非虚血性心疾患患者における心外膜脂肪組織定量化のためのマルチパラメトリックアルゴリズム

Summary

ここでは、非造影 CT を使用して心外膜脂肪組織を定量化するプロトコルを提示し、臨床および研究用途に心臓磁気共鳴に代わる迅速で費用対効果が高く、造影剤のない代替手段を提供します。

Abstract

活発な内分泌器官および傍分泌器官である心外膜脂肪組織 (EAT) は、心血管の病因に寄与します。心臓磁気共鳴 (CMR) は EAT 量 (EATV) を定量化するための参照標準ですが、その臨床的有用性は限られています。放射線科で広く使用されている非造影胸部 CT (NCCT) は、潜在的な代替手段を提供します。冠動脈 CT 血管造影 (CCTA) は EAT と心筋の境界の描写を改善しますが、その使用は造影剤アレルギーのリスクと放射線被ばくの増加によって制限されます。この研究では、CMR と比較して、EATV 評価のための NCCT の実現可能性を調査します。1 回の入院中に NCCT と CMR の両方を受けた 120 人の非虚血性心疾患患者を登録しました。EATV は、CMR ベースの体積分析と NCCT ベースのグレースケール閾値セグメンテーションを使用して測定されました。EAT の厚さは、両方のモダリティで 6 つの解剖学的部位 (左/右房室溝、前/後/上心室間溝、および右心室遊離壁) で定量化されました。統計分析により、体積と厚さの測定値を比較しました。NCCT 閾値セグメンテーションから得られた EATV は、CMR 体積測定と比較して有意差を示さなかった (P > 0.05)。同様に、6 つの部位すべてにわたる EAT 厚さ測定では、NCCT と CMR の間に有意差は示されませんでした (すべて P > 0.05)。NCCTベースのグレースケールしきい値セグメンテーションは、CMRリファレンス標準に匹敵するEATV測定を提供します。これにより、NCCT が正確な EAT 定量化のための迅速で費用対効果が高く、臨床的に実行可能な代替手段として検証されます。

Introduction

非虚血性心疾患患者の症状と徴候は多様であり、非心臓疾患と誤診されることがよくあります。虚血の疑いで侵襲的血管造影を受けている患者のうち、かなりの割合 (最大 70%) が閉塞性冠動脈疾患を患っていません。これらの患者の多くは、重大な狭窄がないにもかかわらず、虚血性症状と一致する症状を示し、より広範囲の非虚血性心疾患に該当します¹。883 人の女性患者を対象とした女性虚血症候群評価 - 冠動脈血管機能障害 (WISE) 研究では、約 3 分の 2 (62%) に重大な閉塞性狭窄がありませんでした²。さらに、非閉塞性冠動脈疾患の患者は閉塞性疾患の患者よりも若い傾向があります。無症候性の個人と比較して、これらの患者は心血管イベント発生率の増加、再発入院、生活の質の低下、医療費の上昇と関連しています³。

内分泌機能を持つ活性脂肪貯蔵庫である心外膜脂肪組織⁽EAT) ^4,5 は、冠状動脈アテローム性動脈硬化症や心房細動などの心血管イベントと密接に関連する体積と厚さの変化を示します ^6,7,8,9。心臓磁気共鳴 (CMR) は、その優れた軟部組織分解能により、EAT 測定のゴールド スタンダードとして確立されていますが、その臨床応用は、長いスキャン時間、高コスト、心臓ペースメーカー装着患者の禁忌、および閉所恐怖症の患者の耐性の低さによって制限されています¹⁰。現在の研究は主に冠動脈コンピューター断層撮影血管造影 (CCTA) ^{に焦点を当てています11}。CCTA は血管増強により EAT と心筋の境界を区別しやすくなりますが、造影剤アレルギー、放射線量の増加、コストの増加などのリスクが伴い、一般患者集団への適用性が制限されます。逆に、臨床現場で最も広く利用されている CT モダリティである非造影 CT (NCCT) には、いくつかの明確な利点があります: (1) 造影剤を必要とせずにスキャン時間 (分) が速いため、放射線量が低く、コストが比較的低くなり、より広範な臨床採用が促進されます。(2)典型的なEATは、-190〜-30の範囲のハウンズフィールド単位(HU)値を示し、組織密度に基づく定量分析を可能にします。研究によると、急性冠症候群では EAT 密度が大幅に増加し、HU による定量分析が正常な脂肪組織と炎症性脂肪組織を効果的に区別できることが実証されています¹²。さらに重要なことは、日常的な非造影 CT は造影剤を必要とせずに心膜界面を明確に視覚化し、EAT 測定の新たな可能性をもたらすことです。したがって、非造影 CT を使用して EAT を定量化する方法を検討することは、早期の心血管リスク評価を促進する上で重要な臨床的価値を持っています。

