# Évaluation d'une séquence ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images par deep-learning dans la cardiopathie ischémique

David Monteuuis

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David Monteuuis. Évaluation d'une séquence ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images par deep-learning dans la cardiopathie ischémique. Médecine humaine et pathologie. 2022. dumas-03992128

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UNIVERSITE DE PICARDIE JULES VERNE
FACULTE DE MEDECINE
2022

THÈSE POUR LE DIPLOME D'ÉTAT
DE DOCTEUR EN MÉDECINE

# Évaluation d'une séquence ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images par deep-learning dans la cardiopathie ischémique

N° 2022 – 126

Radiodiagnostic et Imagerie médicale

Présentée et soutenue publiquement le 3 octobre 2022

En salle du conseil

Par David MONTEUUIS

Jury

**Président :**
Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

**Assesseurs :**
Monsieur le Professeur Thierry YZET
Monsieur le Docteur Yohann BOHBOT

**Directeur de thèse :**
Monsieur le Docteur Cédric RENARD
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Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Responsable du centre d'activité de Neuroradiologie

Coresponsable de l'équipe universitaire CHIMERE

Coordonnateur du DES d'Imagerie Médicale

Responsable médical et de la recherche clinique sur l'IRM de recherche du GIE Faire Faces

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier

(Radiologie et Imagerie médicale)

Pôle Imagerie

CHU Amiens-Picardie

C'est un honneur de vous avoir en tant que président de mon jury de thèse.

Veuillez recevoir toute ma gratitude et l'expression de mon sincère respect.
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
Monsieur le Professeur Thierry YZET

Professeur associé des Universités-Praticien Hospitalier

(Radiologie et Imagerie médicale)

Chef du Pôle Imagerie

CHU Amiens-Picardie

Vous me faites l'honneur de siéger à mon jury de thèse et de juger mon travail.

Merci pour la bienveillance que vous m'avez apporté durant ces années d'internat. Je suis admiratif de l'immense travail que vous effectuez pour l'évolution permanente du service de radiologie.

Recevez mes plus sincères remerciements et ma profonde gratitude.
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Monsieur le Docteur Yohann BOHBOT

Maitre de conférences des Universités – Praticien Hospitalier
(Cardiologie)

Merci de m'avoir fait l'honneur de siéger à mon jury de thèse et de juger mon travail.

Je vous remercie pour votre disponibilité et vos conseils durant ce travail.

Veuillez recevoir mes plus sincères remerciements.
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Monsieur le Docteur Cédric RENARD

Praticien Hospitalier

(Radiologie et Imagerie médicale)

Imagerie cardiaque, thoracique et vasculaire

CHU Amiens-Picardie

Tu m'as fait l'honneur de me proposer ce travail de thèse.

Je te remercie pour ta disponibilité et ta compréhension tout au long de ce travail.

C'était un réel plaisir de travailler avec toi et de m'avoir fait partager ton expérience durant
cet internat.

Reçois l'expression de ma reconnaissance et mon profond respect.
<figure><img src="image_6.png" /></figure>
Remerciements

A ma famille :

- A mes parents, sans vous rien n'aurait été possible. Je vous suis infiniment reconnaissant et redevable pour tous les sacrifices faits depuis la 1ère année pour que je devienne Docteur.

- A Audrey, comme une évidence. Merci pour ton soutien, ta patience et le bonheur que tu m'apportes chaque jour depuis l'externat. Les années à venir seront encore plus belles.

- A Mamie D, je te dédie ce travaille. Je sais que tu veilles sur moi dans les moments importants.

- A mes tantes, oncles, cousines et cousins, merci pour votre soutien durant toutes ces années d'étude. Le travail nous aura un peu éloigné mais le plaisir de vous retrouver en est que plus grand.
A mes amis :

- A Hugo, le poto depuis le début. Il n'a fallu que quelques jours en P1 pour ne plus se quitter.
Merci pour ton soutien sans faille durant toutes ces années et ces péripéties incroyables.

- A Geoffrey, merci pour tous ces samedis après-midi passés sur un terrain de tennis à se raconter notre semaine passée plutôt que de réellement jouer, mais tes histoires étaient toujours improbables. Merci pour ton soutien et le temps passé pour m'aider à me défouler.

- A Benoît, merci pour tous ces doubles, et tes soirées de fin d'été inoubliables.

- A Jean et Paul, qui m'ont permis de rester motivé pendant ce long externat. J'attends avec impatience le prochain périple de la team Bali.

- Aux amis de ma moitié (Marie L, Marie G, Clément, Nico, Coline, Aymeric, Laura, Alex) :
merci pour votre bonne humeur et vos personnalités complétements atypiques.
A mes chefs et collègues :

- A Roger Bouzerar, merci pour votre travail remarquable et vos conseils dans ce projet.

- A Julie P, merci de m'avoir guidé et d'avoir rendu ce projet possible.

- A la promotion 2018 (Jean C, Jean-François, Michael, Wilfried, Andy, Victor, Margaux, Déesse) : c'était un bonheur d'avoir partagé cet internat avec vous. Merci pour ces péripéties et moments inoubliables.

- A tous mes co-internes anciens et nouveaux (Olivier, Kevin S, Charlotte, Quentin, Constance, Loïc, Xavier, Emna, Wesley, Jessy, Geoffrey, Simon, Amandine, Charles D, Alexandre N, Fabrice, Émilie, Anas, Julie, Lylia, Antoine L, Amélie, Jean-Baptiste P, Cyril, Charles V, Jean-Baptiste M, Matthieu, David L, Natanyel, Yasmine, Justine, Aurélien L, Margaux, Nassim).

