personnalisé semi-automatisé utilisant le clustering k-means pour la segmentation ¹²⁹Xe, la croissance de la région ensemencée pour la segmentation ¹H et l’enregistrement affine basé sur des points de repère pour mapper l’image ¹H à l’image ¹²⁹Xe⁵². L’enregistrement affine est généralement suffisant pour ^{l’enregistrement}1 ^H-129Xe MR pour tenir compte de la plupart des gonflements pulmonaires ou des différences de position du patient entre les acquisitions ; L’enregistrement déformable n’est généralement pas nécessaire. L’étape ^{d’enregistrement 1 H-129}Xe peut être éliminée avec l’IRM ¹²⁹Xe et ¹H acquises simultanément dans la même apnée^53,54.

Protocol

Les cas d’imagerie présentés ici ont été approuvés par le Comité d’éthique de la recherche en soins de santé de l’Université de la Colombie-Britannique (CER# H21-01237, H21-02149, H22-01264). Les participants ont fourni un consentement éclairé écrit avant de terminer l’imagerie. La figure 2 décrit l’ensemble du pipeline de l’acquisition de l’image à l’enregistrement, et les détails du protocole se concentrent ici uniquement sur l’enregistrement d’images IRM-CT. L’acquisition et la segmentation des images dépendent du matériel d’imagerie, des protocoles d’imagerie et des outils logiciels d’analyse d’images disponibles ou préférés et, par conséquent, sont laissées à la préférence des lecteurs. Le protocole est conçu pour être agnostique aux étapes préalables utilisant des masques pulmonaires à étiquette unique après la segmentation de l’image.

1. Configuration du logiciel

1. Téléchargez et installez ANTsPy (voir Table des matériaux), le wrapper Python pour la bibliothèque de traitement d’images Advanced Normalization Tools 47,48,49. Les tutoriels sont disponibles sur le lien sous l’onglet 'tutoriels'. ANTsPy est également disponible pour l’installation de Docker si vous le souhaitez.
   REMARQUE : ANTsPy nécessite un système d’exploitation ou un environnement basé sur Linux. Pour les exemples ci-dessous, ANTsPy a été installé et utilisé dans un environnement virtuel de calcul haute performance sur un poste de travail local. D’après l’expérience des auteurs, le protocole a eu tendance à mieux fonctionner en utilisant un environnement informatique virtuel.
2. Téléchargez et installez le logiciel de segmentation et/ou de visualisation de votre choix.
   REMARQUE : Pour la présente étude, ITK-SNAP a été utilisé pour la visualisation (voir la table des matériaux).
3. Téléchargez et enregistrez le script reg.py (Fichier supplémentaire 1).

2. Prétraitement de l’image

1. Cliquez pour ouvrir les images et les masques dans le logiciel de visualisation d’images souhaité afin de vérifier les correspondances d’orientation d’image et de masque pour tous les fichiers CT, ¹H et ¹²⁹Xe. En fonction de la méthode de segmentation et/ou du logiciel utilisé, il peut être nécessaire d’ajuster l’orientation de certaines images ou masques. Si nécessaire, nous vous recommandons d’ajuster les images ¹H et ¹²⁹Xe et l’orientation du masque pour qu’elles correspondent à celles de l’image CT native.
2. Enregistrez les DICOM d’image et les masques à étiquette unique (ajustés comme à l’étape 2.1 si nécessaire) en tant que fichiers de l’Initiative de technologie informatique de neuroimagerie (NIfTI, *.nii ; six fichiers au total) à l’aide de l’outil logiciel préféré, dans le même dossier que reg.py celui accessible à l’emplacement où ANTsPy est installé et sera exécuté. Suivez les conventions de nommage mentionnées ci-dessous.
   1. ¹IRM H : Proton.nii ; ¹H Masque IRM : Proton_mask.nii.
      REMARQUE : Utilisez l’image et le masque ¹H après l’enregistrement à ¹²⁹Xe.
   2. ¹²⁹Xe IRM : Ventilation.nii ; ¹²⁹Masque IRM Xe : Ventilation_mask.nii
   3. CT : CT.nii ; Masque CT : CT_mask.nii.
      REMARQUE : Les noms de fichiers sont codés en dur dans le script d’enregistrement et, par conséquent, doivent suivre le format mentionné ou être révisés dans le script pour correspondre à la convention de dénomination souhaitée. Ces étapes peuvent être effectuées ensemble à l’aide de l’un des outils logiciels recommandés répertoriés à l’étape 1.2. En ce qui concerne ces outils logiciels, certains écrivent automatiquement les informations d’en-tête requises lors de l’enregistrement des fichiers .nii, tandis que d’autres nécessitent des étapes supplémentaires pour copier et écrire les informations d’en-tête.