したがって、この研究では、日常的に取得された非造影 CT から EAT を定量化するための半自動のマルチパラメトリック アルゴリズムを開発し、検証しました。私たちの主な発見は、この方法が非虚血性心疾患患者の EAT 量と減衰を確実に測定することを示しています。CCTA には EAT 定量化プロトコルが存在しますが、非造影 CT 専用の方法が不足しています。私たちのアプローチは、このギャップに直接対処します。NCCTの固有の利点、幅広い可用性、安全性を活用しながら、既存のCCTAベースの方法に必要な造影剤注入の必要性を排除します。これにより、EAT 評価の可能性がより広範な臨床集団およびスクリーニング集団に大幅に拡大されます。

Protocol

この研究の倫理的承認は、インフォームドコンセントの放棄を伴って、成都医科大学の倫理委員会によって付与されました。研究プロトコルは、ヘルシンキ宣言の倫理原則の遵守を保証しました。

1. 患者の選択

1. 次の包含基準を使用します。
   1. 非虚血性心疾患(NIHD)の患者を含めます。
      注: 2017 年から 2024 年の間に成都医科大学第一附属病院で治療を受けた 120 人の NIHD 患者がこの研究のために選択されました。
   2. すべての患者が 1 回の入院中に NCCT 検査と CMR 検査の両方を受けていることを確認します。
   3. スキャン間隔を48時間<してください。
      注: NIHD は、心筋虚血の臨床症状の存在によって定義され、冠動脈コンピューター断層撮影血管造影 (CCTA) または侵襲的冠動脈造影のいずれか によって 50% 未満の冠動脈狭窄が確認されました。この臨床症状は、閉塞性冠動脈のない虚血 (INOCA) の定義と一致しています。ただし、EAT の定量化に焦点を当てたこの方法論的研究の目的のために、より広い用語 NIHD を使用してコホートを説明します。
2. 心膜疾患、悪性腫瘍、心臓移植歴、または心臓手術歴のある患者を除外します¹³.

