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4 novembre 2020

Diagnostic cardiovasculaire par scintIgraphie profonde. Application à la prédiction du risque d’infarctus


Catégorie : Stagiaire


Mots-clés apprentissage profond, imagerie multi-modale, médecine de précision, scintigraphie myocardique de perfusion, optimisation des doses, radioprotection des patients

Contexte de l’étude La scintigraphie myocardique joue un rôle central dans la gestion des maladie coronariennes depuis des décennies [7].
Le scanner de perfusion myocardique (ou scintigraphie de perfusion myocardique) est un examen d’imagerie de médecine nucléaire non-invasif qui utilise une petite quantité d’un traceur radioactif (généralement du technetium-99m 99m Tc) pour détecter toute différence de flux sanguin dans le muscle cardiaque au repos et pendant l’effort. Il est largement utilisé pour évaluer l’étendue des dommages au coeur, détecter des sténoses sur le myocarde chez des patients ayant une douleur thoracique afin de rechercher une ischémie myocardique ou de petits symptômes atypiques, etc. [5]. La Haute Autorité de Santé reconnait les indications suivantes à la scintigraphie myocardique de perfusion
— douleur thoracique dont le risque pour origine coronarienne est intermédiaire (faible risque ⇒ coroscanner, rique élevé ⇒ coronarographie plus ou moins interventionnelle)
— viabilité d’un territoire myocardique infarci.
— contrôle de l’absence de sténose après pose de stents (également appelé sténose intra-stents
— dépistage d’ischémie myocardique chez les patients asymptomatiques mais présentant des facteurs de risque cardio-vasculaires (HTA, diabète, tabac, dyslipidemie, etc.)
80 000 personnes par an sont concernées par cet examen en France. Dans 10% des cas, le patient meurt dans l’heure qui suit l’infarctus et, dans 15%, le décès survient dans l’année. Les femmes jeunes sont de plus en plus touchées : en 2010, 25% des moins de 60 ans avaient déjà fait un infarctus alors qu’elles n’étaient que 10% en 1995. Ce qui rend l’infarctus du myocarde plus meurtrier que le cancer du sein. En cause : le tabagisme essentiellement, en explosion chez les femmes.

Description de la problématique de recherche L’examen de scintigraphie myocardique est un examen fonctionnel qui n’observe pas les artères coronaires en elles-mêmes, mais plutôt l’apport sanguin au muscle cardiaque, entre l’effort et le repos, qui correspond à la réserve coronaire à partir de laquelle des hypothèses peuvent être formulées sur l’état des artères coronaires[5].
Un traceur radioactif (la plus part du temps du technetium-99m 99m Tc [10]) émet un rayonnement γ détecté par une caméra. Une fois injecté, le traceur est absorbé par le muscle cardiaque. Les zones du coeur bien irriguées émettront plus de rayons γ que celles moins bien irriguées. Ce rayonnement est ensuite converti en une image par un traitement informatique (Computer Tomography).

Cependant, ces images scintigraphiques souffrent d’une mauvaise résolution spatiale (environ 1 cm 3 ) [6].

La méthode la plus efficace utilisée actuellement pour traiter ces deux problèmes est d’augmenter les images de scintigraphie par une image 3D anatomique obtenue par tomographie à rayon X (CT). Ceci permet de corriger l’atténuation des rayons γs. En effet le scan CT permet de déterminer une "carte d’atténuation" très précise des tissus du patient et ainsi de rehausser artificiellement le signal scintigraphique en fonction de l’atténuation théorique attendue [12, 6, 8].

Le risque de développer un cancer en raison de l’exposition aux radiations dépend de la partie du corps exposé, de l’âge de l’individu à l’exposition, et du sexe de la personne. On estime qu’un examen avec une dose effective de 10 mSv peut être associé à une augmentation de la possibilité de cancer mortel d’environ 1 chance en 2000. Cette augmentation peut être comparée à l’incidence naturelle de cancer mortel dans la population des États-Unis, qui est d’environ 1 chance sur 5 (400 chances sur 2000). En d’autres termes, pour une personne, le risque de cancer induit par les radiations est beaucoup plus faible que le risque naturel de cancer, néanmoins, cette légère augmentation du risque de cancer associé aux radiations pour une personne peut devenir un problème de santé publique si un grand nombre de personnes subissent un nombre accru de procédures[9].

