De Santis D., Fanelli F., Pugliese L. et al.
La Radiologia Medica, Giugno 2025
doi:10.1007/s11547-025-02019-6 s11547-025-02019-6
Caratteristiche principali
- Argomento: valutazione rapida e automatizzata dei parametri di funzione cardiaca (LV e RV) mediante sequenze cine accelerate da deep learning (DL cine) e confrontate con bSSFP standard.
- Studio: indagine prospettica monocentrica su pazienti consecutivi con indicazione clinica a CMR, arruolati tra gennaio e aprile 2024.
- Endpoint: accuratezza dei volumi (EDV, ESV, SV), frazione di eiezione (EF) e massa LV + qualità soggettiva dell’immagine + analisi del tempo di acquisizione delle sequenze.
- Tecnica: sequenza DL cine basata su k-space sottocampionato + neural network-based reconstruction algorithm versus sequenza conventional bSSFP + analisi automatica con cvi42.
- Dimensione popolazione: 62 pazienti (41 M, 21 F; età media 47 ± 16.5).
Background
- Cine CMR bSSFP: gold standard per valutazione volumetrica e funzionale, ma con tempi di scansione di 2–3 min per stack short-axis, contribuendo all’allungamento complessivo dell’esame e al disagio del paziente.
- Deep Learning cine: nuova tecnica che acquisisce dati sottocampionati nel k-space e li ricostruisce tramite una neural network-based reconstruction algorithm allenata su dataset, promettendo drastiche riduzioni dei tempi di scansione, ma mantenendo comunque qualità e accuratezza diagnostica.
Scopo
Verificare se le sequenze DL cine garantiscono accuratezza e qualità immagine comparabili alle bSSFP standard, riducendo significativamente i tempi di acquisizione.
Metodi
- Popolazione: 62 pazienti con indicazione CMR (gen–apr 2024); esclusi casi senza copertura LV/RV completa o con artefatti ECG.
- Acquisizione:
- bSSFP: stack short-axis, tempi medi 2.83 ± 0.79 min
- DL cine: stack short-axis con Sonic DL™ (GE Healthcare), tempi medi 1.35 ± 0.55 min
- Analisi parametri: segmentazione automatica + revisione manuale su cvi42 v5.11; calcolo EDV, ESV, SV, EF per LV/RV e massa LV.
- Qualità immagine: due radiologi esperti (13 e 11 anni di esperienza) valutano contrasto, definizione endocardica e motion artifact su scala Likert 1–5, in cieco e separatamente.
- Statistica: paired-samples t test o Wilcoxon per differenze, Bland–Altman per bias e LOA (±10 %), ICC per inter-rater,con p < 0.05 considerato significativo.
Risultati chiave
- Tempi di acquisizione: 1.35 min in DL cine vs 2.83 min in bSSFP (–52 %, p < 0.001).
- Parametri funzionali: nessuna differenza significativa per tutti i volumi e l’EF di LV (p ≥ 0.149) e RV (p ≥ 0.128).
- Bland–Altman: bias vicino a zero (LVEDV +0.45 %, LVEF +0.95 %, RVEDV –0.38 %; >80 % misure nei LOA prefissati).
- Qualità immagine: overall median 5/5 per entrambi (p = 0.330); contrasto e motion artifact comparabili; per endocardial edge, DL cine median 4 vs bSSFP 5 (p = 0.002).
- Inter-rater: κ = 0.73–0.78 per tutti i domini.
Conclusioni
- DL cine offre una riduzione significativa dei tempi di scansione e accuratezza dei parametri ventricolari paragonabile allo standard bSSFP.
- Qualità complessiva mantenuta, con lieve compromissione nella definizione endocardica.
- Potenziale implementazione in workflow clinici ad alto carico, con protocolli di validazione locale e training dedicato per riconoscimento artefatti DL.
Terminologia chiave
- bSSFP (balanced SSFP): sequenza cine CMR di riferimento con alto SNR e contrasto sangue-miocardio.
- DL cine: acquisizione sottocampionata + neural network-based reconstruction algorithm rapida delle immagini cine.
- Bland–Altman plot: analisi di concordanza che mostra bias medio e limiti di accordo (LOA).
- LOA (Limits of Agreement): intervallo entro cui cadono il 95 % delle differenze misurate.
- Likert scale: scala ordinali 1–5 per valutazione soggettiva della qualità.
- ICC (Intraclass Correlation Coefficient): misura di concordanza inter-osservatore; >0.75 indica buona-eccellente accordo.
A cura del Dott. Vincenzo Scialò