Caractérisation du comportement mécanique des tissus cardiaques à l'effort

L’insuffisance cardiaque est une pathologie qui peut survenir suite à un infarctus du myocarde ou causé par d’autres cardiomyopathies. Depuis plusieurs années, la rigidité du ventricule gauche (VG) est considérée comme un éventuel indicateur de la fonction cardiaque et plusieurs méthodes ont été proposées afin de l’estimer par résolution de problème inverse à partir d’images issues de séquences de ciné-imagerie cardiaque par résonance magnétique (ciné-IRM). Cependant, aucune d’entre elles n’a encore évalué la rigidité du VG à partir d’images ciné-IRM collectées à l’effort. En conséquence, nous proposons d’évaluer la faisabilité de l’utilisation de données collectées à l’effort pour l’estimation de la rigidité du VG sur une cohorte de six volontaires sains (26 ± 4.56 ans). Pour ce faire, la méthode d’estimation des paramètres mécaniques à l’aide de la méthode des éléments finis a été utilisée. L’objectif de cette étude est de développer un modèle élément finis (MEF) patient-spécifique du VG à l’effort afin d’en caractériser la rigidité. Les participants ont été soumis à des acquisitions ciné-IRM et hémodynamiques au repos, lors d’un protocole d’effort isométrique et lors d’un protocole d’effort à l’ergomètre. Un MEF personnalisé du VG a été généré grâce à une méthode de morphose 3D pour chaque participant à partir des contours issus des segmentations des images ciné-IRM. Les MEF ont ensuite été utilisés dans une méthode d’optimisation basée sur les déplacements afin d’estimer la rigidité du VG des participants au repos et à l’effort. Les résultats de cette étude ont été analysés à l’aide de l’analyse de variance (ANOVA) à 1 facteur sur des mesures répétées et de l’ANOVA de Friedmann dépendamment de la normalité des données en considérant une p-valeur inférieure à 0.05 comme statistiquement significative. Pour les rigidités estimées (Repos : 8.93 ± 5.15 kPa, Isométrique : 7.90 ± 5.43 kPa et Ergomètre : 7.88 ± 3.34 kPa), aucune différence notable n’a été relevée (p>0.1). Sachant que la rigidité passive du VG n’est pas supposée changer à l’effort chez un patient sain, le modèle présenté dans cette étude a permis d’obtenir des rigidités similaires au repos et à l’effort. Cette étude a permis de démontrer la faisabilité d’un MEF personnalisé à partir de données collectées à l’effort. Ce travail constitue la première étude qui vient estimer la rigidité du VG à partir de séquences ciné-IRM à l’effort. À l’avenir, la méthode développée au cours de cette étude pourrait être utilisée sur des sujets pathologiques.

Abstract

Heart failure is a pathology that can occur as a result of myocardial infarction or following other cardiac diseases. For several years, left ventricle (LV) stiffness has been considered as a possible indicator of cardiac function, and several methods have been proposes to estimate it by inverse optimization problem-solving using images from cardiac magnetic resonance imaging (CMR) sequences. However, none of them has yet assessed LV stiffness from CMR images collected during exercise. Accordingly, we propose to assess the feasibility of using data collecdted durign exercise to estimate LV stiffness in a cohort of six healthy volunteers (26 ± 4.56 years). To this end, the finite element model (FEM) updating method was used to estimate mechanical parameters. The aim of this study was to develop a patient-specific FEM of the LV under stress, in order to characterize its mechanical behaviour. All participants underwent standard cine-MRI acquisitions at rest, during an isometric exercise protocol and during an ergometer exercise protocol. from the LV contours derived from CMR images, a customized LV FEM was then used in a displacement-based optimization method to estimate the stiffness or the participants at rest and at stress. The results of this stdy were analyzed using a one-way repeated measures analysis of variance (ANOVA) and Friedmann ANOVA depending on the normality of the data, with a p-value of less than 0.05 being considered statistically significant. For the estimated LV stiffnesses (Rest: 8.93 ± 5.15 kPa, Isometric: 7.90 ± 5.43 kPa and Ergometer: 7.88 ± 3.34 kPa), no significant difference was fourn (p>0.1). Given that the passive stiffness of the LV is not assumed to change during exercise in a healthy patient, the model presented in this study produced similar stiffnesses at rest and during exercise. this study demonstrated the feasibiity of a personalized patient-specific MEF based on data collected during exercise. This is the first study to estimate LV stiffness from exercise cine-MRI sequences. In the future, the method developed in this study could be used on pathological subjects.