비허혈성 심장 질환 환자의 심외막 지방 조직 정량화를 위한 다중 매개변수 알고리즘

Summary

여기에서는 비조영 CT를 사용하여 심외막 지방 조직을 정량화하는 프로토콜을 제시하여 임상 및 연구 응용 분야를 위한 심장 자기 공명에 대한 신속하고 비용 효율적이며 조영제가 없는 대안을 제공합니다.

Abstract

활성 내분비 및 측분비 기관인 심외막 지방 조직(EAT)은 심혈관 병인에 기여합니다. 심장 자기 공명(CMR)은 EAT 부피(EATV)를 정량화하기 위한 참조 표준이지만 임상적 유용성은 제한적입니다. 방사선과에서 널리 사용되는 비조영 흉부 CT(NCCT)는 잠재적인 대안을 제공합니다. 관상동맥 CT 혈관조영술(CCTA)은 EAT-심근 경계 묘사를 개선하지만 조영제 알레르기 위험과 방사선 노출 증가로 인해 사용이 제한됩니다. 이 연구는 CMR과 비교하여 EATV 평가를 위한 NCCT의 타당성을 조사합니다. 우리는 단일 입원 기간 동안 NCCT와 CMR을 모두 받는 120명의 비허혈성 심장 질환 환자를 등록했습니다. EATV는 CMR 기반 체적 분석과 NCCT 기반 그레이스케일 임계값 분할을 사용하여 측정되었습니다. EAT 두께는 두 양식 모두에서 6개의 해부학적 부위(좌/우측 방실 홈, 전방/후방/상심실 홈 홈 및 우심실 자유벽)에서 정량화되었습니다. 통계 분석은 부피와 두께 측정을 비교했습니다. NCCT 역치 분할에서 파생된 EATV는 CMR 체적 측정에 비해 유의미한 차이를 나타내지 않았습니다(P > 0.05). 유사하게, 6개 부위 모두에서 EAT 두께 측정은 NCCT와 CMR 사이에 유의미한 차이가 없음을 보여주었습니다(모두 P > 0.05). NCCT 기반 그레이스케일 임계값 분할은 CMR 참조 표준에 필적하는 EATV 측정을 제공합니다. 이는 NCCT가 정확한 EAT 정량화를 위한 신속하고 비용 효율적이며 임상적으로 실현 가능한 대안임을 검증합니다.

Introduction

비허혈성 심장 질환 환자의 증상과 징후는 다양하며 종종 비심장 질환으로 오진됩니다. 허혈이 의심되어 침습적 혈관조영술을 받는 환자 중 상당수(최대 70%)는 폐쇄성 관상동맥질환이 없습니다. 이들 환자 중 다수는 유의미한 협착증이 없음에도 불구하고 허혈성 증상과 일치하는 증상을 나타내며 더 넓은 스펙트럼의 비허혈성 심장 질환에 속합니다¹. 883명의 여성 환자를 대상으로 한 여성 허혈 증후군 평가-관상동맥 혈관 기능 장애(WISE) 연구에서 약 3분의 2(62%)가 심각한 폐쇄성 협착증이 없었습니다². 또한, 비폐쇄성 관상동맥질환 환자는 폐쇄성 질환 환자보다 젊은 경향이 있다. 무증상 개인에 비해 이러한 환자는 심혈관 사건 발생률 증가, 재발성 입원, 삶의 질 저하 및 의료 비용 증가와 관련이 있습니다³.