3. Enregistrement CT-XeMRI

1. Ouvrez le fichier reg.py dans la configuration de l’environnement informatique Python souhaitée à l’étape 1.1.
   REMARQUE : Le script reg.py est basé sur les outils d’enregistrement ANTs intégrés. Des documents supplémentaires sont disponibles⁵⁵.
2. Si vous utilisez un environnement virtuel, définissez le nombre d’unités centrales de traitement (CPU), le nombre de threads et la RAM comme vous le souhaitez ou disponibles dans l’environnement informatique. Un environnement informatique virtuel avec 16 processeurs, 1 thread par processeur et 186 Go de RAM disponible a été utilisé pour les exemples ci-dessous.
3. Définissez la transformation et l’interpolation souhaitées. La transformation SyNAggro avec interpolation linéaire pour les images et interpolation d’étiquette générique pour les masques à étiquette unique, qui sont par défaut dans le script reg.py fourni, a été utilisée ici.
   REMARQUE : SyNAggro est une transformation de normalisation symétrique, qui comprend une transformation affine + déformable ainsi qu’un recalage plus agressif utilisant une correspondance à échelle fine et plus de déformation (par rapport au SyN simple). Les algorithmes alternatifs de transformation et d’interpolation sont répertoriés dans le lien de la documentation d’enregistrement des ANT à l’étape 3.1⁵⁵.
4. Réglez l’image fixe et l’image en mouvement. Ici, le CT (masque à étiquette unique) a été défini comme l’image fixe, et l’IRM ¹H (masque à étiquette unique) a été défini comme l’image en mouvement.
5. Exécutez reg.py dans l’environnement informatique Python. L’inscription complète peut prendre de 5 à 10 minutes (en utilisant nos paramètres) ou plus, en fonction des ressources informatiques utilisées ou disponibles. Une fois terminé, les fichiers déformés seront automatiquement enregistrés dans le même répertoire que les fichiers image d’origine avec les noms de fichiers suivants : Proton_warped.nii.gz ; Ventilation_warped.nii.gz ; Ventilation_label_warped.nii.gz.
   REMARQUE : Les fichiers NIfTI *.nii.gz ne sont que des versions zippées des fichiers *.nii et peuvent être décompressés ou ouverts à volonté. Les reg.py de script peuvent être modifiés à volonté, par exemple à l’aide de différentes méthodes de transformation ou d’interpolation, ou en mappant ou en créant des répertoires de fichiers.