- A tous mes chefs (Nicolas, Raphael, Riyad, Kevin D, Jérémie, Aurélien D, Bruno, Mathilde, Catherine, Gilles, Elodie, Pr Remond, Brice, Marie-Anne, Parfait, Serge, Thomas, Carla, Manuel, David M, Pierre-Olivier, Florine, Floriane, Brigitte, Salif) : Merci pour votre enseignement et votre bienveillance durant ces années.

- A tous les collègues manipulateurs radio et secrétaires du service du CHU et de St-Quentin.
<figure><img src="image_7.png" /></figure>
Table des matières

<table><tr><td>1</td><td>INTRODUCTION</td><td>19</td></tr><tr><td>1.1</td><td>La cardiopathie ischémique</td><td>20</td></tr><tr><td>1.1.1</td><td>Épidémiologie</td><td>20</td></tr><tr><td>1.1.2</td><td>Physiopathologie</td><td>21</td></tr><tr><td>1.1.3</td><td>Remodelage ventriculaire</td><td>22</td></tr><tr><td>1.1.4</td><td>Insuffisance cardiaque gauche</td><td>23</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Imagerie par résonance magnétique cardiaque</td><td>24</td></tr><tr><td>1.2.1</td><td>Place de l'IRM cardiaque</td><td>24</td></tr><tr><td>1.2.2</td><td>Considérations techniques</td><td>24</td></tr><tr><td>1.2.3</td><td>Calcul de la FEVG</td><td>28</td></tr><tr><td>1.2.4</td><td>Étude de la contractilité segmentaire</td><td>29</td></tr><tr><td>1.3</td><td>Réduction des artefacts appliquée à l'étude cardiaque</td><td>35</td></tr><tr><td>1.3.1</td><td>Techniques d'accélération</td><td>35</td></tr><tr><td>1.3.2</td><td>Synchronisation respiratoire</td><td>37</td></tr><tr><td>1.4</td><td>Deep-Learning</td><td>38</td></tr><tr><td>1.4.1</td><td>Définitions et principes</td><td>38</td></tr><tr><td>1.4.2</td><td>Applications du deep-learning en IRM cardiaque</td><td>40</td></tr><tr><td>1.5</td><td>Objectifs de l'étude</td><td>41</td></tr><tr><td>2</td><td>MATERIEL ET METHODES</td><td>42</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Caractéristiques de l'étude</td><td>42</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Critères d'éligibilité</td><td>42</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Protocole d'acquisition</td><td>43</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Analyse des données</td><td>46</td></tr></table>
<table><tr><td>2.5 Analyse statistique</td><td>49</td></tr><tr><td>3 RESULTATS</td><td>50</td></tr><tr><td>3.1 Description de la population</td><td>50</td></tr><tr><td>3.2 Mesures de la FEVG et des volumes ventriculaires gauche</td><td>52</td></tr><tr><td>3.2.1 Analyse inter-techniques</td><td>52</td></tr><tr><td>3.2.2 Analyse inter-observateur</td><td>58</td></tr><tr><td>3.3 Mesures de la masse myocardique et du strain du ventricule gauche</td><td>60</td></tr><tr><td>3.4 Mesures de contraste et score de qualité subjective des images</td><td>63</td></tr><tr><td>3.5 Durées d'acquisition</td><td>64</td></tr><tr><td>4 DISCUSSION</td><td>65</td></tr><tr><td>4.1 Mesures de la FEVG et des volumes ventriculaires gauches</td><td>65</td></tr><tr><td>4.2 Mesures de la masse myocardique et du strain du ventricule gauche</td><td>68</td></tr><tr><td>4.3 Limites</td><td>69</td></tr><tr><td>4.4 Perspectives</td><td>70</td></tr><tr><td>5 CONCLUSION</td><td>71</td></tr><tr><td>6 ANNEXES</td><td>72</td></tr><tr><td>7 BILIOGRAPHIE</td><td>75</td></tr></table>
## Liste des abréviations

**AHA** American Heart Association

**B-SSFP** Balanced Steady State Free Precession

**CHU** Centre Hospitalier Universitaire

**CI** Cardiopathie ischémique

**DL** Deep-Learning

**ETT** Échocardiographie trans-thoracique

**ECG** Électrocardiogramme

**ESC** European Society of Cardiology

**FEVG** Fraction d'éjection ventriculaire gauche

**HFA** Heart Failure Association

**IA** Intelligence artificielle

**IC** Insuffisance cardiaque

**IRM** Imagerie par résonance magnétique

**PSS** Pic systolique de strain

**VG** Ventricule gauche

**VTD** Volume télé-diastolique

**VTS** Volume télé-systolique
<figure><img src="image_8.png" /></figure>
# 1 INTRODUCTION

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est actuellement l'examen de référence pour l'étude des volumes et de la fonction ventriculaire gauche. Elle tient notamment un rôle majeur dans le bilan diagnostique, pronostique et pré-thérapeutique de la cardiopathie ischémique. Cet examen est toutefois relativement long et nécessite la réalisation d'apnées répétées par le patient pour s'affranchir des artefacts cinétiques respiratoires. Celles-ci sont parfois difficiles à tenir chez un patient atteint de cardiopathie ischémique pouvant conduire à un examen de qualité non optimale, pouvant entrainer des erreurs de mesures. L'enjeu actuel est donc de diminuer la durée des séquences d'IRM cardiaque, tout en conservant une qualité d'image satisfaisante et des mesures ventriculaires fiables.

Les reconstructions d'images développées par Deep-Learning permettent d'améliorer la qualité des images et de réduire les artéfacts. L'association de ces techniques de reconstructions avec des techniques d'accélération à l'acquisition permettraient une exploration de l'ensemble du volume cardiaque, en respiration libre, utile chez les patients dyspnéiques ne pouvant réaliser des apnées répétées.