내분^{비 기능을 가진} 활성 지방 저장소인 심외막 지방 조직(EAT)은 관상 동맥 죽상동맥경화증 및 심방세동과 같은 심혈관 사건과 밀접하게 관련된 부피 및 두께의 변화를 나타냅니다 6,7,8,9. 우수한 연조직 해상도를 갖춘 심장 자기 공명(CMR)은 EAT 측정의 황금 표준으로 확립되었지만 긴 스캔 시간, 높은 비용, 심장 박동기 환자의 금기 사항 및 밀실 공포증이 있는 개인의 내성 저하로 인해 임상 적용이 제한됩니다¹⁰. 현재 연구는 주로 관상동맥 컴퓨터 단층촬영 혈관조영술(CCTA)¹¹에 초점을 맞추고 있습니다. 혈관 강화는 EAT와 심근의 경계를 구별하는 데 도움이 되지만 CCTA는 조영제 알레르기, 방사선량 증가, 비용 증가 등의 위험을 수반하므로 일반 환자 집단에 대한 적용 가능성이 제한적입니다. 반대로, 임상 실습에서 가장 널리 활용되는 CT 양식인 비조영 CT(NCCT)는 다음과 같은 몇 가지 뚜렷한 이점을 제공합니다: (1) 조영제가 필요 없는 빠른 스캔 시간(분)으로 인해 방사선량이 낮고 상대적으로 비용이 저렴하여 더 넓은 임상 채택을 촉진합니다. (2) 일반적인 EAT는 -190에서 -30 범위의 하운스필드 단위(HU) 값을 나타내므로 조직 밀도에 따른 정량 분석이 가능합니다. 연구에 따르면 급성 관상동맥 증후군 동안 EAT 밀도가 크게 증가하여 HU를 통한 정량 분석이 정상 지방 조직과 염증성 지방 조직을 효과적으로 구별할 수 있음을 보여줍니다¹². 더 중요한 것은 일상적인 비조영 CT가 조영제 없이 심낭 인터페이스를 명확하게 시각화하여 EAT 측정에 대한 새로운 가능성을 제시한다는 것입니다. 따라서 비조영 CT를 사용하여 EAT를 정량화하는 방법을 탐색하는 것은 조기 심혈관 위험 평가를 촉진하는 데 중요한 임상적 가치를 지닌다.

이에 따라 이 연구는 일상적으로 획득한 비조영 CT에서 EAT를 정량화하기 위한 반자동 다중 매개변수 알고리즘을 개발하고 검증했습니다. 우리의 주요 연구 결과는 이 방법이 비허혈성 심장 질환 환자의 EAT 부피와 감쇠를 안정적으로 측정한다는 것을 보여줍니다. CCTA에 대한 EAT 정량화 프로토콜이 존재하지만 비조영 CT를 위한 전용 방법이 부족합니다. 우리의 접근 방식은 이러한 격차를 직접적으로 해결합니다. NCCT의 고유한 장점, 광범위한 가용성 및 안전성을 활용하는 동시에 기존 CCTA 기반 방법에 필요한 조영제 주입이 필요하지 않습니다. 이는 EAT 평가의 가능성을 더 넓은 임상 및 선별 집단으로 크게 확장합니다.

Protocol

이 연구에 대한 윤리적 승인은 정보에 입각한 동의를 포기한 청두 의과대학 윤리 위원회에 의해 부여되었습니다. 연구 프로토콜은 헬싱키 선언의 윤리적 원칙을 준수하도록 보장했습니다.

1. 환자 선택

1. 다음 포함 기준을 사용하십시오.
   1. 비허혈성 심장 질환(NIHD) 환자를 포함합니다.
      참고: 2017년에서 2024년 사이에 청두 의과대학 제1부속병원에서 치료를 받은 NIHD 환자 120명이 이 연구를 위해 선택되었습니다.
   2. 모든 환자가 단일 입원 기간 동안 NCCT 및 CMR 검사를 모두 받았는지 확인하십시오.
   3. 스캔 간 간격을 48시간< 확인합니다.
      참고: NIHD는 심근 허혈의 임상 증상의 존재로 정의되었으며 관상동맥 컴퓨터 단층촬영 혈관조영술(CCTA) 또는 침습적 관상동맥 조영술 을 통해 50% 미만의 관상동맥 협착증이 확인되었습니다. 이 임상 양상은 폐쇄성 관상동맥이 없는 허혈(INOCA)의 정의와 일치합니다. 그러나 EAT 정량화에 초점을 맞춘 이 방법론적 연구의 목적을 위해 우리는 코호트를 설명하기 위해 더 넓은 용어 NIHD를 사용합니다.
2. 심낭 질환, 악성 종양, 심장 이식 병력 또는 심장 수술 병력이 있는 환자는 제외합니다¹³.