4. Évaluation des résultats de l’inscription

1. Ouvrez l’image CT.nii en tant qu’image de base dans le logiciel de visualisation souhaité.
2. Ouvrez Ventilation_warped.nii.gz ou Ventilation_label_warped.nii.gz en tant qu’autre image et superposez-la sur l’image CT avec la palette de couleurs souhaitée.
3. Examinez le chevauchement de l’image ou du masque ¹²⁹Xe avec l’image CT dans tous les plans de l’image (coronal, axial, sagittal), en évaluant l’alignement visuel des points de repère tels que les limites de la carène et des poumons (le cas échéant dans l’image ¹²⁹Xe).
4. Vérifiez les résultats. Si vous êtes satisfait des résultats, l’inscription est terminée.
   REMARQUE : L’image/le masque ¹²⁹Xe enregistré peut être multiplié par le masque CT pour enlever la trachée et les voies respiratoires principales (s’ils n’ont pas été retirés avant la segmentation IRM) et supprimer tout signal qui se trouve en dehors des limites pulmonaires de la TDM après l’enregistrement. Une quantification plus poussée pour les mesures de structure-fonction régionale peut être effectuée si nécessaire.
5. Si vous n’êtes pas satisfait des résultats, évaluez et optimisez les autres types de transformation et les paramètres associés, au besoin.

Results

Dans le cadre de cette étude, la TDM appariée et l’IRM ¹²⁹Xe ont été acquises de manière prospective dans un cadre de recherche pour la caractérisation de la structure et de la fonction pulmonaires régionales et la bronchoscopie guidée par l’image dans une gamme de maladies et d’affections pulmonaires. La figure 3 montre une ventilation par IRM et une tomodensitométrie ¹²⁹Xe enregistrées dans les plans coronal et sagittal pour quatre participants représentatifs avec une gamme de modèles de ventilation IRM (pour les mêmes participants de la figure 1). Le masque d’étiquetage ¹²⁹Xe MR enregistré montre des groupes d’intensité de signal ¹²⁹Xe allant d’un défaut de ventilation ou d’un vide de signal à une hyper-intense, et a été multiplié par le masque d’étiquetage CT pour enlever la trachée et les voies respiratoires principales. L’inspection visuelle montre un bon alignement de toutes les limites pulmonaires chez le participant sain (figure 3A) avec une ventilation homogène, à l’exception de l’angle costophrénique dans le poumon droit. Cet écart pourrait être dû à des différences de résolution entre les deux modalités ou à une distorsion géométrique dans l’IRM ¹²⁹Xe/¹H ; Cependant, il s’agit d’une petite fraction du volume pulmonaire global. Chez les trois participants atteints de MPOC, il y avait également un bon alignement des limites pulmonaires, le cas échéant. Les exemples de BPCO ci-dessous vont des anomalies de la ventilation diffuse (Figure 3B), des anomalies de la ventilation du lobe supérieur avec absence de limites pulmonaires apicales (Figure 3C) et des anomalies de la ventilation du lobe inférieur avec absence de limites pulmonaires diaphragmatiques (Figure 3D).

Les auteurs optent généralement pour l’inspection visuelle des images enregistrées et n’évaluent pas quantitativement les performances de recalage de manière prospective en raison de la nature des différences de contraste multimodales entre la TDM et l’IRM ¹²⁹Xe. Les mesures quantitatives courantes des performances d’alignement sont le coefficient de dés ou l’erreur d’alignement cible (TRE). Les coefficients de dés ont pu être évalués entre les images enregistrées ¹H (en mouvement) et CT (fixes) ; cependant, cela serait indirect puisque les images ¹H sont utilisées comme pont intermédiaire pour enregistrer ¹²⁹images Xe, et les mesures d’intérêt proviennent de l’IRM ¹²⁹Xe. L’ETR peut être quantifiée en plaçant des repères sur les images fixes et animées ; cependant, la mise en place de repères est un processus manuel qui prend du temps, et la nature des anomalies de la ventilation par IRM ¹²⁹Xe signifie qu’il peut y avoir des repères anatomiques limités disponibles. Bien que les angles de la carène trachéale et costophrénique servent généralement de points de repère faciles, les participants aux figures 3C et D mettent en évidence des exemples graves où il y a peu de points de repère évidents disponibles. En utilisant un cadre d’enregistrement similaire dans les ANT, Tahir et al. ont obtenu une TRE de 8,8 mm à 19,7 mm³⁸, ce qui est petit par rapport à la taille des poumons (champ de vision typique de 350 à 400 mm) et donc acceptable ; les auteurs prévoient que le TRE pourrait être similaire en utilisant le cadre actuel.