2. NCCT イメージング プロトコルとスキャン パラメータ

1. スキャナー構成
   1. 米国放射線学会(ACR)ファントムを使用して、CTスキャナーのキャリブレーションを毎週実行します。スキャナールームの周囲温度は22±2°C、相対湿度は<65%に維持してください。
   2. 160 mm Z カバレッジを備えた 320 列 640 スライス検出器を操作します。
      注:主なパラメータには、固定120kVp、130mAs、回転時間:0.5秒/360°、ピッチ:1.0875が含まれます。
2. スキャン範囲
   1. 鎖骨上窩から下横隔膜表面までの画像を取得します。T4/T5椎間腔でのレーザー位置合わせ
   2. スキャン範囲を胸部入口から肋間角の2〜3cm下に設定し、1回の息止めで画像を取得します。
   3. 胸の金属物を取り除きます。一貫した息止めのために患者を指導します。
   4. 肺活量計ガイド付きコーチング (最低 15 秒の容量) を使用して息止めトレーニングを実施します。COPD 患者の場合、± 2 mm の受け入れウィンドウで呼吸トリガーを実施します。
3. 取得および再構成パラメータ
   1. スパイラルスキャンモードを使用してスキャンを実行します。深い吸気の後に息を止めるように患者に指示します。
      注:主なパラメータ:1.0 mmのスライス厚さ、スライス増分:1.0 mm(連続)、512×512マトリックス、軟部組織カーネル(体の軟部組織再構成カーネルb);視野角350mm、窓レベル(WL)40 HU、窓幅(WW)400 HU。
   2. (1)1.0mm縦隔窓(WL 40/WW 400)、(2)1.0mm肺窓(WL-500/WW 1500)、(3)5.0mm縦隔窓(WL 40/WW 400)、(4)5.0mm肺窓(WL -500/WW 1500)の4つの画像シリーズを取得します。
   3. 標準的な軟部組織カーネルを使用して、中程度の強度(40%)でハイブリッド反復再構成を適用します。縦隔(幅400 HU/レベル40 HU)と肺(幅1600 HU/レベル-600 HU)のウィンドウ設定で、解剖学的参照のための1.0mmの多平面再形成を生成します。
4. 安全性と注意事項
   1. 中国のWS / T 391-2012放射線防護基準と国際ガイドラインの両方に準拠します¹⁴。
   2. ICRP 135 に従って、体積コンピューター断層撮影線量指数 (CTDIvol) ≤15mGy を制限します。変換係数 k = 0.014 mSv・^mGy-1・^cm-1 の線量長積 (DLP) を記録します。
   3. 呼吸ナビゲーター+音声プロンプトを使用して、息を止めるのが難しい場合はモーションアーティファクトを減らします。
      注:計算効率とエッジ保存の最適なバランスのために、双線形補間を選択しました。部分体積平均化とハウンズフィールド単位(HU)平滑化を導入する可能性を認識しながらも、最近傍補間と比較して優れた境界描写を提供するため、この方法が選択されました。

3. CMRイメージングプロトコルとスキャンパラメータ

1. スキャナー構成
   1. 心臓フェーズドアレイコイルを備えた3.0 T MRIスキャナーを使用して、患者を仰臥位で検査します。
   2. スキャン前の品質保証を実行するように磁気共鳴システムを設定します:シム公差≤5 ppb、SNR≥100(ファントム)、B0均質性≤0.5 ppm。
2. スキャンプロトコル
   1. コンソールのメニューシーケンス(コンソール、プロトコルマネージャー、心臓、cardiac_easy、Cine_bSSFP)を使用して、心臓イメージングプロトコルにアクセスします。
   2. スカウトビューを取得する:横方向:大動脈弓から横隔膜まで。冠状:肺幹から左室頂点まで。矢状面:右心室から下行大動脈まで。
3. 心電図(ECG)ゲーティングの設定
   1. アダプティブフィルタリングを備えた3誘導ベクトルECGを適用し、呼気途中で呼吸ベローズを同期させます。
   2. [ アダプティブ トリガー] を選択します。不整脈調節のトリガーウィンドウを15%に設定します。
4. 心相、時間分解能
   1. 時間分解能 = 45 ms、フルサイクルカバレッジのための 13 k スペースセグメントで 30 の心臓フェーズを取得します。
      注:主なパラメータ:短軸:TR/TE = 2.86/1.31 ms、フリップ角度 = 60°、帯域幅 = 1000 Hz/ピクセル、マトリックスサイズ = 128 × 224、FOV(読み取り/位相)= 360/320 mm、スライス厚さ = 8 mm、6-12 スライス(連続した短軸カバレッジ)、呼吸制御 = 息を止める(シングルブレスホールド= 12-15秒。4チャンバー:TR/TE 2.86/1.31 ms、フリップ角度55°、帯域幅1000 Hz/ピクセル、マトリックス128×224、FOV(読み取り/位相)360/320 mm、 スライスの厚さ 8 mm、1-3 スライス、息止めによる呼吸制御 (1 回の息止め = 10-12 秒、上記と同じ要件)。
5. 並列イメージングの実装
   1. 加速係数2のARCパラレルイメージングを有効にします。自動校正により、個別の基準スキャンが不要になります。
      注: 患者の安全を確保するために、この研究は、心血管磁気共鳴の臨床適応症に関する心臓血管磁気共鳴学会 (SCMR) の意見書 (2020) を厳格に遵守し¹⁵ し、スキャン前にコイル チェックと自動校正を実行しました。