 

 

Objectifs Ainsi, un des objectifs généraux est d’optimiser les doses de traceur et de radiation reçues afin d’obtenir
des images de qualité suffisante pour appuyer le diagnostique tout en exposant le patient aux doses les plus
basses de radiation possibles dans un souci de radioprotection des patients.
Si l’association SPECT / CT a permis d’améliorer significativement la qualité des images de scintigraphie
myocardique [8], plusieurs compromis et limitations persistent.

Limitation 1 : les préconisations de l’Association Européenne de Médecine Nucléaire (EAMN) stipulent un
dosage de traceur technetium-99m ( 99m Tc) en fonction du poids. Or, l’atténuation des images de scintigraphie est avant tout influencée par l’épaisseur des tissus (fibres musculaires, tissus graisseux, os, . . . ) à traverser. En particulier, chez les patients obèses, il est difficile d’obtenir des images de qualité en utilisant les doses standard recommandées [8]. Ainsi, une posologie plus fine, basée sur l’indice de masse corporelle (IMC) et d’autres facteurs morphologiques (à déterminer) semblerait plus adaptée pour permettre de calibrer l’injection de traceur de manière optimale pour limiter l’exposition des patients aux radiations tout en garantissant une qualité d’image suffisante (voire s’affranchir de l’image CT). Le risque étant de devoir faire un second examen pour lever le doute.
Limitation 2 : Les méthodes de correction d’atténuation basées sur l’imagerie CT s’appuient sur une image
CT produite à un instant donné en terme de cycle de respiration et cycle cardiaque, alors que la scintigraphie présente la reconstitution d’une séquence. La correction d’atténuation de cette séquence de scintigraphie par une image CT fixe génère des artefacts sur les bords, parfois difficiles à distinguer de problèmes réels [2].

Notre objectif in fine est d’offrir une réponse aux besoins
— en outils d’amélioration des soins : liée à l’homogénéité des traitements, optimisation des activités prescrites, radioprotection des patients
— d’accès aux soins : le logiciel sera mutualisable
— d’amélioration de la productivité : le serveur de calcul est accessible à distance, rapidité des calculs (

 

Méthode

Pour la limitation 1, plusieurs approches complémentaires sont préconisées :
1. Un modèle de régression basé sur algorithme d’apprentissage prenant en entrée un certain nombre de paramètres physiologiques connus ou facilement identifiable avant l’examen (IMC, âge, sexe, mensurations, périmètre abdominal et thoracique, . . . ) qui permettront de quantifier au mieux l’atténuation tissulaire attendue. Cet apprentissage sera supervisé, et les valeurs d’atténuation attendues seront évaluées en utilisant les image CT obtenues lors de l’examen.
2. S’agissant d’un algorithme d’apprentissage supervisé, un indexe de qualité d’image pourra être construit à posteriori, basé par exemple sur un simple décompte du nombre de photons γ collecté par unité volumique lors de la scintigraphie – le volume du coeur étant lui estimé a posteriori également en utilisant le scan CT.
L’étude réalisée permettra de proposer des critères simples, facilement mesurables avant la réalisation d’une scintigraphie ou d’un scanner, afin d’optimiser la dose de traceur à injecter.
Pour la limitation 2, l’approche envisagée consiste à recréer un cycle cardiaque complet à partir d’une seule image tomodensitométrique et d’un électrocardiogramme (ECG). La reconstitution permettrait de générer sur l’ensemble du cycle cardiaque une représentation de haute qualité de l’atténuation des tissus afin de recaler la correction d’atténuation sur l’acquisition par scintigraphie. Ceci permettrait ainsi d’éviter les artefacts observés en utilisant une image statique pour la correction d’atténuation.
Attendu que la base de donnée d’image scanner CT est suffisamment grande pour permettre l’apprentissage, l’algorithme génératif ne devrait pas avoir besoin de plus de données pour parvenir à un résultat. Afin de pouvoir générer les images de ces cycles cardiaques, nous proposons de réaliser un algorithme GAN (Generative Adversarial Training) de type convLSTM [11] qui combine les capacités de représentation spatiale des algorithmes de convolution et la capacité de représentation du domaine temporel des algorithmes récurrents de type LSTM.

