Análisis cuantitativo de variables hemodinámicas de la aorta obtenidas de 4D flow / Quantitative analysis of hemodynamic variables of the aorta by 4D flow MRI

Objective: Hemodynamic parameters are critical to perform a proper diagnosis. However, due to the large number of variables that can be obtained, overall analysis may represent a complex task. To facilitate this, we propose to create a model for classifying different hemodynamic variables between those belonging to a healthy individual and to a pathological patient. For this purpose, we employed data mining techniques to identify relationships among various aortic hemodynamic parameters obtained through multi-dimensional (4D flow) MR imaging. Method: A 4D flow sequence of whole heart and great vessels was acquired using MRI in 19 healthy volunteers and 2 patients (one with aortic coarctation and one with repaired coarctation of the aorta). Retrospectively, data were reformatted along the aorta; three MRI acquisitions were performed for volunteers and 30 sequences for each patient. In each slice the aorta was segmented and various parameters were quantified: area, maximum velocity, minimum velocity, flow and volumen, with following values being calculated for last four parameters: maximum, average, standard deviation, kurtosis, skewness, proportion of time to reach the maximum value, among others. A total of 26 variables for each acquisition were obtained. In order to classify data, the CART Technique (Classification and Regression Trees) was applied. To validate the model, two extra projections were generated per each volunteer and 20 slice per each patient. Results: By using only 7 variables, the CART Technique allows discrimination between images performed either on volunteers or patients with an error rate of 14.1 percent, a sensitivity of 82.5 percent, and a specificity of 89.4 percent. Conclusions: 4D flow MR imaging provides a wealth of hemodynamic data that can be difficult to analyze. In this paper we demonstrate that by using data mining techniques it is possible to classify images from relevant hemodynamic parameters and their relationships in order...

Objetivo: Los parámetros hemodinámicos son de gran utilidad para realizar un adecuado diagnóstico. Sin embargo, debido a la gran cantidad de variables que pueden obtenerse, el análisis global de todas ellas puede ser complejo. Para facilitar esta tarea, nosotros proponemos crear un modelo que permita clasificar distintas variables hemodinámicas entre las pertenecientes a un individuo sano o a uno patológico. Para ello, usaremos técnicas de minería de datos que permitan identificar y encontrar relaciones entre distintos parámetros hemodinámicos de la aorta obtenidos a través de flujo multidimensional (4D flow) por resonancia magnética. Método: Una secuencia 4D flow de todo el corazón y los grandes vasos fue adquirida utilizando resonancia magnética en 19 voluntarios sanos y 2 pacientes (uno con una coartación aórtica y otro con una coartación aórtica reparada). Retrospectivamente, los datos fueron reformateados a lo largo de la aorta, originándose 3 cortes en los voluntarios y 30 cortes en cada paciente. En cada corte la aorta fue segmentada y distintos parámetros fueron cuantificados: área, velocidad máxima, velocidad mínima, flujo y volumen, calculándose en los cuatro últimos su valor máximo, promedio, desviación estándar, curtosis, sesgo, proporción de tiempo en alcanzar el valor máximo, entre otros. Teniendo un total de 26 variables por cada corte. Se aplicó la técnica de árboles de decisión tipo CART (por sus siglas en inglés) para clasificar los datos. Para validar el modelo, 2 cortes extras fueron generados por cada voluntario y 20 cortes por cada paciente. Resultados: La técnica CART, mediante la utilización de sólo 7 variables, puede clasificar las imágenes de los voluntarios y pacientes con una tasa de error del 14,1 por ciento, una sensibilidad de 82,5 por ciento y una especificidad de 89.4 por ciento. Conclusiones: 4D flow provee una gran cantidad de datos hemodinámicos que son difíciles de analizar. En este trabajo demostramos que al utilizar...

Medición de presiones relativas en aorta torácica y arteria pulmonar de voluntarios sanos y pacientes con Tetralogía de Fallot reparada utilizando la secuencia 4D Flow de resonancia magnética cardíaca / Relative pressure measurement in thoracic aorta and pulmonary artery in healthy volunteers and patients with Tetralogy of Fallot repaired by 4D Flow cardiovascular MRI

Objective. To validate the utility of 4D Blood Flow and Navier-Stokes equations to create relative pressure (RP) maps in the aorta and pulmonary artery (PA) in healthy volunteers and patients with repaired tetralogy of Fallot (TOF). Methods. A 4D flow sequence of whole heart and its major vessels was acquired in 10 healthy volunteers and 6 patients with repaired TOF. The root of the ascending aorta was used as the reference point to calculate RP along five different points of this area. In addition, relative pressure of both right and left PA was measured as correlated to absolute pressure. Results. Patients with repaired TOF showed greater pulmonary artery (PA) relative pressure differences between maximum and minimum values when compared to volunteers (p <0.05). Additionally, aortic relative pressures had an excellent correlation with published data, whether using 4D flow or by catheterization. Conclusions. 4D Flow MRI may represent a new non-invasive and non operator-dependent diagnostic tool in CV disease management.

Objetivo. Utilizar 4D Flow y las ecuaciones de Navier-Stokes para obtener mapas de presiones relativas (PR) en la Aorta y Arteria Pulmonar (AP) de voluntarios y pacientes con Tetralogía de Fallot reparada (TOFr). Métodos. En 10 voluntarios y 6 pacientes con TOFr se adquirió la secuencia 4D flow del corazón y sus principales vasos. La raíz de la Aorta Ascendente se utilizó como referencia para calcular las PR a esta zona en cinco puntos distintos. Además, se midió la PR de la AP derecha e izquierda respecto a la AP. Resultados. Los pacientes con TOFr tuvieron diferencias de PR entre los valores máximos y mínimos más grandes que los voluntarios en la AP (p<0,05). Adicionalmente, las PR de la aorta tuvieron una excelente correlación con datos publicados utilizando 4D flow y mediante cateterización. Conclusiones. 4D Flow podría constituir una nueva herramienta diagnóstica, no invasiva, ni operador dependiente, en el manejo de patologías CV.