Figure 1 : Pulmonaire ¹²⁹Xe et ¹H et TDM. Exemples d’IRM anatomique ¹H ¹²⁹Xe et volumique appariée avec TDM appariée pour un participant en bonne santé (A) et trois participants atteints de bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO ; B, C, D) montrant une gamme de ¹²⁹modèles de ventilation Xe. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 2 : Analyse globale de l’image et pipeline de recalage. Les images CT d’entrée, ¹²⁹Xe MR et ¹H MR sont d’abord segmentées pour générer des masques à étiquette unique. ^L’image/le masque 1 H MR est d’abord transformé en image/masque ¹²⁹Xe. Toutes les images et tous les masques CT, ¹²⁹Xe et ¹H sont convertis en fichiers NIfTI, qui sont ensuite utilisés pour l’enregistrement ¹²⁹Xe-CT. Le masque ¹H est transformé en espace d’image CT, puis la transformation est appliquée à l’image/masque ¹²⁹Xe. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : Résultats de l’enregistrement de ¹²⁹Xe MRI-CT. Résultats d’enregistrement pour les quatre participants représentatifs montrés à la figure 1, où ¹²⁹Xe est représenté en cyan superposé sur le TC en niveaux de gris. Il y avait un bon alignement de toutes les limites pulmonaires pour le participant en bonne santé (A) avec une ventilation homogène, à l’exception de l’angle costophrénique dans le poumon droit. Il y avait également un bon alignement des limites pulmonaires chez les trois participants atteints de BPCO, le cas échéant, allant d’anomalies de la ventilation diffuse (B), des anomalies de la ventilation du lobe supérieur avec absence de limites pulmonaires apicales (C) et des anomalies de la ventilation du lobe inférieur avec absence de limites pulmonaires diaphragmatiques (D). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 4 : Mesures de la structure-fonction lobaire chez un participant atteint de BPCO. Emphysème lobaire TDM mesuré par les zones à faible atténuation inférieures à -950 unités Hounsfield (LAA950, jaune) et ¹²⁹Xe MRI défaut de ventilation pourcentage (VDP, cyan) généré après ¹²⁹Xe MR-CT, à titre d’exemple d’évaluation régionale pour un plan de traitement guidé par imagerie. Le schéma des contours lobaires est représenté dans les plans sagittals. RUL = lobe supérieur droit ; RML = lobe moyen droit ; RLL = lobe inférieur droit ; LUL = lobe supérieur gauche ; LLL = lobe inférieur gauche. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Fichier supplémentaire 1 : Le script reg.py. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Discussion

