Name: Risonanza magnetica polmonare funzionale risolta in fase per la valutazione della ventilazione e della perfusione polmonare (V/Q) (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-08-09T12:50:00.000+00:00
Duration: 5 min 56 s
Description: Scopri la risonanza magnetica polmonare funzionale risolta in fase per valutare ventilazione e perfusione senza mezzi di contrasto. Questa tecnica non invasiva permette di rilevare precocemente patologie polmonari e monitorare le risposte terapeutiche.

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<meta charset="utf8"></head><body>Imaging polmonare avanzato per il rilevamento e il monitoraggio delle malattie

L'apparato respiratorio, con i suoi intricati meccanismi, è vulnerabile a varie malattie. In particolare, le condizioni respiratorie croniche come la broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO), la fibrosi cistica (FC) e l'ipertensione polmonare tromboembolica cronica (CTEPH) riducono notevolmente l'aspettativa di vita1. Di conseguenza, la diagnosi precoce, il monitoraggio e la valutazione della risposta terapeutica sono diventati fondamentali.
I test di funzionalità polmonare (PFT) possono derivare parametri di funzionalità polmonare globale come l'indice di Tiffeneau-Pinelli, definito come il rapporto tra il volume espiratorio forzato in un secondo (FEV1) e la capacità vitale forzata (FVC)2. Tali parametri sono ben consolidati nella routine clinica, ma mancano di informazioni regionali e richiedono un alto livello di compliance del paziente. A questo proposito, l'imaging può offrire ulteriori informazioni e possibilità per parametri più sensibili. La tomografia computerizzata (TC) offre immagini ad alta risoluzione della morfologia parenchimale e anche tecniche recenti come la mappatura della risposta parametrica recuperano informazioni funzionali3. Ciononostante, la tomografia computerizzata a emissione di fotoni singoli (SPECT) rimane l'attuale gold standard per la rappresentazione della ventilazione e della perfusione (V/Q) nel polmone4. Le modalità di imaging citate richiedono l'esposizione a radiazioni ionizzanti, che richiede un'attenzione particolare nei casi di monitoraggio e nei gruppi vulnerabili. Di conseguenza, è in corso uno sforzo per promuovere la risonanza magnetica come modalità alternativa.
Intrinsecamente, il polmone è un organo impegnativo per la risonanza magnetica a causa della sua bassa densità protonica e del rapido decadimento del segnale5. Tra la moltitudine di approcci, le soluzioni più diffuse includono l'uso di gas iperpolarizzato (ad esempio, 129Xe MRI) per la ventilazione6 e l'applicazione di un mezzo di contrasto a base di gadolinio per via endovenosa per la rappresentazione della perfusione7. Questi metodi offrono un elevato rapporto segnale/rumore (SNR) e sono ampiamente considerati metodi gold standard nella comunità RM. Un approccio più recente evita l'applicazione di qualsiasi mezzo di contrasto ed è fattibile con la risonanza magnetica protonica convenzionale in respirazione libera con un tempo di acquisizione totale di ~1 min/fetta. In questo modo, si evitano potenziali eventi avversi e gli effetti a lungo termine degli agenti di contrasto recentemente dibattuti e si facilita la diffusione senza la necessità di ulteriore iperpolarizzazione e hardware multinucleare. Inoltre, il problema di trovare uno stato di gonfiaggio adeguato, che può influenzare i valori di difetto di ventilazione derivati8 , viene evitato dall'acquisizione della respirazione libera.
Questo approccio basato sul segnale RM indiretto è stato introdotto per la prima volta da Zapke et al. che hanno utilizzato la relazione reciproca tra il segnale pesato in protoni S e il volume polmonare V: S~1/V.9 Si basa sul processo di trasformazione delle immagini acquisite in respirazione libera in uno stato di inflazione comune (tipicamente in una posizione intermedia tra la fine dell'espirazione e la fine dell'inspirazione), compensando così il movimento e consentendo di analizzare le serie temporali del segnale in ciascun voxel. Successivamente, una misurazione della ventilazione può essere derivata da queste cosiddette immagini registrate utilizzando l'equazione (1) di Klimeš et al.10:
<img alt="Equazione della ventilazione 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 i volumi/segnali in inspirazione (Insp), scadenza (Exp) e stato registrato (Reg). Successivamente, il metodo è stato ampliato introducendo la decomposizione di Fourier per differenziare tra le modulazioni del segnale associate alla frequenza respiratoria (ventilazione) e alla frequenza del polso (perfusione) e, quindi, derivare una mappa V/Q perfettamente abbinata spazialmente da un'acquisizione11. Ciò è reso possibile dal tipico divario tra la respirazione e le frequenze cardiache, in modo che entrambe le componenti che si trovano una sopra l'altra nel dominio del tempo siano efficacemente discriminate nel dominio della frequenza mediante analisi di Fourier. Dopo il passaggio da un campo basso (0,35 T) a 1,5 T con una sequenza di precessione libera bilanciata allo stato stazionario ottimizzata (bSSFP)12, questo metodo ha iniziato a guadagnare maggiore attenzione con diversi studi di follow-up 13,14,15.