4. EAT厚さ測定

1. NCCTマルチプレーナ再構成と測定
   1. 1.0 mm 縦隔ウィンドウ シリーズをマルチプレーナ再構成 (MPR) モジュールにインポートします。双線形補間アルゴリズムを使用して、0.5 mmで再構成間隔を設定します。軸方向、矢状面、冠状面の更新を同期します。
   2. 左心室(LV)長軸基準に合わせます。回転して、直交する4チャンバービュー(交差する2チャンバー平面)を取得します。僧帽弁輪を頂点まで覆う垂直な短軸スタック(スライスの厚さ:8 mm、ギャップ:0 mm)を生成します。
   3. 次の 6 つの解剖学的部位で EAT の厚さを測定します: 左房室溝 (LAVG)、右房室溝 (RAVG)、前心室間溝 (AIVG)、上心室間溝 (SIVG)、下心室間溝 (IIVG)、および右心室遊離壁 (RVFW)¹⁶。
   4. RVFW プロトコルに従って、各解剖学的部位で 3 回連続して測定値を取得します。各サイトの最終的な記録値は、これらの 3 回の測定値の平均値である必要があります。
      注:3つの測定の範囲が1 mmを超える場合は、イメージングプレーンを再調整して測定を繰り返します。全体的な測定プロセスと例を 図1に示します。
2. CMR高解像度シネ定量化の実行
   1. バランス定常状態自由歳差運動(bSSFP)の短軸および長軸シネシーケンスをインポートし、拡張末期(ED)¹⁰および収縮末期(ES)フレームを手動で識別します。
   2. ED画像をフリーズし、境界線を手動で調整して、1ピクセルの精度±します。
   3. 僧帽弁輪から頂点までの 12 レベルの短軸カバレッジを確立します。
   4. 厚さを測定します:SIVG、IIVG、およびRVFW±、斜め誤差を最小限に抑えるために、中心軸から60°の半径に沿って値を平均します。
      注:RVFWプロトコルに従って、各解剖学的部位で3回連続した測定を取得します。各サイトの最終的なレコード値は、これらの 3 つの測定値の平均値である必要があります。
   5. 左心室頂点から僧帽弁輪の中点までの基準軸を確立し、水平長軸面を整列させて、標準化された4チャンバービューを取得します。
   6. 拡張末期の LAVG、RAVG、および AIVG で心外膜脂肪組織の厚さを測定し、非直交誤差を回避するために房室溝に沿った対称± 45° 測定値の平均を計算します。
      メモ:全体的な測定プロセスと例を 図2に示します。

図1:マルチプレーナ再構成(MPR)を使用したCTでのEAT厚さ測定。(A) 左心室短軸面に沿って実行される MPR。(B) 上心室間溝 (SIVG)、下心室間溝 (IIVG)、および右心室遊離壁 (RVFW) で得られた測定値で、RVFW は 3 つの測定点の平均を表します。(C) 左心室短軸面に沿って繰り返される MPR。(D) 左房室溝 (LAVG)、右房室溝 (RAVG)、および前心室間溝 (AIVG) で取得された測定値。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:心臓磁気共鳴(CMR)でのEAT厚さの定量化。 (A)4チャンバービューでLAVG、RAVG、およびAIVGで取得された測定値。(B)短軸ビューでSIVG、IIVG、およびRVFWで得られた測定値で、RVFWは3つの測定ポイントの平均として報告されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