2. NCCT 이미징 프로토콜 및 스캐닝 매개변수

1. 스캐너 구성
   1. ACR(American College of Radiology) 팬텀을 사용하여 CT 스캐너의 주간 보정을 수행합니다. 스캐너실을 주변 온도 22 ± 2 °C, 상대 습도 < 65%로 유지하십시오.
   2. 160mm Z-커버리지가 장착된 320열 640슬라이스 검출기를 작동하십시오.
      참고: 주요 매개변수에는 고정 120kVp, 130mAs, 회전 시간: 0.5s/360°, 피치: 1.0875가 포함됩니다.
2. 스캔 범위
   1. 쇄골상와에서 하횡격막 표면까지의 이미지를 획득합니다. T4/T5 추간 공간에서 레이저 위치를 정렬합니다.
   2. 흉부 입구에서 costophrenic 각도 아래 2-3cm까지 스캔 범위를 설정하고 한 번의 숨 참기로 이미지를 획득합니다.
   3. 가슴 금속 물체를 제거하십시오. 일관된 숨 참기를 위해 환자를 지도하십시오.
   4. 폐활량계 유도 코칭(최소 15초 용량)을 사용하여 숨 참기 훈련을 수행합니다. COPD 환자의 경우 ± 2mm의 수용 기간으로 호흡 트리거링을 구현합니다.
3. 획득 및 재구성 매개변수
   1. 나선형 스캔 모드를 사용하여 스캔을 수행합니다. 깊은 흡기 후 환자에게 숨을 참도록 지시하십시오.
      참고: 주요 매개변수: 슬라이스 두께 1.0mm, 슬라이스 증분: 1.0mm(인접), 512 × 512 매트릭스, 연조직 커널(신체 연조직 재구성 커널 b); 350mm fov, 창 높이(WL) 40 HU 및 창 너비(WW) 400 HU.
   2. 4개의 이미지 시리즈를 얻습니다: (1) 1.0mm 종격동 창(WL 40/WW 400), (2) 1.0mm 폐창(WL -500/WW 1500), (3) 5.0mm 종격동창(WL 40/WW 400) 및 (4) 5.0mm 폐창(WL -500/WW 1500).
   3. 표준 연조직 커널을 사용하여 적당한 강도(40%)로 하이브리드 반복 재구성을 적용합니다. 종격동(너비 400 HU/레벨 40 HU) 및 폐(너비 1600 HU/레벨 -600 HU)의 창 설정을 사용하여 해부학적 참조를 위한 1.0mm 다중 평면 개질을 생성합니다.
4. 안전 및 참고 사항
   1. 중국 WS/T 391-2012 방사선 방호 표준 및 국제 지침을 모두 준수합니다¹⁴.
   2. ICRP 135에 따라 부피 컴퓨터 단층 촬영 선량 지수(CTDIvol)≤15mGy)를 제한합니다. 변환 계수 k = 0.014 mSv·^mGy-1·^cm-1인 선량 길이 곱(DLP)을 기록합니다.
   3. 호흡 내비게이터 + 음성 안내 를 사용하여 숨을 참기 어려운 경우 모션 아티팩트를 줄입니다.
      참고: 계산 효율성과 가장자리 보존 사이의 최적의 균형을 위해 쌍선형 보간을 선택했습니다. 부분 부피 평균화 및 HU(Hounsfield Unit) 평활화를 도입할 수 있는 잠재력을 인정하면서도 이 방법은 최근접 보간에 비해 우수한 경계 묘사를 제공하기 때문에 선택되었습니다.