La TDM et l’IRM ¹²⁹Xe fournissent des informations complémentaires pour évaluer la structure et la fonction pulmonaires régionales, ce qui est mieux facilité par le recalage d’images. Le recalage d’images multimodal peut être non trivial à mettre en œuvre, et le protocole fourni ici est donc destiné à fournir les outils permettant aux lecteurs d’enregistrer ¹²⁹Xe MRI en CT. Le protocole fourni utilise ANTsPy pour faciliter la mise en œuvre pour les utilisateurs ayant une large expérience du traitement d’images en utilisant Python plutôt que C++, comme dans les ANT conventionnels. Dans l’ensemble, les ANT fournissent un cadre de recalage d’images open source qui réduit le besoin de réglage pour différentes mesures et/ou paires d’images et soutient des pratiques de recherche reproductibles⁴⁹. Un ensemble de trois algorithmes successifs est généralement utilisé dans les ANT pour obtenir un recalage optimal : (1) recalage rigide utilisant uniquement la rotation et la translation, (2) recalage affine utilisant la rotation et la translation plus la mise à l’échelle et le cisaillement, et (3) recalage déformable et non linéaire. À un niveau plus profond, les trois étapes du protocole par défaut fourni ici pour le recalage CT-MR sont les suivantes : (1) Transformation initiale de similarité (rigide) pour capturer les similitudes grossières entre les images CT et MR, en préparant les images pour des transformations ultérieures plus raffinées. Cette étape utilise la métrique de similarité d’information mutuelle de Mattes⁴⁹ avec 32 bacs d’histogrammes, l’échantillonnage régulier avec 0,2 % de pixels échantillonnés, l’optimisation de la descente de gradient avec une taille de pas de 0,25, la pyramide gaussienne multi-résolution avec quatre niveaux de facteurs de sous-échantillonnage 6 x 4 x 2 x 1 (itérations 2100, 1200, 1200, 10) et les sigmas gaussiennes de lissage correspondantes de 3 mm x 2 mm x 1 mm x 0 mm. (2) Transformation affine utilisant la sortie de l’étape de similarité comme le Transformation initiale. Cette étape utilise la métrique de similarité des informations mutuelles de Mattes avec 16 bacs d’histogrammes, l’échantillonnage régulier avec 0,2 % de pixels échantillonnés, l’optimisation de la descente de gradient avec une taille de pas de 0,25, la pyramide gaussienne multi-résolution avec quatre niveaux de facteurs de sous-échantillonnage 4 x 2 x 2 x 1 (itérations 2100, 1200, 1200, 100) et les sigmas gaussiennes de lissage correspondantes de 3 mm x 2 mm x 1 mm x 0 mm. (3) La transformation SyNAggro comme étape finale pour affiner davantage la transformation à l’aide de Enregistrement non linéaire et déformable. Cette étape utilise la métrique de similarité d’informations mutuelles de Mattes avec 16 bacs d’histogrammes, l’échantillonnage complet, l’optimisation de la descente du gradient avec une taille de pas de 0,2, la pyramide gaussienne multi-résolution avec trois niveaux de facteurs de sous-échantillonnage 4 x 2 x 1 (itérations 40 20 0) et les sigmas gaussiens de lissage correspondants de 2 mm x 1 mm x 0 mm, la largeur du noyau de régularisation gaussienne de 3 voxels pour le lissage du champ de transformation de mise à jour. Il s’agit des paramètres par défaut de l’algorithme de transformation SyNAggro.

Comme décrit précédemment et utilisé pour le recalage d’images entre la TDM et l’IRM en gaz hyperpolarisé³⁸, une variante de la transformation de normalisation symétrique (SyN) a été utilisée ici parce qu’il s’est avéré qu’il s’agissait d’un algorithme très performant dans un défi de recalage d’images pulmonaires⁴⁴. La mesure de similarité de l’information mutuelle a été utilisée parce qu’elle a tendance à être plus performante pour l’imagerie multimodale⁵⁶. Pour surmonter davantage les différences de contraste d’image multimodale, le protocole utilise l’IRM ¹H appariée au volume pour enregistrer indirectement l’IRM ¹²⁹Xe à la TDM, comme décrit pour la première fois par Tahir et ^al.38, et enregistre en fait le masque ^{1 H à}étiquette unique dans le masque CT au lieu des images que la transformation résultante est ensuite appliquée à l’image et au masque ¹²⁹Xe. Des masques multi-étiquettes, par exemple, des masques CT lobaires ou segmentaires^{21, 22, 23, 45}, ou des bacs d’intensité IRM⁵⁷, peuvent également être utilisés. L’enregistrement est effectué en cartographiant ^{l’IRM 1}H à l’espace CT afin de maintenir la résolution CT pour la quantification des caractéristiques structurelles CT, bien que la direction de l’enregistrement puisse être inversée à volonté. En tant qu’entrée du pipeline de recalage, le protocole gère les images et les masques mono-étiquettes au format NIfTI, car, de cette façon, toutes les coupes transversales d’une image 3D sont contenues dans un seul fichier. Nous avons évalué ce protocole sur des données d’IRM ^CT-129Xe appariées provenant de deux centres indépendants (Université de la Colombie-Britannique et Centre médical de l’Université du Kansas) avec de bonnes performances, et nous prévoyons donc que le protocole s’appliquera bien dans d’autres ensembles de données. Néanmoins, les paramètres de transformation peuvent être optimisés pour améliorer les performances des jeux de données locaux si nécessaire.