Poiché la respirazione e il polso sono soggetti a variabilità e l'imaging bSSFP (gradient compensated) disponibile in commercio a 1,5T può provocare sostanziali artefatti di banding (chiare linee di vuoto del segnale), è stato proposto un metodo correlato con la sequenza SPGRE (spoiled gradient echo sequence) in combinazione con un ampio filtraggio passa-basso e passa-alto16,17. Questo cattura lo spettro più complesso delle modulazioni reali relative alla respirazione e al polso. Il seguente calcolo dell'ampiezza nel dominio del tempo evita la necessità di selezionare un picco di frequenza specifico. Un'ulteriore ottimizzazione è stata ottenuta suddividendo la tipica registrazione in un solo passaggio verso uno stato di riferimento in due fasi separate. In questo modo si utilizza il fatto che durante la respirazione libera viene acquisita una serie di diverse fasi di respirazione tra la fine dell'inspirazione e la fine dell'espirazione, con vari gradi di deformazione richiesta verso uno stato fisso. Dopo aver scelto diversi gruppi e identificato il gruppo delle singole immagini, viene eseguita la seguente procedura: 1) Registrazione all'interno del rispettivo gruppo di stato respiratorio, 2) Registrazione inter-gruppo Step-by-Step da un gruppo adiacente all'altro (es. 1-&gt;2, 2-&gt;3,...) al gruppo che rappresenta il gruppo di riferimento. Questo approccio è stato ulteriormente ampliato dalla stima di fase per ciascuna immagine per stabilire una risoluzione temporale apparente più elevata per facilitare l'analisi della ventilazione e della dinamica di perfusione, portando alla terminologia RM polmonare funzionale risolta in fase (PREFUL) per differenziare questo ramo da altre tecniche correlate18. Gli studi di follow-up si sono avvalsi delle informazioni aggiuntive fornite dai cicli respiratori e cardiaci completi e hanno mostrato un potenziale aumento della sensibilità di tali parametri 19,20,21.
La convalida con il gold standard SPECT ha rivelato un coefficiente di dado del ≥67% per le regioni difettose22 e una misurazione più diretta della ventilazione con 129Xe ha mostrato una correlazione delle percentuali di difetti di ventilazione ≥62% in una coorte mista BPCO/CF/sana23 e 84% in una coorte multicentrica e multi-vendorFC 24, che ha anche dimostrato una correlazione simile con l'indice di clearance polmonare di PREFUL e 129Xe (r = 0,82 e r = 0,91). L'analisi di perfusione dello stesso studio ha mostrato che non c'erano differenze significative nella sovrapposizione spaziale con DCE tra i centri valutati25. La concordanza con il DCE e l'accordo dei risultati PREFUL tra i centri sono stati riportati anche per un sottostudio prospettico che comprendeva nove centri26. Un'analisi di riproducibilità nei pazienti con BPCO ha portato a un coefficiente di variazione inferiore al 15% per tutti i parametri27. Gli studi attuali suggeriscono che il parametro FVL ha un potere predittivo e una sensibilità più elevati per rilevare i cambiamenti del trattamento rispetto al parametro di ventilazione "statica", che tiene conto solo delle fasi di fine inspirazione e fine espirazione. La risposta al trattamento con misurazioni dell'ansa flusso-volume regionale (FVL) è stata dimostrata dopo il trattamento con inalatore con indacaterolo-glicopirronio (IND/GLY) nella BPCO28. In concordanza, il parametro FVL prediceva la perdita del trapianto nei pazienti sottoposti a doppio trapianto di polmone, mentre la spirometria non poteva (P = 0,02 vs. P = 0,33)29. I primi studi di fattibilità mostrano che l'imaging polmonare funzionale con PREFUL può essere realizzato in neonati e neonati a respirazione libera con hardware MRI clinico standard30,31. Glandorf et al. hanno confrontato i parametri PREFUL a 1,5T e 3T (sequenza SPGRE) e non hanno trovato differenze significative per la maggior parte dei parametri, che erano altamente riproducibili nonostante la differenza nell'intensità di campo32. Questo potrebbe essere un vantaggio importante, poiché non tutti i siti hanno accesso a scanner con intensità di campo da 1,5 T o inferiori. Recentemente, la fattibilità e l'individuazione di sintomi persistenti dopo l'infezione da COVID-19 a 0,55T è stata dimostrata valutando i dati bSSFP con PREFUL33.
In sintesi, nonostante sia una tecnica relativamente nuova, la PREFUL è stata ampiamente studiata. Sono stati valutati criteri importanti come la convalida con misurazioni più dirette e consolidate, la riproducibilità, la sensibilità per la patologia e la reattività per i cambiamenti del trattamento e della progressione. Tuttavia, solo pochi centri specializzati utilizzano questa tecnica nonostante i bassi requisiti tecnologici. Pertanto, lo scopo di questo lavoro è quello di riassumere la più recente metodologia di PREFUL MR in forma scritta e visiva. Queste informazioni possono essere utilizzate per stabilire questa tecnica in più centri e quindi, a lungo termine, portare a una tecnica più matura.