5. EATボリュームの獲得

図3: グレースケール閾値セグメンテーションアルゴリズムによって得られた心外膜脂肪組織の3D再構成。 注:これは視覚化の代表的なモデルであり、回路図としては拡大縮小ではありません。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

6. 統計分析

1. Python を使用してデータを収集および分析します。
2. 正規性のためにShapiro-Wilk検定²⁰を適用します。非正規分布連続変数を中央値(四分位範囲)として報告し[M(P25、P75)]を、グループ比較のためにマンホイットニーU検定²¹で報告し、正規分布データを対応のあるt検定²²によって分析された平均±標準偏差(x̄±s)として表します。
3. 絶対一致の双方向ランダム効果モデルの下でクラス内相関係数 (ICC) を計算し、NCCT 測定値と CMR 測定値の間の良好な一貫性のしきい値として ICC > 0.75 を指定します。
4. p 値が 0.05 未満 (p < 0.05) の場合、統計的に有意な差を考慮します。

Results

表 1 は、すべての解剖学的部位にわたる CT モダリティと MR モダリティ間の EAT 測定の比較分析を示しています。全体として、対応のある t 検定では有意差は示されず (P > 0.05)、両方の方法の同等性を裏付けました。平均差 (MR-CT) は -0.10 mm (下心室溝) から +0.29 mm (左房室溝) の範囲で、95% 信頼区間が一貫してゼロを超えていました。体積測定では、最小の平均差(-2.1 mL、95%CI:-5.50〜+1.30、P = 0.290)が示され、方法論的一貫性がさらに検証されました。

表 2 は、クラス内相関係数(ICC)によって評価されたメソッド間の信頼性を示しています。下心室間溝(ICC = 0.76 [95%CI:0.56-0.87])を除き、すべての部位が良好から優れた一致を示した(ICC > 0.75)。体積測定では最高の信...

Discussion

この発見は、以前の研究²³ と一致して、右房室溝 (RAVG) が 6 つの測定された解剖学的部位の中で最も厚い心外膜脂肪組織 (EAT) を示していることを示しています。これは、右心系と左心系の血行動態の違いに起因する可能性があります。右心室は低抵抗の肺循環に血液を送り込みますが、左心室は高抵抗の全身血管系を克服しなければならず、著しく高い圧力を生成します。慢性的な圧力過負荷は左心室心筋肥大を誘発し、左房室溝 (LAVG) の EAT 沈着を圧縮する可能性があります。逆に、壁が薄い右心室は低圧下で動作し、RAVG 領域での EAT 蓄積により寛容な機械的環境を提供します。

この研究では、心臓磁気共鳴 (CMR) 画像法において、EAT と血管外膜の正確な区別は、冠動脈血流ボイド現象の視覚化に大きく依存します。この暗い信号アーティファクトは、イメージング面に垂直な急速な血流によって引き起こされ、低信号血管内腔と周囲の高信号 EAT との間に自然なコントラストを生み出し...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
640スライスCTスキャナー	ユナイテッド・イメージング	uCT 960+	サブミリ波等方分解能の全臓器体積CTを確立し、動を使わない心臓画像および超低線量組織特性解析を可能にしました。
3.0 T MRIスキャナー	ユナイテッド・イメージング	uMR 960+	先進的な広口径プラットフォームは、定量的な心臓表現型解析および多パラメータ体組成解析のための卓越した軟部組織造影を提供します。
3Dスライサー	オープンソースコミュニティ	https://www.slicer.org/	医療画像解析(セグメンテーション、レジストレーション、3D可視化)のための無料オープンソースソフトウェア。NIHの支援を受けています。
パイトーチ	メタ・プラットフォームズ社	https://pytorch.org/	動的計算グラフを備えたオープンソースのディープラーニングフレームワークで、AI研究やモデル展開に広く利用されています。GPUアクセラレーションに対応しています。