Le protocole est intentionnellement conçu pour être principalement agnostique à l’acquisition et à la segmentation d’images, car ces étapes dépendent du matériel d’imagerie disponible ou préféré, des protocoles d’imagerie et des outils logiciels d’analyse d’images. Idéalement, le protocole de TDM devrait être en tranches minces, sans contraste, avec un noyau de reconstruction équivalent standard pour permettre la mesure de paramètres quantitatifs validés du parenchyme, des voies respiratoires et/ou vasculaires 10,11,50. La TDM peut être acquise à pleine inspiration, ce qui est le mieux validé pour les mesures quantitatives¹⁰, ou adaptée au volume à l’IRM pour faciliter l’enregistrement CT-IRM et les mesures de la structure-fonction en paires au même volume de gonflage pulmonaire^24,30. Une TDM expiratoire pourrait également être effectuée et enregistrée dans la TDM inspiratoire pour la quantification du piégeage de l’air 17,18,34. Pour la segmentation et l’analyse quantitative, divers outils logiciels de tomodensitométrie sont disponibles dans le commerce⁵⁸ ou en open source⁵⁹. D’autre part, ¹²⁹protocoles d’acquisition d’IRM Xe ont été publiés⁹, qui recommandent actuellement des acquisitions distinctes en apnée pour ^{l’IRM 129}Xe et ^{l’IRM 1}H. De nouveaux protocoles ont été développés qui acquièrent ¹²⁹IRM Xe et ¹H dans la même apnée^53,54, et peuvent donc éviter l’étape de prétraitement de l’enregistrement ^{1 H-129}Xe. De plus, ce protocole se concentre sur l’imagerie de ventilation ¹²⁹Xe MR, mais s’applique également à l’imagerie d’échange gazeux ¹²⁹Xe. En tant que méthode émergente, la segmentation et la quantification de l’IRM ¹²⁹Xe/¹H ne sont pas encore normalisées ; De nombreuses méthodes ont été rapportées dans la littérature qui pourraient être utilisées ici et ont été bien résumées dans une revue récente⁶⁰. Quelle que soit la manière dont les images CT et ^{1 H-129}Xe MR sont acquises et leurs masques à étiquette unique obtenus, ce protocole de recalage est destiné à être largement applicable.

Nous reconnaissons les limites du protocole actuel, principalement qu’il est quelque peu manuel, en particulier pour le prétraitement en vue de l’enregistrement et pour l’évaluation du rendement de l’enregistrement. Des méthodes automatisées ont été proposées précédemment⁴⁵, et les améliorations apportées au protocole existant vers l’automatisation seront importantes pour une traduction clinique sans faille. L’enregistrement actuel est également basé sur le processeur ; Bien que le traitement du processeur soit probablement plus largement disponible et que l’enregistrement s’exécute en 10 minutes environ, la mise en œuvre avec des unités de traitement graphique (GPU) et/ou l’apprentissage profond pourrait encore raccourcir le temps d’exécution et potentiellement améliorer la précision de l’enregistrement. Enfin, il n’existe pas de recommandations ou de méthodologie pour la segmentation des images CT et ¹H/¹²⁹Xe MR. Il existe un large éventail de méthodes disponibles pour les deux, c’est donc laissé au choix des lecteurs ; Cependant, il existe d’immenses opportunités pour un pipeline qui englobe la segmentation et l’enregistrement automatiques afin d’accélérer encore la traduction clinique.