<table><tbody><tr><td>Strumenti avanzati di normalizzazione (ANT)</td><td>-</td><td></td><td>Cassetta degli attrezzi per la registrazione delle immagini (https://stnava.github.io/ANTs/; https://github.com/fordanic/image-registration)</td></tr><tr><td>Forsberg-Cassetta</td><td></td><td></td> <td>degli attrezzi per la registrazione delle immagini</td></tr><tr><td>MRI</td><td>Siemens Healthineers AG, Monaco di Baviera, Germania</td><td></td><td>Scanner 0.55T / 1.5T / 3T</td></tr><tr><td>App PREFUL</td><td>BioVisioneers GmbH, Laatzen, Germania</td><td></td><td>Analisi PREFUL, Cifre e report</td></tr></tbody></table>

risonanza magnetica polmonare funzionale risolta in fase per la valutazione della ventilazione e della perfusione polmonare (v/q)

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

La parte inferiore della Figura 2 illustra le conseguenze di un ridimensionamento corretto e inadeguato con un corrispondente effetto sulla gamma dinamica. La Figura 6 mostra la distribuzione disomogenea del segnale, che è rappresentativa delle scansioni senza e con normalizzazione della bobina. Si consiglia di evitare una gamma dinamica bassa e immagini senza normalizzazione della bobina.
<img alt="Confronto delle immagini MRI del processo di correzione della bobina nell'imaging toracico; prima e dopo il miglioramento." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig06.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 6"> Figura 6: Immagini esemplificative dopo l'acquisizione senza correzione della bobina (errata) e con correzione della bobina (corretta). Si noti l'aumento artificiale del segnale ai bordi del corpo vicino agli elementi della bobina. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig06large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
La Figura 7 illustra la segmentazione automatica riuscita e non riuscita. Si noti che la segmentazione fallita non include tutti i voxel polmonari, il che falsificherà ulteriori analisi e statistiche. È necessaria un'attenzione particolare per i casi con infiltrati, in quanto tali voxel possono essere erroneamente classificati come vasi a causa del loro segnale elevato dai modelli di intelligenza artificiale o non segmentati affatto.
<img alt="Segmentazione polmonare, analisi MRI, diagramma di confronto, fasi di segmentazione, fette di immagine, soggetti A e B." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig07.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 7"> Figura 7: Un esempio di segmentazione automatizzata che ha portato a un risultato fallito (Soggetto A: maschio di 83 anni con BPCO) e positivo (Soggetto B: controllo sano femmina di 30 anni). La prima riga mostra le immagini che sono state utilizzate come input per i modelli di intelligenza artificiale. La seconda riga mostra i risultati della prima fase di segmentazione che consiste nel trovare il confine polmonare. La terza riga mostra il risultato finale dopo l'esclusione delle navi. Come mostrato dalle frecce blu, l'algoritmo è stato messo alla prova dalle variazioni polmonari ad alto segnale che causavano un rilevamento errato dei confini polmonari. Si noti che le immagini sono state normalizzate dal segnale massimale, il che ha portato a risultati diversi a causa della mancata normalizzazione della bobina della scansione eseguita sul soggetto A. Le regioni rosse mostrano le ROI, che sono state rilevate automaticamente per l'ordinamento della fase di perfusione. Abbreviazioni: BPCO = broncopneumopatia cronica ostruttiva; ROI = regioni di interesse. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig07large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