L'objectif de cette étude est d'évaluer la faisabilité et la qualité d'une séquence ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images développées par deep-learning et de la comparer à la séquence ciné-IRM de référence en apnée, en pratique clinique, chez des patients atteints de cardiopathie ischémique.
# 1.1 La cardiopathie ischémique

## 1.1.1 Épidémiologie

Les maladies cardio-vasculaires sont la première cause de mortalité dans le monde et la deuxième cause de mortalité après le cancer en France [1]. Parmi elles, la cardiopathie ischémique (CI) est la première pathologie responsable de cette mortalité, devant les pathologies neuro-vasculaires, entrainant 32 460 décès chaque année en France [2], ce qui en fait une préoccupation majeure de santé publique. L'infarctus du myocarde (IDM) constitue la forme la plus grave de la CI, entrainant 60 000 hospitalisations chaque année. Il représente 45% des décès par CI, soit plus de 15000 décès/an, la considérant comme première cause d'années de vies perdues en France [3].

Le taux de mortalité de la CI est plus de deux fois supérieur chez les hommes que chez les femmes et augmente avec l'âge. La morbi-mortalité est cependant en baisse depuis les années 2000, en relation d'une part avec une promotion accrue de la prévention et d'autre part avec l'évolution de la prise en charge thérapeutique et de suivi des complications [4]. Entre 2000 et 2013, la mortalité par cardiopathie ischémique a diminué de 44% chez les hommes et 49% chez les femmes, tout âge confondu.

L'insuffisance cardiaque (IC) est une complication fréquente et grave de la CI, avec un taux de survie de seulement 50 à 60 % à 5 ans [5]. Selon les études, elle entrainerait 36 % des hospitalisations après infarctus [6] et augmente significativement le risque de mortalité durant l'hospitalisation et dans la première année [7].
1.1.2 Physiopathologie

La CI traduit l'altération la fonction hémodynamique et de l'activité électrique du cœur
liée à une atteinte des artères coronaires. Elle peut être la conséquence d'un angor chronique
stable ou d'un syndrome coronaire aigu (infarctus ou angor instable) et se compliquer d'une
dysfonction ventriculaire gauche ou de troubles du rythme, entrainant alors un risque de mort
subite. Le cœur étant un organe musculaire de métabolisme aérobie, une demande accrue en
oxygène ne peut être compensée que par une augmentation du débit sanguin coronaire, par
vasodilatation. Cette compensation définit la réserve coronaire qui est altérée dans la maladie
coronaire, responsable d'un déséquilibre entre les apports et les besoins en oxygène. Si ce
déséquilibre est prolongé, il entraine une rupture de l'homéostasie cellulaire et une perte de la
fonction contractile des cellules cardiaques (cardiomyocytes), c'est l'ischémie myocardique
[8]. Celle-ci est, dans la majorité des cas, la conséquence d'une plaque athéromateuse
sténosante dans la paroi d'une artère coronaire. Elle peut par la suite se rompre, formant un
thrombus occlusif, responsable d'un infarctus dont le traitement sera la reperfusion en
urgence [9]. Les cardiomyocytes sous-endocardiques, vascularisés par les branches les plus
distales du réseau coronaire, sont les plus sensibles à l'ischémie. La nécrose apparait donc
initialement dans le sous-endocarde puis s'étendant « en front de vague » vers le sous-
épicarde (Figure 1). Sans revascularisation, plus de 50% du territoire myocardique concerné
est nécrosé à 3 heures et dès 6 heures, l'atteinte est transmurale, touchant toute l'épaisseur de
la paroi ventriculaire [10,11]. L'étendue de la nécrose dépend alors du délai de reperfusion, de
la topographie proximale de l'occlusion et de l'existence d'une collatéralité coronaire
préalable [12]. Une reperfusion précoce est corrélée à une diminution l'étendue de la nécrose
et une meilleure récupération de la fonction contractile [13].
### 1.1.3 Remodelage ventriculaire

Le remodelage ventriculaire est un processus adaptatif débutant dès les premières minutes et pouvant continuer jusqu'à plusieurs mois après un stress ischémique, mettant en jeu des phénomènes hémodynamiques, cellulaires et neuro-hormonaux [14]. La taille de l'infarctus est le principal facteur de remodelage, dont sa dérégulation peut conduire à l'insuffisance cardiaque [15]. Il est initialement régional, associant une dilatation ventriculaire progressive et un amincissement de la paroi ventriculaire en regard de la zone infarcie. Cette dilatation maintient un volume d'éjection systolique stable par augmentation du volume d'éjection télé-diastolique (Loi de Franck Starling). L'augmentation des pressions de remplissage entraine une dilatation et une hypertrophie des régions ventriculaires adjacentes (Figure 1) induite par des stimulations neuro-hormonales hypertrophiques [16,17]. En parallèle, l'activité inflammatoire et neuro-hormonale permet la cicatrisation de la zone infarcie [18]. Une dérégulation de ce processus peut entrainer une fibrose interstitielle du myocarde adjacent, diminuant la fonction contractile diastolique et globale du ventricule gauche [19]. Le remodelage indésirable est défini par une dilatation ventriculaire excessive. Une augmentation du volume télé-diastolique (VTD) supérieur à 20% à 6 mois est un critère péjoratif de survie à long terme [20] et considéré comme un des principal facteur de mortalité après infarctus [21].

