Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Định lượng metaplasia mỡ và ảnh hưởng đến chức năng cơ tim khu vực được đánh giá bởi hình ảnh chụp cộng hưởng từ tim tiên tiến
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm mục đích điều tra những lợi thế của các kỹ thuật hình ảnh tim mới phát triển trong việc phân tách mỡ-nước và theo dõi đặc điểm để xác định rõ hơn những cá nhân bị nhồi máu cơ tim mạn tính (MI). Hai mươi bệnh nhân đã có tiền sử MI tham gia chụp ảnh CMR. Gói nghiên cứu bao gồm kỹ thuật ciné thường quy và tăng cường gadolinium muộn (LGE). Bên cạnh đó, hình ảnh mDixon LGE được thực hiện cho mọi bệnh nhân. Độ biến dạng vòng (EccLV) và độ biến dạng hướng tâm (ErrLV) của thất trái (LV) được tính toán bằng phần mềm chuyên dụng (CMR42, Circle, Calgary, Canada). Diện tích sẹo toàn cầu được đo bằng hình ảnh LGE và hình ảnh đã phân tách mỡ-nước nhằm so sánh các kỹ thuật hình ảnh CMR thông thường và mới. Kích thước nhồi máu từ hình ảnh LGE thông thường và hình ảnh đã phân tách mỡ-nước là tương tự nhau. Tuy nhiên, việc phát hiện metaplasia mỡ chỉ có thể thực hiện với hình ảnh mDixon. Các đối tượng có tích tụ mỡ cho thấy tỷ lệ xơ hóa nhỏ hơn đáng kể so với những người không có mỡ (10.68 ± 5.07% so với 13.83 ± 6.30%; p = 0.005). Không có sự khác biệt đáng kể nào về EccLV hoặc ErrLV giữa các đoạn cơ tim chỉ chứa xơ hóa và xơ hóa có mỡ. Tuy nhiên, giá trị EccLV và ErrLV cao hơn đáng kể ở các đoạn cơ tim nằm cạnh xơ hóa có tích tụ mỡ so với những đoạn gần chỉ có LGE. Hình ảnh CMR tiên tiến đảm bảo mô tả chi tiết hơn về mô ở những bệnh nhân bị MI mạn tính mà không làm tăng đáng kể thời gian chụp và xử lý sau. Metaplasia mỡ có thể ảnh hưởng đến biến dạng khu vực của cơ tim, đặc biệt là ở những đoạn cơ tim gần với mô sẹo. Một quy trình CMR về khả năng sống sót của cơ tim được đơn giản hóa và rút gọn có thể hữu ích trong việc đặc trưng và phân loại tốt hơn các bệnh nhân bị MI mạn tính.
Từ khóa
#hình ảnh cộng hưởng từ tim #nhồi máu cơ tim mạn tính #xơ hóa #metaplasia mỡ #chức năng cơ tim khu vựcTài liệu tham khảo
Puymirat E, Simon T, Steg PG, Schiele F, Guéret P, Blanchard D, Khalife K, Goldstein P, Cattan S, Vaur L, Cambou JP, Ferrières J, Danchin N, USIK USIC 2000 Investigators, FAST MI Investigators (2012) Associations of changes in clinical characteristics and management with improvement in survival among patients with ST-elevation myocardial infarction. JAMA 308(10):998–1006
Baroldi G, Silver MD, De Maria R, Parodi O, Pellegrini A (1997) Lipomatous metaplasia in left ventricular scar. Can J Cardiol 13(1):65–71
Goldfarb JW, Arnold S, Roth M, Han J (2007) T1-weighted magnetic resonance imaging shows fatty deposition after myocardial infarction. Magn Reson Med 57(5):828–834
Mordi I, Radjenovic A, Stanton T, Gardner RS, McPhaden A, Carrick D, Berry C, Tzemos N (2015) Prevalence and prognostic significance of lipomatous metaplasia in patients with prior myocardial infarction. JACC Cardiovasc Imaging 8(9):1111–1112
Burke AP, Farb A, Tashko G, Virmani R (1998) Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy and fatty replacement of the right ventricular myocardium: are they different diseases? Circulation 97(16):1571–1580
Homsi R, Meier-Schroers M, Gieseke J, Dabir D, Luetkens JA, Kuetting DL, Naehle CP, Marx C, Schild HH, Thomas DK, Sprinkart AM (2016) 3D-Dixon MRI based volumetry of peri- and epicardial fat. Int J Cardiovasc Imaging 32(2):291–299