3. CMR 이미징 프로토콜 및 스캐닝 매개변수

1. 스캐너 구성
   1. 환자를 누운 자세로 심장 위상 배열 코일이 장착된 3.0T MRI 스캐너를 사용하여 검사를 수행합니다.
   2. 사전 스캔 품질 보증을 수행하도록 자기 공명 시스템을 구성합니다: 심 허용 오차≤5ppb, SNR ≥100(팬텀), B0균질성≤0.5ppm.
2. 스캐닝 프로토콜
   1. 콘솔에서 콘솔, 프로토콜 관리자, 심장, cardiac_easy Cine_bSSFP 메뉴 순서를 탐색하여 심장 이미징 프로토콜에 액세스합니다.
   2. 스카우트 뷰 획득: 가로: 대동맥궁에서 횡격막까지; 관상: 폐간에서 좌심실 정점까지; 시상: 우심실에서 하행 대동맥까지.
3. 심전도(ECG) 게이팅 설정
   1. 적응형 필터링이 있는 3리드 벡터 ECG를 적용하고 호기 중간에 호흡 벨로우즈를 동기화합니다.
   2. 적응형 트리거를 선택합니다. 부정맥 조절에 대해 트리거 창을 15%로 설정합니다.
4. 심장 단계, 시간적 해상도
   1. 전체 주기 적용 범위를 위해 시간적 분해능 = 45ms와 13개의 k-공간 세그먼트로 30개의 심장 단계를 획득합니다.
      참고: 주요 매개변수: 단축: TR/TE = 2.86/1.31ms, 플립 각도 = 60°, 대역폭 = 1000Hz/픽셀, 매트릭스 크기 = 128 × 224, FOV(읽기/위상) = 360/320mm, 슬라이스 두께 = 8mm, 6-12 슬라이스(인접한 단축 범위), 호흡 제어 = 숨 참기(단일 숨 참기 = 12-15초. 4챔버: TR/TE 2.86/1.31ms, 플립 각도 55°, 대역폭 1000Hz/픽셀, 매트릭스 128×224, FOV(읽기/위상) 360/320mm, 슬라이스 두께 8mm, 1-3 슬라이스, 숨 참기를 통한 호흡 조절(단일 숨 참기 = 10-12초, 위와 동일한 요구 사항).
5. 병렬 이미징 구현
   1. 가속 계수 2로 ARC 병렬 이미징을 활성화합니다. 자동 보정은 별도의 참조 스캔을 제거합니다.
      참고: 환자의 안전을 보장하기 위해 이 연구는 심혈관 자기 공명에 대한 임상 적응증에 대한 심혈관 자기 공명 학회(SCMR) 입장 문서(2020)를 엄격히^{준수하고 스캔} 전에 코일 검사 및 자동 보정을 수행합니다.

4. EAT 두께 측정

1. NCCT 다중 평면 재구성 및 측정
   1. 1.0mm 종격동 창 시리즈를 MPR(Multiplanar Reconstruction) 모듈로 가져옵니다. 쌍선형 보간 알고리즘을 사용하여 0.5mm에서 재구성 간격을 구성합니다. 축, 시상 및 관상면 업데이트를 동기화합니다.
   2. 좌심실(LV) 장축 기준과 정렬합니다. 회전하여 직교 4챔버 뷰(교차하는 2챔버 평면)를 얻습니다. 승모판 고리를 정점까지 덮는 수직 단축 스택(슬라이스 두께: 8mm, 간격: 0mm)을 생성합니다.
   3. 좌방실홈(LAVG), 우방실홈(RAVG), 전방실홈(AIVG), 상심실홈(SIVG), 하심실홈(IIVG) 및 우심실 자유벽(RVFW)¹⁶.
   4. RVFW 프로토콜에 따라 각 해부학적 부위에서 3회 연속 측정을 얻습니다. 각 사이트에 대한 최종 기록 값은 이러한 삼중 측정의 평균이어야 합니다.
      알림: 세 가지 측정 범위가 1mm를 초과하면 이미징 평면을 다시 보정하고 측정을 반복합니다. 전체 측정 프로세스와 예는 그림 1에 나와 있습니다.
2. CMR 고해상도 시네 정량화 수행
   1. bSSFP(Balanced Steady-State Free Precession) 단축 및 장축 시네 시퀀스를 가져오고 확장기말(ED)¹⁰및 수축기말(ES) 프레임을 수동으로 식별합니다.
   2. ED 이미지를 고정하고 테두리를 수동으로 다듬어 1픽셀 정확도를 ±합니다.
   3. 승모판 고리에서 정점까지 12단계 단축 적용 범위를 설정합니다.
   4. 두께를 측정합니다: SIVG, IIVG 및 RVFW, 중심축에서 60° 반경을 따라 값을 평균화하여 경사 오류를 최소화±.
      참고: RVFW 프로토콜에 따라 각 해부학적 부위에서 3회 연속 측정을 얻습니다. 각 사이트의 최종 레코드 값은 이러한 삼중 측정의 평균이어야 합니다.
   5. 좌심실 정점에서 승모판 고리의 중간점까지 기준축을 설정하고 수평 장축 평면을 정렬하여 표준화된 4챔버 보기를 얻습니다.
   6. 확장기말 동안 LAVG, RAVG 및 AIVG에서 심외막 지방 조직 두께를 측정하고 비직교 오류를 피하기 위해 방실 홈을 따라 대칭 ± 45° 측정의 평균을 계산합니다.
      참고: 전체 측정 프로세스와 예는 그림 2에 나와 있습니다.