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 1** - Illustration du remodelage ventriculaire après infarctus apical. Infarctus initial (a), expansion de la zone d'infarctus (b), dilatation ventriculaire (c) (d'après [22]).</figcaption></figure>
1.1.4 Insuffisance cardiaque gauche

L'insuffisance cardiaque gauche est une complication grave de la CI, conséquence
d'une altération de la contractilité myocardique dans les territoires coronaires atteints et des
effets néfastes du remodelage cardiaque. Elle est définie par la Société Européenne de
Cardiologie (ESC) comme un syndrome clinique associant des symptômes cardinaux
(dyspnée, orthopnée, asthénie) et des signes cliniques (turgescence jugulaire, râles crépitants,
œdème des membres inférieurs) liés à la baisse du débit cardiaque et/ou une élévation des
pressions intracardiaques au repos ou à l'effort [23].

La fraction d'éjection du ventricule gauche (FEVG) est le paramètre systématiquement évalué en pratique clinique pour quantifier la fonction ventriculaire gauche. Trois catégories d'IC sont distinguées selon l'ESC : IC à FEVG altérée (< 40%), IC à FEVG modérément altérée (entre 40 et 50%) et IC à FEVG préservée (≥ 50%). Elle est calculée en imagerie à partir des volumes télé-diastoliques (VTD) et télé-systolique (VTS) du ventricule gauche (VG) par la formule : FEVG (%) = (VTD – VTS) / VTD. Sa mesure est indispensable, puisque l'insuffisance cardiaque sévère inférieure ou égale à 35% ne répondant pas au traitement médicamenteux optimal est une indication la mise en place d'un traitement électrique, soit par implantation d'un défibrillateur automatique implantable (DAI) en prévention secondaire ou en prévention primaire de mort subite par troubles du rythme ventriculaire [24], soit par resynchronization cardiaque pour améliorer la fonction mécanique en corrigeant les asynchronismes ventriculaire chez les patients éligibles [23].
# 1.2 Imagerie par résonance magnétique cardiaque

## 1.2.1 Place de l'IRM cardiaque

Bien que l'échocardiographie trans-thoracique (ETT) soit l'examen de première intention dans le bilan initial et de suivi d'une cardiopathie ischémique en raison de sa disponibilité, son faible coût et sa réalisation facilitée auprès du patient, sa performance diagnostique peut être limitée par la faible échogénicité du patient et par le caractère opérateur-dépendant propre à tout examen échographique. L'IRM cardiaque est aujourd'hui un examen de pratique courante dans la prise en charge de nombreuses cardiopathies. Son indication est incontournable pour le diagnostic initial, le dépistage des complications, et comme moyen de décision thérapeutique des cardiopathies ischémiques, dilatées, hypertrophiques et congénitales [25-28] en permettant lors d'un même examen une étude morphologique, dynamique et de caractérisation tissulaire du myocarde. Il s'agit de l'examen de référence pour le calcul des volumes et des fonctions ventriculaires gauche et droit [29,30]. Par ailleurs, l'étude du ventricule droit, du fait de sa position rétro-sternale, est rendue plus facile en IRM qu'en ETT [31].

## 1.2.2 Considérations techniques

### 1.2.2.1 La séquence ciné-IRM

Elle est indispensable et systématique à chaque IRM cardiaque quel que soit son indication. C'est une séquence ultra-rapide en écho de gradient équilibrée, appelée b-SSFP (balanced Steady-State Free Precession) ayant pour avantage de bénéficier d'une excellente résolution spatiale, un bon rapport signal sur bruit et de permettre une différenciation nette du myocarde en renforçant le contraste entre le sang « blanc » et l'endocarde « noir » [32]. Sa résolution spatiale autorise la segmentation des cavités cardiaques de manière reproductible et la détection automatique des contours endocardiques pour évaluer les volumes ventriculaires [33].
La rapidité d'acquisition permet d'obtenir une grand nombre de phases du cycle, définissant la résolution temporelle [34]. Une résolution temporelle élevée facilite le choix de la télé-systole et de la télé-diastole pour calculer de manière précise la FEVG (Figure 2). Il est recommandé d'obtenir environ 20 phases pour un calcul optimal de la FEVG. Réduire le nombre de phases à 11 suffirait toutefois pour une analyse volumique satisfaisante [35], en deçà cela entrainerait une sous-estimation du VTD et de la FEVG. L'analyse successive des différentes phases du cycle cardiaque permet la mesure des diamètres et volumes des cavités ventriculaires, le calcul de la FEVG, la mesure de l'épaisseur des parois et de la masse myocardique, et d'analyser la contractilité globale et segmentaire [30].

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 2** - Séquence ciné-IRM 2D b-SSFP en coupe petit-axe. A gauche en télé-diastole, à droite en télé-systole.</figcaption></figure>

Le mouvement des structures respiratoires (poumons, diaphragme et paroi thoracique) s'ajoute aux mouvements cardiaques, à l'origine d'artefacts cinétiques. La réalisation d'apnées répétées de 10 à 20 secondes permet l'acquisition complète d'une coupe du VG et de ses différentes phases en limitant ces artefacts [36,37]. Entre 10 et 15 coupes sont nécessaires pour couvrir l'ensemble des ventricules en coupe petit-axe [38], ce qui correspond à autant d'apnées. La plupart des patients adressés en IRM sont capables de tenir la durée d'apnée nécessaire, ce qui n'est pas toujours le cas des patients ayant une insuffisance cardiaque ou une atteinte respiratoire chronique.
### 1.2.2.2 Synchronisation cardiaque

