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

Résumé

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.

Résumé

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.

Protocole

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.

Résultats

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 sagitta...

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...

matériels

Name	Company	Catalog Number	Comments
3D Slicer	Brigham and Women's Hospital (BWH)	https://www.slicer.org/	Image analysis/visualization software; open source
ANTsPy	NA	https://github.com/ANTsX/ANTsPy	Coding infrastructure; open source
ITK-SNAP	NA	http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php	Image analysis/visualization software; open source
MAGNETOM Vida 3.0T MRI	Siemens Healthineers	NA	Can be any 1.5 T or 3.0 T scanner with broadband imaging capability
MATLAB	Mathworks	https://www.mathworks.com/products/matlab.html	General software, good for image analysis; available by subscription
reg.py	NA	NA	Registration script (Supplementary File 1)
Revolution HD CT scanner	GE Healthcare	NA	Can be any CT scanner with ≥64 detectors
VIDA Insights	VIDA Diagnostics Inc.	NA	CT analysis software; can be any to generate masks