그림 1: MPR(Multiplanar Reconstruction)을 사용한 CT의 EAT 두께 측정. (A) 좌심실 단축면을 따라 수행되는 MPR; (B) 상심실홈(SIVG), 하심실홈(IIVG) 및 우심실 자유벽(RVFW)에서 얻은 측정값, RVFW는 3개의 측정 지점의 평균을 나타냅니다. (C) 좌심실 단축면을 따라 반복되는 MPR; (D) 좌방실 홈(LAVG), 우방실 홈(RAVG) 및 전방 심실 홈(AIVG)에서 획득한 측정값. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 심장 자기 공명(CMR)에 대한 EAT 두께 정량화. (A) 4챔버 보기에서 LAVG, RAVG 및 AIVG에서 획득한 측정값; (B) 단축 보기에서 SIVG, IIVG 및 RVFW에서 얻은 측정값, RVFW는 3개의 측정 지점의 평균으로 보고되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

5. EAT 볼륨 획득

1. NCCT 그레이스케일 임계값 분할 알고리즘
   1. DICOM 파일이 포함된 폴더를 기본 3D 슬라이서 창으로 직접 끌어다 놓아 로컬 워크스테이션에서 3D 슬라이서 소프트웨어로 인접한 1.0mm 슬라이스 두께 NCCT 이미지(DICOM 형식)를 가져옵니다.
   2. 세그먼트 편집기 모듈로 이동합니다. 새 분할 마스크를 만듭니다. 임계값 분할 도구를 선택하고 임계값 범위를 -150에서 -50 HU¹⁷로 정확하게 설정합니다.
      참고: 심외막 지방 조직(EAT)의 체적 정량화는 폐동맥 분기점이 위쪽이고 좌심실의 정점이 아래쪽으로 정의되는 해부학적 경계 내에 국한됩니다^12,18. -150 내지 -50 HU의 선택된 임계값 범위는 심근 또는 심외막액과 같이 감쇠가 약간 더 높은 인접 조직의 부분적인 용적 효과를 최소화하여 EAT를 최적으로 분리하도록 설계되었습니다.
   3. 적용 버튼을 클릭하고 3D 표시 버튼을 클릭하여 초기 "뚱뚱한 봉투"를 미리 봅니다.
   4. 지 우기 도구를 사용하여 여러 직교 보기(축, 시상, 관상)에서 심외막 지방에 연결되지 않은 종격동 및 흉벽 지방 조직을 조심스럽게 제거합니다.
      참고: 심낭 석회화(-50 HU보다 유의하게 높은 CT 값)는 일반적으로 초기 임계값에 의해 제외됩니다. 부분적인 볼륨 효과로 인해 지방 마스크가 포함된 경우 수동으로 제거합니다. 대표적인 예가 그림 3에 나와 있습니다.
   5. 몬테카를로 적분과 동등한 계산 원리를 적용하는 세그먼트 통계 모듈에서 직접 부피 결과(mL)를 가져옵니다. 출력: 총 부피(mL)
2. CMR 방법
   1. 12단계 단축 시네 스택(슬라이스 두께: 8mm, 간격: 0mm)을 이미지 분석 소프트웨어로 가져옵니다.
   2. 확장기말 단계에서 각 슬라이스의 심외막 및 심낭 윤곽을 수동으로 추적합니다.
   3. 최종 지방 마스크를 생성합니다.
   4. 수정된 심슨의 법칙을 적용하여 총 EAT 부피를 계산합니다: EAT 부피 = Σ(EAT 면적 ×(슬라이스 두께 + 슬라이스 간격))¹⁹. 출력: 총 부피(mL)
      알림: 레이어 사이에 2mm의 간격이 있는 경우 실제 간격에 따라 수정해야 합니다.