Résultats attendus Création de deux logiciels : L’un permettant de calculer la dose absorbée par les organes et la dose efficace absorbée par les patients ayant eu des examens scintigraphies. Ce logiciel permettra d’avoir une dose d’irradiation précise, les pourcentages d’incertitudes ainsi que des alertes de dépassements de doses par rapport aux NRD et aux seuils propres définis au sein du service de médecine nucléaire. L’autre permettant une réduction des artefacts sur les images de perfusion myocardique. Le logiciel devra présenter une reconstruction des images CT "manquantes" à partir desquelles un calcul plus fin de correction d’atténuation pourra être effectué sur les images de scintigraphie tout au long du cycle.

Précisions sur l’encadrementLe stagiaire sera co-encadré par JP Conge, V. Vigneron et H. Maaref du département
d’informatique du l’université Paris-Saclay, et le Dr. O. Monsarrat et M. S. Anebajagane. JP Conge et V.
Vigneron sont spécialistes de machine learning et du traitement statistique des images. H. Maaref est un
expert des modèles neuro-flous et de leur implémentation matérielle. Le Dr. O. Monsarrat est spécialiste en
médecine nucléaire au centre hospitalier sud francilien et M. S. Anabajagane est physicien médical au CHSF.

Conditions scientifiques matérielles et financières du projet de recherche Le projet sera financé par l’appel à
idées 2020 du Génopole. Ce financement servira à rémunérer un stage ingénieur de 6 mois.

Contact : Jean-Philippe Congé, Vincent Vigneron, Hichem Maaref, Olivier Monsarrat
(vincent.vigneron,hichem.maaref)@ibisc.univ-evry.fretcongej@yahoo.fr


Références
[1] Autorité de Sécurité Nucléaire (ASN). Les activités contrôlées dans le domaine médical. https://www.
asn.fr/Informer/Dossiers-pedagogiques/Les-activites-controlees-dans-le-domaine-medical/ La-medecine-nucleaire/Les-doses. mise à jour 03/05/2017.
[2] RA. Dvorak, RK. Brown, and JR. Corbett. Interpretation of spect/ct myocardial perfusion images : common artifacts and quality control techniques. Radiographics, 31(7) :2041–57, Nov-Dec 2011.
[3] S. Goetze, TL. Brown, WC. Lavely, Z. Zhang, and FM. Bengel. Attenuation correction in myocardial perfusion spect/ct : effects of misregistration and value of reregistration. J Nucl Med., 48(7) :1090–95, 2007.
[4] Cynthia H. McCollough, Jerrold T. Bushberg, Joel G. Fletcher, and Laurence J. Eckel. Answers to common questions about the use and safety of CT scans. Mayo Clinic Proceedings, 90(10) :1380–1392, October 2015.
[5] J.N. Nance, U.J. Schoepf, F. Bamberg, B. Ruzsics, R. Vliegenthart, and G. Bastarrika, editors. CT Imaging of Myocardial Perfusion and Viability : Beyond Structure and Function. Medical Radiology - Diagnostic Imaging. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2014.
[6] JA. Patton and TG. Turkington. Spect/ct physical principles and attenuation correction. J Nucl Med Technol, 36(1) :1–10, Mar 2008.
[7] Eve Piekarski, Alain Manrique, François Rouzet, and Dominique Le Guludec. Current status of myocardial perfusion imaging with new spect/ct cameras. Seminars in Nuclear Medicine, 50(3) :219 – 226, 2020. Developments in Cardiac Imaging, part 1.
[8] M. Tamam, M. Mulazimoglu, N. Edis, and T. Ozpacaci. The value of attenuation correction in hybrid cardiac spect/ct on inferior wall according to body mass index. J Nucl Med., 15(1) :18–23, Jan-Apr 2016.

[9] U.S. Food & Drug Administration. What are the Radiation Risks from CT ? https://www.fda.gov/
radiation-emitting-products/medical-x-ray-imaging/what-are-radiation-risks-ct. mise à jour 05/12/2017.
[10] H. Verberne and Acampa W. et al. Eanm procedural guidelines for radionuclide myocardial perfusion imaging with spect and spect/ct : 2015 revision. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 42(12) :1929–40, Nov 2015.

[11] Tingzhao Yu, Lingfeng Wang, Huxiang Gu, Shiming Xiang, and Chunhong Pan. Deep generative video prediction. Pattern Recognition Letters, 110 :58 – 65, 2018.
[12] H. Zaidi, ML. Montandon, and A. Alavi. Advances in attenuation correction techniques in pet. PET Clin., 2(2) :191–217., Apr 2007.

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