Ce protocole d’enregistrement peut être appliqué pour la recherche ou les milieux cliniques où l’IRM hyperpolarisée ¹²⁹Xe est disponible. Dans le paysage de la recherche, la TDM complémentaire et l’IRM ¹²⁹Xe ont largement soutenu la découverte de nouvelles connaissances sur la structure et la fonction pulmonaires régionales, par exemple, dans l’asthme^{20, 21, 22, 28, 29, 30, 31, 32}, BPCO^{24, 25, 34, 35} et la FPI^{37, N° 61}. Le pont vers l’application clinique, cependant, passe par les interventions pulmonaires guidées par l’image. La thermoplastie bronchique guidée par l’image à l’aide de la TDM et de ^{l’IRM 129}Xe chez les patients atteints d’asthme sévère a permis d’obtenir moins de procédures bronchoscopiques, moins d’événements indésirables péri-opératoires et des résultats non inférieurs rapportés par les patients par rapport au traitement pulmonaire entier^{conventionnel 62,63}. Dans la BPCO, la structure quantitative de la TDM et la fonction IRM ¹²⁹Xe peuvent suggérer différentes cibles de réduction du volume pulmonaire bronchoscopique en fonction de la charge lobaire la plus élevée de l’emphysème CT et des anomalies de la ventilation IRM, soulignant l’importance de considérer la structure et la fonction ensemble²³. De plus, des schémas de radiothérapie d’évitement pulmonaire fonctionnel ont été proposés^40,64 pour épargner les régions où la fonction ventilatoire et d’échange gazeux est préservée à l’IRM d’une exposition excessive aux rayonnements. D’autres possibilités guidées par l’image dans les interventions pulmonaires comprennent la résection chirurgicale du cancer du poumon⁶⁵, la mise en place d’une endoprothèse et d’une valve des voies respiratoires dans la BPCO, et d’autres nouvelles thérapies bronchoscopiques pour la BPCO ou la bronchite chronique telles que l’ablation thermique à la vapeur, la cryothérapie ou la rhéoplastie^66,67. La figure 4 illustre les anomalies de l’emphysème lobaire par tomodensitométrie et de la ventilation par IRM chez un patient atteint de BPCO qui pourraient être prises en compte dans la planification du traitement. Les poumons restent l’une des dernières frontières du corps humain pour les interventions guidées par l’image ; ensemble, la TDM et l’IRM ¹²⁹Xe fournissent des informations complémentaires qui ont amélioré notre compréhension de la structure et de la fonction pulmonaires, qui peuvent maintenant être mises en œuvre pour des interventions pulmonaires guidées par l’image. Le protocole d’enregistrement de l’IRM ^CT-129Xe fourni ici peut permettre une découverte plus approfondie de la fonction de la structure pulmonaire ainsi que des interventions guidées par l’image en vue d’améliorer les soins, le traitement et les résultats pour les patients atteints de maladies respiratoires.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Slicer 3D	Brigham and Women’s Hospital (BWH)	https://www.slicer.org/	Logiciel d’analyse/visualisation d’images ; open source
ANTsPy	NA	https://github.com/ANTsX/ANTsPy	Logiciel de codage ; open source
ITK-SNAP		Logiciel d’analyse/visualisation d’images ; open source
MAGNETOM Vida IRM 3.0T	Siemens Healthineers	NA	Peut être n’importe quel scanner 1.5 T ou 3.0 T avec capacité d’imagerie à large bande
MATLAB	Mathworks	https://www.mathworks.com/products/matlab.html	Logiciel général, bon pour l’analyse d’images ; disponible sur abonnement
reg.py	NA	NA	Script d’enregistrement (Fichier supplémentaire 1)
Revolution HD CT scanner	GE Healthcare	NA	Peut être n’importe quel tomodensitomètre avec &ge ; 64 détecteurs
VIDA Insights	VIDA Diagnostics Inc.	Logiciel	d’analyse NA CT ; peut être n’importe quel pour générer des masques