그림 3: 그레이스케일 임계값 분할 알고리즘으로 얻은 심외막 지방 조직의 3D 재구성. 참고: 이것은 시각화를 위한 대표적인 모델이며 회로도로 확장되지 않습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

6. 통계 분석

1. Python을 사용하여 데이터를 수집하고 분석합니다.
2. 정규성을 위해 Shapiro-Wilk 테스트²⁰을 적용합니다. 그룹 비교를 위해 Mann-Whitney U 테스트²¹을 사용하여 비정규 분포 연속 변수를 중앙값(사분위수 범위)[M(P25, P75)]으로 보고하고 정규 분포 데이터를 paired t-test²²로 분석한 평균 ± 표준 편차(x̄±s)로 표현합니다.
3. 절대 일치에 대한 양방향 무작위 효과 모델에서 클래스 내 상관 계수(ICC)를 계산하고 ICC > 0.75를 NCCT와 CMR 측정 간의 양호한 일관성을 위한 임계값으로 지정합니다.
4. p-값이 0.05(p < 0.05)보다 작을 때 통계적으로 유의한 차이를 고려합니다.

Results

표 1은 모든 해부학적 부위에서 CT와 MR 양식 간의 EAT 측정에 대한 비교 분석을 보여줍니다. 전반적으로 paired t-test는 유의미한 차이(P > 0.05)를 나타내지 않아 두 방법의 동등성을 뒷받침했습니다. 평균 차이(MR-CT)의 범위는 -0.10mm(하심실 홈)에서 +0.29mm(좌방실 홈)까지였으며 95% 신뢰 구간은 지속적으로 0을 넘었습니다. 부피 측정은 가장 작은 평균 차이(-2.1mL, 95% CI: -5.50 - +1.30, P = 0.290)를 보여 방법론적 일관성을 추가로 검증했습니다.

표 2 는 클래스 내 상관 계수(ICC)로 평가한 분석법 간 신뢰도를 보여줍니다. 하심실간 홈(ICC = 0.76[95% CI: 0.56-0.87])을 제외한 모든 부위는 양호에서 우수...

Discussion

이 발견은 이전 연구²³과 일치하여 우방실 홈(RAVG)이 측정된 6개의 해부학적 부위 중 가장 두꺼운 심외막 지방 조직(EAT)을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이것은 오른쪽 심장계와 왼쪽 심장 시스템 사이의 혈역학적 차이에 기인할 수 있습니다. 우심실은 혈액을 저저항 폐 순환으로 펌핑하는 반면, 좌심실은 고저항 전신 맥관 구조를 극복하여 훨씬 더 높은 압력을 생성해야 합니다. 만성 압력 과부하는 좌심실 심근 비대를 유발하여 좌방실 홈(LAVG)의 EAT 침착을 압축할 가능성이 높습니다. 반대로, 벽이 얇은 우심실은 더 낮은 압력에서 작동하여 RAVG 영역에서 EAT 축적을 위한 보다 허용적인 기계적 환경을 제공합니다.

본 연구에서는 심장 자기공명(CMR) 영상에서 EAT와 혈관 외막의 정확한 구별은 관상동맥 흐름 공극 현상의 시각화에 결정적으로 의존합니다. 이미징 평면에 수직...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
640 슬라이스 CT 스캐너	유나이티드 이미징	uCT 960+	서브밀리미터 등방 해상도의 장기 전체 부피 CT를 구축하여 무운동 심장 영상과 초저선량 조직 특성 분석을 가능하게 했습니다.
3.0 T MRI 스캐너	유나이티드 이미징	uMR 960+	정량적인 심장 표현형 분석과 다중 매개변수 체성분 분석을 위한 뛰어난 연조직 조영제를 제공하는 첨단 광구경 플랫폼.
3D 슬라이서	오픈 소스 커뮤니티	https://www.slicer.org/	의료 영상 분석(세분화, 등록, 3D 시각화)을 위한 무료 오픈소스 소프트웨어입니다. NIH 지원.
파이토치	메타 플랫폼즈, Inc.	https://pytorch.org/	동적 계산 그래프를 갖춘 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, AI 연구와 모델 배포에 널리 사용됩니다. GPU 가속을 지원합니다.