Synchroniser l'acquisition au rythme cardiaque avec un enregistrement par électrocardiogramme (ECG), permet de s'affranchir des artefacts cinétiques des battements cardiaques mais aussi de pouvoir décomposer les différentes phases du cycle cardiaque [39].
Un cycle cardiaque est défini sur l'ECG par l'intervalle séparant deux ondes R, correspondant à la télé-diastole. Chaque phase devra être acquise sur plusieurs battements cardiaques successifs, de manière segmentée (Figure 3). En pratique, sur les machines actuelles, toutes les phases du cycle d'une coupe sont obtenues sur une quinzaine de battements cardiaques successifs.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 3** – Principe de l'acquisition segmentée d'une séquence de ciné-IRM.
(d'après [40]).</figcaption></figure>

#### Synchronisation rétrospective

La synchronisation cardiaque rétrospective consiste en une acquisition continue de chaque phase du cycle cardiaque sur des battements successifs qui seront à postériori réordonnées chronologiquement. C'est la synchronisation de référence en IRM cardiaque, autorisant le calcul de la FEVG puisque toutes les phases du cycle sont enregistrées [41]. Elle nécessite toutefois un rythme cardiaque régulier. Chez les patients arythmiques, l'intervalle RR ne sera plus le même d'un cycle à l'autre ce qui entrainera un décalage de phase à l'origine d'un artefact de désynchronisation (« mistriggering »).
## Synchronisation prospective

Dans la synchronisation cardiaque prospective, le nombre de phases à analyser est fixé à l'avance. L'acquisition est déclenchée après un délai fixe par rapport à l'onde R puis l'enregistrement s'interrompt vers 10 % de la fin du cycle (correspondant à la télé-diastole) qui ne sera pas acquise pour ne pas manquer l'onde R du prochain cycle [42,43]. Cette technique de synchronisation permet de s'affranchir des artéfacts de « mistriggering » mais ne permet pas de calculer le volume télé-diastolique ni la FEVG (Figure 4).

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

**Figure 4** - Artefacts de « mistriggering » chez un patient en fibrillation auriculaire. Séquence ciné-IRM en petit-axe du VG en télé-diastole (a) et télé-systole (b) en synchronisation rétrospective. Correction des artéfacts en synchronisation prospective (c) et (d) (d'après [42]).
### 1.2.3 Calcul de la FEVG

Le calcul de la FEVG nécessite l'acquisition successive de coupes de référence de ciné-IRM à partir des coupes de repérage (Figure 5) :

• Une coupe verticale grand-axe (VGA) aussi appelée « coupe 2 cavités », passant par l'apex du VG et le centre du plan de la valve mitrale. Elle permet d'étudier la paroi antérieure, apicale et inférieure du VG.

• Une coupe 4 cavités, couvrant les deux oreillettes et les deux ventricules, passant à nouveau par le milieu de la valve mitrale et la pointe du VG à partir de la coupe VGA précédente. Elle étudie les paroi septale, apicale et latérale du VG.

• Des coupes petit-axe, perpendiculaires au septum interventriculaire à partir des deux coupes précédentes et parallèles au plan des valves atrio-ventriculaires, couvrant les deux ventricules.

Après acquisition, un logiciel de post-traitement est utilisé pour le contourage endocardique du VG en télé-diastole et télé-systole sur les coupes petit-axe. Il peut être manuel, semi-automatique ou automatique et permettra de calculer les volumes ventriculaires par la méthode des disques de Simspon modifiée comme en ETT [44]. La précision du contourage, la sélection de la phase télé-diastolique et télé-systolique, et le choix de l'inclusion ou non des muscles papillaires sont des sources de variabilité inter-observateurs [45].
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 5** - Placement des coupes de référence sur les séquences ciné-IRM.</figcaption></figure>

### 1.2.4 Étude de la contractilité segmentaire

Pour standardiser l'évaluation de la cinétique segmentaire entre les différentes modalités d'imagerie cardiaque, l'American Heart Association (AHA) a proposé une segmentation du VG en 17 segments en fonction de la perfusion coronaire (Figure 6). Le VG en est divisé en 3 principaux segments : basal, médian et apical. Cette analyse est en pratique souvent visuelle, en évaluant l'épaississement des différents segments myocardiques au cours du cycle. Une échelle semi-qualitative de la contraction est généralement utilisée : akinésie (absence de mouvement), hypokinésie (baisse de l'amplitude du mouvement), hyperkinésie
(augmentation de l'amplitude) et dyskinésie (mouvement paradoxal d'expansion en systole). Cette évaluation ne nécessite pas de post-traitement d'image, mais elle reste subjective et moins reproductible qu'une approche quantitative de la contractilité. La segmentation myocardique par contourage endocardique et épicardique permet, avec les logiciels de traitement d'images, d'étudier la contractilité en mesurant l'épaississement myocardique, le raccourcissement du grand axe et du diamètre du VG en systole, mais aussi d'en déduire la masse myocardique.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 6** - Segmentation du VG en fonction de la perfusion coronaire selon la AHA, (d'après [46]).</figcaption></figure>

L'étude de la déformation myocardique (strain), permet de quantifier de manière objective la cinétique globale et régionale du VG [47]. Initialement développée en échographie et désormais en IRM, le strain permet de mesurer la modification en longueur d'un segment myocardique par rapport à son état initial au cours du temps : Strain (%) = (L-L0) / (L0), L0 correspondant à la longueur initiale en fin de diastole et L la longueur maximale en fin de systole [48].
Il existe trois composantes de strain expliquées par la disposition spécifique des fibres musculaires au sein de la paroi myocardique (Figures 7 et 8) :

* Déformation longitudinale : les fibres longitudinales sont étendues du plancher mitral à l'apex, elles induisent un raccourcissement du grand axe du VG, s'exprimant en % négatif. Elles sont principalement sous-endocardiques et sont donc les plus vulnérables à l'ischémie.

* Déformation radiale : les fibres radiales entrainent un épaississement de la paroi par raccourcissement du petit axe du VG, s'exprimant en % positif. De topographie médio-pariétale, elles sont moins sensibles à l'ischémie.