Goldfarb JW (2008) Fat-water separated delayed hyperenhanced myocardial infarct imaging. Magn Reson Med 60(3):503–509
Kellman P, Hernando D, Shah S, Zuehlsdorff Jerecic R, Mancini C, Liang ZP, Arai AE (2009) Multiecho dixon fat and water separation method for detecting fibrofatty infiltration in the myocardium. Magn Reson Med 61(1):215–221
Eggers H, Brendel B, Duijndam A, Herigault G (2011) Dual-echo dixon imaging with flexible choice of echo times. Magn Reson Med 65(1):96–107
Kempny A, Fernández-Jiménez R, Orwat S, Schuler P, Bunck AC, Maintz D, Baumgartner H, Diller GP (2012) Quantification of biventricular myocardial function using cardiac magnetic resonance feature tracking, endocardial border delineation and echocardiographic speckle tracking in patients with repaired tetralogy of Fallot and healthy controls. J Cardiovasc Magn Reson 14:32
Morton G, Schuster A, Jogiya R, Kutty S, Beerbaum P, Nagel E (2012) Inter-study reproducibility of cardiovascular magnetic resonance myocardial feature tracking. J Cardiovasc Magn Reson 14:43
Kowallick JT, Morton G, Lamata P, Jogiya R, Kutty S, Lotz J, Hasenfuß G, Nagel E, Chiribiri A, Schuster A (2016) Inter-study reproducibility of left ventricular torsion and torsion rate quantification using MR myocardial feature tracking. J Magn Reson Imaging 43(1):128–137
Lapinskas T, Bucius P, Urbonaite L, Stabinskaite A, Valuckiene Z, Jankauskaite L, Benetis R, Zaliunas R (2017) Left atrial mechanics in patients with acute STEMI and secondary mitral regurgitation: a prospective pilot CMR feature tracking study. Med (Kaunas) 53(1):11–18
Suinesiaputra A, Bluemke DA, Cowan BR, Friedrich MG, Kramer CM, Kwong R, Plein S, Schulz-Menger J, Westenberg JJ, Young AA, Nagel E (2015) Quantification of LV function and mass by cardiovascular magnetic resonance: multi-center variability and consensus contours. J Cardiovasc Magn Reson 17:63
Mikami Y, Kolman L, Joncas SX, Stirrat J, Scholl D, Rajchl M, Lydell CP, Weeks SG, Howarth AG, White JA (2014) Accuracy and reproducibility of semi-automated late gadolinium enhancement quantification techniques in patients with hypertrophic cardiomyopathy. J Cardiovasc Magn Reson 16:85
Kelle S, Roes SD, Klein C, Kokocinski T, de Roos A, Fleck E, Bax JJ, Nagel E (2009) Prognostic value of myocardial infarct size and contractile reserve using magnetic resonance imaging. J Am Coll Cardiol 54(19):1770–1777
Cerqueira MD, Wiessman NJ, Dilsizian V, Jacobs AK, Kaul S, Laskey WK, Pennell DJ, Rumberger JA, Ryan T, Verani MS, American Heart Association Writing Group on Myocardial Segmentation and Registration for Cardiac Imaging (2002) Standardized myocardial segmentation and nomenclature for tomographic imaging of the heart. A statement for healthcare professionals from the Cardiac Imaging Committee of the Council on Clinical Cardiology of the American Heart Association. Int J Cardiovasc Imaging 18(1):539–542
Maret E, Todt T, Brudin L, Nylander E, Swahn E, Ohlsson JL, Engvall JE (2009) Functional measurements based on feature tracking of cine magnetic resonance images identify left ventricular segments with myocardial scar. Cardiovasc Ultrasound 7:53
Ramage EJ, Reid JH, Hardwick D (2003) Subendocardial fat: an unusual finding. Clin Radiol 58(10):816–817
Winer-Muram HT, Tann M, Aisen AM, Ford L, Jennings SG, Bretz R (2004) Computed tomography demonstration of lipomatous metaplasia of the left ventricle following myocardial infarction. J Comput Assist Tomogr 28(4):455–458
