L’impact des facteurs d’accélérations en IRM de flux 4D

Publié en ligne en août 2022 dans le journal Magnetic Resonance in Medicine : Accelerated sequences of 4D flow MRI using GRAPPA and compressed sensing: A comparison against conventional MRI and computational fluid dynamics

Intérêt de l’étude

Les séquences IRM dites « de flux 4D » (4D flow MRI) permettent d’obtenir une image de la vitesse de l’écoulement sanguin, et ceci à la fois dans un volume donné et au cours du cycle cardiaque [1]. Cette technique prometteuse permet d’avoir accès de manière non-invasive à des biomarqueurs hémodynamiques tels que le débit, les vitesses maximales ou encore des paramètres dérivés (par ex., frottement pariétal, énergie cinétique de turbulence). Cependant, l’utilisation en clinique de l’IRM de flux 4D reste peu développée de par la longue durée de ses acquisitions. Différentes techniques ont été développées pour accélérer le temps d’acquisition : l’imagerie parallèle (par ex., GRAPPA, SENSE) ou plus récemment le Compressed Sensing [2,3].

L’objectif principal de cette étude est d’investiguer les erreurs de mesure induites par les accélérations de type GRAPPA et Compressed Sensing sur la caractérisation des écoulements obtenus par IRM de flux 4D, dans un environnement bien contrôlé présentant des structures d’écoulement complexes typiques de celles observées dans le système cardiovasculaire.

Méthode

➡️ Objet-test (fantôme) à paroi rigide [4], recevant un débit pulsé émit par une pompe programmable (voir schéma ci-contre)
➡️ Acquisitions sur un scanner IRM 1.5 Tesla (MAGNETOM Sola, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany)

🔹 1 acquisition non-accélérée (fully sampled, FS) – durée 43 minutes
🔹 3 acquisitions GRAPPA, accélérées d’un facteur 2, 3 et 4 – durée 21, 15 et 11
minutes, respectivement
🔹 1 acquisition Compressed Sensing (CS), accélérée d’un facteur 7.6 – durée 6 min

➡️ Reconstruction de 20 phases cardiaques (25 pour la CS)
➡️ Simulations par Mécanique des Fluides Numérique (MFN) [5], en imposant en entrée le débit obtenu par les différentes acquisitions d’IRM de flux 4D

Les acquisitions IRM et simulations MFN ont ensuite été post-traitées pour permettre leur comparaison en suivant les recommandations de Puiseux et al. 2019 [4]. Pour comparer les différentes modalités, les quantités suivantes ont été évaluées :
– Comparaison de la vitesse voxel-à-voxel (voxel = point spatial 3D de l’image IRM)
– Profils de vitesse
– Débits
– Vitesses maximales

Résultats

Qualitativement, des motifs hémodynamiques similaires ont été constatés pour toutes les modalités. Sur la vidéo ci-contre, l’acquisition non-accélérée (4D FLOW FS) est comparée à la simulation de MFN (CFD_HR), et à la même simulation sous-résolue pour correspondre aux voxels de l’IRM (CFD_LR).
Quantitativement, il a été trouvé que
– Les voxels proches des murs du fantôme sont ceux présentant le plus de différences entre les modalités
– Par rapport à la MFN, les profils de vitesse et les vitesses maximales tendent à être plus élevés dans les zones associées à de fortes vitesses et/ou accélérations.
– La correction des courants de Foucault dans les images IRM apparaît essentielle pour garantir des débits cohérents en terme de conservation de la masse.

Conclusion

Cette étude montre que l’acquisition Compressed Sensing hautement accélérée permet d’obtenir des résultats in vitro très similaires à ceux obtenus par une séquence non-accélérée ou avec des accélérations de type GRAPPA conventionnelles (facteurs 2 ou 3). Cependant, il existe des artéfacts inhérents à la procédure d’acquisition de l’IRM de flux 4D : artéfacts de déplacement spatial et de vitesse, déphasage intravoxel, effets de volume partiel… Bien qu’elle présente également des limitations, la MFN apparaît comme un outil pour permettre d’étudier les divergences constatées.

[1] Markl M, Frydrychowicz A, Kozerke S, Hope M, Wieben O. 4D flow MRI. J Magn Reson Imaging. 2012;36(5):1015-1036. doi:10.1002/jmri.23632
[2] Ma LE, Markl M, Chow K, et al. Aortic 4D flow MRI in 2 minutes using compressed sensing, respiratory controlled adaptive k-space reordering, and inline reconstruction. Magn ResonMed. 2019;81:3675-3690.
[3] Pathrose A, Ma L, Berhane H, et al. Highly accelerated aortic 4D flow MRI using compressed sensing: performance at different acceleration factors in patients with aortic disease. Magn Reson Med. 2020;85:2174-2187.
[4] Puiseux T, Sewonu A, Meyrignac O, et al. Reconciling PC-MRI and CFD: An in-vitro study. NMR Biomed. 2019;32(5):e4063.
[5] YALES2BIO, (https://imag.umontpellier.fr/~yales2bio/),

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