* Déformation circonférentielle : de topographie sous-endocardique et sous-épicardique disposées en spirale le long du VG, elle entraine un raccourcissement en torsion du diamètre du ventricule, s'exprimant en % négatif.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 7** – Architecture des fibres myocardiques d'après Sengupta, [49].</figcaption></figure>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 8** - Déformations multidirectionnelles du ventricule gauche. Épaississement radial, raccourcissement circonférentiel et longitudinal, (d'après [50]).</figcaption></figure>

La baisse de la FEVG survenant le plus souvent aux stades évolués de la cardiopathie ischémique, l'étude du strain est utile sur le plan thérapeutique pour détecter des anomalies précoces et infra-cliniques de la contractilité segmentaire [51]. La répartition différentes des fibres myocardiques le long de la paroi myocardique expliquerait une sensibilité accrue des fibres longitudinales à l'ischémie alors que les fibres radiales limiteraient la baisse de la FEVG, ce qui pourrait justifier en partie l'insuffisance cardiaque à FEVG préservée [52].

L'Heart Failure Association (HFA) de l'ESC a intégré le strain global longitudinal (SGL) comme critère diagnostique mineur pour le diagnostic d'IC à FEVG préservée en ETT [53].

Dans l'IC à FEVG diminuée, le SGL est corrélé à la mortalité et aux évènements cardiovasculaires de manière incrémentielle à la FEVG [54]. Dans la CI infarcie, un SGL <15% en ETT est associé à un mauvais pronostic [55].

En IRM, c'est la valeur régionale du strain circonférentiel qui serait la plus corrélée aux territoires infarcis [56-58]. Elle apporterait une évaluation objective de la taille de l'infarctus sans recours à l'injection de gadolinium, et permettrait de prédire la récupération de la fonction contractile à 6 mois [59]. Deux grandes techniques d'évaluation du strain sont utilisées, le tagging myocardique et le tissue-tracking.
1.2.4.1 Tagging myocardique

L'application de bandes de pré-saturation spatiale (séquences SPAMM : Spatial
Modulation Of Magnetization) en début d'acquisition annule le signal sous forme de bandes
noires permettant de « tatouer » le myocarde d'un motif géométrique facilitant l'analyse de la
déformation myocardique (Figure 9). L'analyse quantitative est possible par le suivi des
déformations millimétriques du tagging au cours du cycle cardiaque, qui repose sur des
techniques de post-traitement complexes, la plus utilisée est la méthode HARP (Harmonic
Phase Mri) [60]. La technique nécessite cependant une séquence d'acquisition spécifique
relativement longue et des logiciels de post-traitement dédiés rendant la méthode
difficilement applicable en routine. La faible résolution temporelle et spatiale des bandes de
pré-saturation peut aussi mener à des imprécisions dans l'étude du strain sous-endocardique et
dans les régions myocardiques amincies [61,62].

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 9** – Tagging myocardique du ventricule gauche en coupe petit-axe au cours du cycle cardiaque.
Déformation progressive centripète des lignes du tagging en systole (d'après [63]).</figcaption></figure>
1.2.4.2 Tissue-tracking

Le tissue-tracking ou « suivi tissulaire » repose exclusivement sur une analyse en post-
traitement des séquence ciné-IRM et ne nécessite pas comme le tagging de séquence dédiée
supplémentaire. Sa simplicité et rapidité d'analyse en font une méthode plus simple
d'utilisation, et peut être réalisée rétrospectivement, même si l'analyse du strain n'était pas
prévue initialement. L'analyse des déformations radiales et circonférentielles est effectuée par
segmentation du myocarde sur les coupes petit-axe, et sur la coupe « 2 cavités » du VG pour
la déformation longitudinale. Le logiciel de post-traitement peut générer des courbes et des
cartes polaires de déformation basées sur les résultats de suivi tissulaire pendant le cycle
cardiaque.

La mesure la plus utilisée est le pic systolique de strain (PSS) qui correspond à la déformation maximale (exprimée en % ou en mm). Celle-ci est applicable pour les trois types de déformations aussi bien à l'échelle globale, régionale ou segmentaire du VG. Taylor et al. ont défini des valeurs normales de strain en IRM par tissue tracking : -19,1 ± 4,1% pour le strain longitudinal global, 39,8 ± 2,3% pour le strain radial global et -18,4 ± 2,9% pour le strain circonférentiel global [64].
## 1.3 Réduction des artefacts appliquée à l'étude cardiaque

L'IRM reste encore aujourd'hui un examen relativement long quel que soit l'organe étudié, limitant sa réalisation chez les patients dyspnéiques et tolérant difficilement le décubitus. Les limites sont encore plus évidentes chez les patients atteints de cardiopathie, d'autant plus pour l'étude d'un organe en mouvement par sa propre contractilité et par la respiration. L'accélération des acquisitions est donc une voie de recherche essentielle en IRM cardiaque pour rendre plus confortable l'examen chez ces patients et réduire les artefacts cinétiques.