Schmitt M, Samani N, McCann G (2007) Images in cardiovascular medicine. Lipomatous metaplasia in ischemic cardiomyopathy: a common but unappreciated entity. Circulation 116(1):e5–e6
Su L, Siegel JE, Fishbein MC (2004) Adipose tissue in myocardial infarction. Cardiovasc Pathol 13(2):98–102
Zafar HM, Litt HI, Torigian DA (2008) CT imaging features and frequency of left ventricular myocardial fat in patients with CT findings of chronic left ventricular myocardial infarction. Clin Radiol 63(3):256–262
Goldfarb JW, Roth M, Han J (2009) Myocardial fat deposition after left ventricular myocardial infarction: assessment by using MR water-fat separation imaging. Radiology 253(1):65–73
Aquaro GD, Nucifora G, Pederzoli L, Strata E, De Marchi D, Todiere G, Andrea B, Pingitore A, Lombardi M (2012) Fat in left ventricular myocardium assessed by steady-state free precession pulse sequences. Int J Cardiovasc Imaging 28(4):813–821
Hsu LY, Ingkanisorn WP, Kellman P, Aletras AH, Arai AE (2006) Quantitative myocardial infarction on delayed enhancement MRI. Part II: clinical application of an automated feature analysis and combined thresholding infarct sizing algorithm. J Magn Reson Imaging 23(3):309–314
Wu YW, Tadamura E, Yamamuro M, Kanao S, Abe M, Kimura T, Kita T, Togashi K (2007) Identification of lipomatous metaplasia in old infarcted myocardium by cardiovascular magnetic resonance and computed tomography. Int J Cardiol 115(1):e15–e16
Dixon WT (1984) Simple proton spectroscopic imaging. Radiology 153(1):189–194
Farrelly C, Shah S, Davarpanah A, Keeling AN, Carr JC (2012) ECG-gated multiecho dixon fat-water separation in cardiac MRI: advantages over conventional fat-saturated imaging. AJR Am J Roentgenol 199(1):W74–W83
Ma J (2008) Dixon techniques for water and fat imaging. J Magn Reson Imaging 28(3):543–558
Flett AS, Sado DM, Quarta G, Mirabel M, Pellerin D, Herrey AS, Hausenloy DJ, Ariti C, Yap J, Kolvekar S, Taylor AM, Moon J (2012) Diffuse myocardial fibrosis in severe aortic stenosis: an equilibrium contrast cardiovascular magnetic resonance study. Eur Heart J Cardiovasc Imaging 13(10):819–826
Kellman P, Bandettini WP, Mancini C, Hammer-Hansen S, Hansen MS, Arai AE (2015) Characterization of myocardial T1-mapping bias caused by intramyocardial fat in inversion recovery and saturation recovery techniques. J Cardiovasc Magn Reson 17:33
Hor KN, Gottliebson WM, Carson C, Wash E, Cnota J, Fleck R, Wansapura J, Klimeczek P, Al-Khalidi HR, Chung ES, Benson DW, Mazur W (2010) Comparison of magnetic resonance feature tracking for strain calculation with harmonic phase imaging analysis. JACC Cardiovasc Imaging 3(2):144–151
De Bakker JM, van Capelle FJ, Janse MJ, Wilde AA, Coronel R, Becker AE, Dingemans KP, van Hemel NM, Hauer RN (1988) Reentry as a cause of ventricular tachycardia in patients with chronic ischemic heart disease: electrophysiologic and anatomic correlation. Circulation 77(3):589–606
Pouliopoulos J, Chik WW, Kanthan A, Sivagangabalan G, Barry MA, Fahmy PN, Midekin C, Lu J, Kizana E, Thomas SP, Thiagalingam A, Kovoor P (2013) Intramyocardial adiposity after myocardial infarction: new implications of a substrate for ventricular tachycardia. Circulation 128(21):2296–2308
Taylor RJ, Moody WE, Umar F, Edwards NC, Taylor TJ, Stegemann B, Townend JN, Hor KN, Steeds RP, Mazur W, Leyva F (2015) Myocardial strain measurement with feature-tracking cardiovascular magnetic resonance: normal values. Eur Heart J Cardiovasc Imaging 16(8):871–881