La Figura 8 e la Figura 9 mostrano mappe di parametri rappresentative per un controllo sano (30 anni, femmina) e un paziente con BPCO (60 anni, maschio). Si noti che il controllo sano mostra una ventilazione e una perfusione più omogenee e quindi un minor numero di voxel difettosi. I rapporti corrispondenti delle statistiche sul ROI sono disponibili nella Tabella 4 e nella Tabella 5.
<img alt="Diagramma di analisi della funzione polmonare di perfusione, ventilazione con quantificazione del flusso e del volume regionale." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig08.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 8"> Figura 8: Mappe dei parametri PREFUL di una femmina di 30 anni di controllo sano. La perfusione (1a fila), la ventilazione regionale (2afila), la metrica di correlazione flusso-volume (3afila) e le mappe V/Q a soglia (4afila). Si noti la distribuzione omogenea dei valori parenchimali e le basse percentuali di difetto. Abbreviazioni: PREFUL = polmone funzionale a risoluzione di fase; V = ventilazione; Q = perfusione. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig08large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Diagramma di analisi della funzionalità polmonare; perfusione, ventilazione, ventilazione dinamica, immagini V/Q combinate." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66380/66380fig09.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 9"> Figura 9: Mappe dei parametri PREFUL di un paziente maschio con BPCO di 60 anni. La perfusione (1a fila), la ventilazione regionale (2afila), la metrica di correlazione flusso-volume (3afila) e le mappe V/Q a soglia (4afila). Si noti la distribuzione eterogenea dei valori parenchimali e le alte percentuali di difetto. Abbreviazioni: BPCO = broncopneumopatia cronica ostruttiva; PREFUL = polmone funzionale risolto in fase; V = ventilazione; Q = perfusione. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380fig09large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
Tabella 4: Report esemplificativo dei parametri PREFUL ottenuti per un controllo sano (femmina di 30 anni). Si notino i bassi valori del coefficiente di variazione e del difetto, che sono in linea con le mappe dei parametri presentate nella Figura 8 per lo stesso argomento. Vedere anche la Tabella 5 e la Figura 9. Abbreviazione: PREFUL = polmone funzionale risolto in fase. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380_Table_4_rev.xlsx" target="_blank">Clicca qui per scaricare questa tabella.</a>
Tabella 5: Rapporto esemplare dei parametri PREFUL ottenuti per un paziente con BPCO (maschio di 60 anni). Si notino gli alti valori del coefficiente di variazione e del difetto, che sono in linea con le mappe dei parametri presentate nella Figura 9 per lo stesso soggetto. Vedere anche la Tabella 4 e la Figura 8. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/66380_Table_5_rev.xlsx" target="_blank">Clicca qui per scaricare questa tabella.</a>
Materiale supplementare: Spiegazione animata dell'algoritmo PREFUL. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66380/JOVE_All_Screen_Recordings.mp4" target="_blank">Clicca qui per scaricare questo file.</a>

Risonanza magnetica polmonare funzionale risolta in fase per la valutazione della ventilazione e della perfusione polmonare (V/Q)

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