### 1.3.1 Techniques d'accélération

L'imagerie parallèle fait partie intégrante des machines actuelles. Elle recueille et combine les différents signaux d'un objet par plusieurs éléments de réception d'une antenne disposées en réseau. Chaque élément d'antenne recueille le signal d'une région limitée du volume étudié et de manière sous échantillonnée par l'acquisition d'une partie des lignes du plan de Fourier (l'acquisition d'une ligne sur deux représentera un facteur d'accélération de 2). L'image obtenue aura un rapport signal sur bruit diminué avec un artefact de repliement caractéristique [65]. Lorsque le volume d'intérêt est entièrement acquis par les différents éléments d'antennes, un algorithme de dépliement permet de reconstruire l'image finale. Le dépliement peut aussi bien s'opérer dans le plan de Fourier (technique SMASH) que dans l'espace image (technique SENSE : sensitivity encoding), cette dernière est la plus utilisée en pratique pour l'imagerie cardiaque [66,67]. Elle divise le temps d'acquisition par 2 ou 3 et autorise donc la réduction de la durée des apnées. Plus le nombre d'éléments d'antennes est important, plus le facteur d'accélération sera élevé. Toutefois toute anomalie survenant pendant la calibration, comme des amplitudes respiratoires irrégulières, se répercutera sur l'image finale et aboutira à la genèse d'artefacts.
Le Compress-Sensing (CS) est une deuxième technique d'accélération reposant sur l'acquisition partielle des données d'une image par compression qui sera ensuite restituée par des technique de reconstructions [68]. Elle suppose qu'une image contient à la fois du signal utile et des informations superflues qui pourront être effacées lors du processus de compression. Par exemple, le format d'image JPEG est une compression du format initial, sans perte de qualité perceptible. Le challenge du CS est donc de restituer une image compressée de qualité comparable. Le degré de compression du signal est déterminé par des coefficients de transformation de basse et de haute résolution propre à la structure étudiée. Deux étapes sont nécessaires, l'échantillonnage aléatoire puis la reconstruction itérative en post-traitement des données brutes. Le sous-échantillonnage aléatoire de l'espace k (Kt-ARC), permet de réduire le temps de la séquence en limitant la quantité de données acquises et le caractère aléatoire va rendre les artefacts de repliements (systématique dans le sous-échantillonnage) incohérents de telles sortent qu'ils soient traduits en bruit de fond, qui contient de l'information repliée exploitable [69]. La reconstruction itérative va isoler par seuillage les plus hautes amplitudes du signal du reste du bruit. Grâce à la fonction de transfert de modulation (FTM), une nouvelle amplitude de signal au sein du bruit de fond sera isolée par seuillage d'amplitude [68]. Ce processus sera répété jusqu'à extraction complète du signal initial pour augmenter le rapport signal sur bruit. La principale limite à son application clinique est la durée de calcul requise pour le traitement de ces reconstructions itératives qui nécessite de processeurs puissants et des logiciels de post-traitement spécifiques [70].
### 1.3.2 Synchronisation respiratoire

Lorsque l'état clinique du patient ne permet pas les apnées, la synchronisation de l'acquisition aux mouvements respiratoires permet de s'affranchir des artefacts respiratoires. La technique la plus simple consiste à recueillir le mouvement diaphragmatique par une sangle abdominale placée autour du patient afin de déclencher l'acquisition lors des mouvements respiratoires de faibles amplitudes, en fin d'expiration ou d'inspiration.

L'écho-navigation est une deuxième méthode de synchronisation respiratoire consistant à suivre les mouvements du diaphragme par application de deux impulsions d'onde radiofréquence dans deux plans orthogonaux centré sur le dôme de la coupole diaphragmatique droite. La direction du mouvement est établie selon un codage en fréquence.

L'acquisition ne sera déclenchée et enregistrée que pour des amplitudes limitées du mouvement diaphragmatique, dont la valeur seuil sera définie à l'avance [71]. Cette technique de synchronisation est déjà utilisée en angiographie-MR pour l'évaluation des artères coronaires, très sensibles aux mouvements cardiaques et respiratoires [72–75].
# 1.4 Deep-Learning

## 1.4.1 Définitions et principes

L'intelligence artificielle (IA) a été définie en 1956 par Marvin Minsky, l'un de ses pères fondateurs, comme un « ensemble de théories et de techniques informatiques mises en œuvre en vue d'accomplir des tâches traditionnellement associées à l'intelligence humaine, comme l'apprentissage ou la résolution de problèmes ». Son essor est expliqué par l'importance de la numérisation et du stockage informatique des données dans de nombreux domaines d'applications du quotidien (services, transports, industrie, commerce). Le domaine médical reste un des secteurs les plus dynamique pour le développement de l'IA puisqu'elle repose sur l'acquisition de nombreuses connaissances en constante évolution pour résoudre des problèmes cliniques de plus en plus complexes. La radiologie étant un champ d'étude basée sur des données informatisées, elle est propice au développement de programmes d'IA pour la détection, la classification, la segmentation et l'amélioration de qualité d'image.

Le Deep-Learning (DL) ou « apprentissage profond » est un programme d'IA destiné à établir une prédiction en utilisant un réseau de neurones à plusieurs couches [76]. Ce concept a été évoqué pour la première fois dans les années 1950 par Warren McCulloch et Walter Pitts par la publication du modèle informatique et mathématique du neurone artificiel « formel » inspiré du cerveau humain.

Le système reçoit une donnée entrante au niveau d'une première couche de neurone, pondérée d'un coefficient spécifique (poids), qui sera traitée puis transmise à la couche de neurone intermédiaire suivante assignée d'un nouveau poids selon le critère étudié. La donnée sera ensuite transmise à la couche de neurone suivante jusqu'à la couche de sortie (output). Chaque neurone de la couche suivante reçoit les données de tous les neurones de la couche précédente (Figure 10). Plus le système comporte de couches intermédiaires, plus les données de sortie seront précises et plus le système sera capable de réaliser des tâches complexes.
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 10** - Schéma représentatif d'un modèle de deep-learning et de son réseau de neurones à plusieurs couches.

(d'après [77]).</figcaption></figure>

Des coefficients sont initialement distribués de manière aléatoire dans le réseau de neurones. Afin d'aboutir à une prédiction finale pertinente, leurs valeurs devront être modifiées lors d'un processus d'entrainement, supervisé ou non. Dans le modèle supervisé le réseau compare sa prédiction au résultat de référence pour calculer un rapport d'erreur (rétro-propagation). Ce processus est répété jusqu'au seuil d'erreur acceptable choisi. Le modèle non supervisé, moins utilisé en imagerie médicale, utilise uniquement ses données d'entrée. Il a l'avantage d'être entièrement autonome puisqu'il ne nécessite pas de données comparatives référencées. Pour chaque fonction, une architecture spécifique du réseau de neurone est utilisée. La plus utilisée en imagerie médicale est la convolution de réseau de neurone (CNN), permettant l'extraction et la classification des caractéristiques d'une image sans intervention humaine en analysant que les caractéristiques les plus pertinentes de l'image [77]. La création d'un modèle de DL est complexe puisqu'il faut disposer d'un set d'entrainement de grande taille pour entrainer l'algorithme, d'un set de validation pour choisir l'architecture optimale du modèle puis d'une phase « test » pour analyser la performance de l'algorithme sur de nouvelles données.
1.4.2 Applications du deep-learning en IRM cardiaque

Un des plus vaste champ de recherche de développement du DL en radiologie concerne l'imagerie cardio-thoracique [76]. La radiographie thoracique a été considérée comme l'examen de prédilection dans l'application des premiers algorithmes de DL car il fait partie des examen radiologiques les plus pratiqués, ce qui a permis la construction d'une importante base de données. L'IRM cardiaque étant un examen de plus en plus demandé dans le bilan des cardiopathies, des algorithmes de DL ont naturellement été développés. Certains sont déjà validés et utilisés en pratique clinique. Leurs objectifs sont de répondre aux principales limites actuelles rencontrées, en diminuant la durée de l'examen, en réduisant les artefacts et le bruit de l'image, ou en facilitant le post-traitement des images comme la segmentation myocardique.
## 1.5 Objectifs de l'étude

L'objectif principal de cette étude est de comparer la valeur de la FEVG obtenue à partir d'une séquence prototype de ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images développées par DL à la séquence de ciné-IRM de référence en apnée, dans le bilan de la cardiopathie ischémique.

Les objectifs secondaires sont de comparer la mesure du volume télé-diastolique et télé-systolique, de la masse myocardique, du strain global et régional du VG, de la qualité d'image subjective, du rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde et des temps d'acquisition entre cette séquence et la séquence de référence.
# 2 MATERIEL ET METHODES

## 2.1 Caractéristiques de l'étude

Il s'agit d'une étude comparative transversale monocentrique prospective, référencée sur *ClinicalTrials.gov* en novembre 2021 (identifiant NCT05105984) et approuvée par le comité de protection des personnes (CPP) Nord-Ouest III le 4 octobre 2021. L'étude a été réalisée dans le service de radiologie du CHU d'Amiens Picardie du 31 mars 2022 au 7 juillet 2022. Les patients ont été inclus à partir des demandes adressées au service de radiologie pour la réalisation d'une IRM cardiaque dans le cadre d'un bilan de cardiopathie ischémique. Une lettre d'information avec un formulaire de consentement concernant l'étude a été envoyé aux patients en même temps que la convocation à l'examen. Le formulaire de consentement signé par les patients a été récupéré le jour de l'examen. Dans le cas où ils ont accepté de participer à l'étude, deux acquisitions d'une séquence prototype de ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images développées par Deep-Learning ont été ajoutées au protocole d'IRM habituel.

## 2.2 Critères d'éligibilité

Tous les patients de plus de 18 ans devant bénéficier d'une IRM cardiaque dans le bilan initial ou de suivi de leur CI ont été inclus.

Les critères de non-inclusion étaient le refus de participer à l'étude, un âge inférieur à 18 ans, une séquence de ciné-IRM de référence de qualité insuffisante en raison d'une impossibilité de tenir les apnées ou pour arythmie, l'arrêt de l'examen par le patient ou le radiologue quel que soit le motif, une obésité majeure avec un poids supérieur à 140 kg ne permettant pas au patient de pouvoir entrer dans le tunnel de la machine dont le diamètre est inférieur à 70cm, une personne sous tutelle ou curatelle, femme enceinte ou allaitante, allergie aux chélates de gadolinium, claustrophobie, et toute autre contre-indication à l'IRM.
## 2.3 Protocole d'acquisition

Tous les examens ont été réalisées sur une IRM 3T SIGNA Premier (GE Healthcare, Waukesha, WI (version RX29.1 R02)), avec une antenne à 20 canaux (AirCoil MultiPurpose Medium). Des électrodes à ECG ont été placées sur les patients permettant la synchronisation cardiaque et la détection de troubles du rythme éventuels pendant l'examen. Pour chaque patient éligible et ayant donné son accord, il a été réalisé le protocole d'acquisition standard de la cardiopathie ischémique avec séquences en apnée qui comprenait :

* Des séquences de repérage

* Des séquences 2D ciné b-SSFP en apnée en fin d'inspiration avec synchronisation cardiaque rétrospective dans les 3 plans suivants :

- 1 coupe 2 cavités du VG

- 1 coupe 4 cavités

- 12 à 16 coupes petit-axe couvrant l'intégralité des deux ventricules

* Une séquence de perfusion myocardique en coupes petit-axe.

* Des séquences de rehaussement tardif 2D en écho de gradient pondéré T1 en coupes petit-axe, 4 cavités et 2 cavités.

Dans le cadre de l'étude, deux acquisitions de la séquence ciné-IRM prototype en respiration libre avec reconstructions d'images par deep-learning (ciné-DL) ont été ajoutées avant la séquence de perfusion myocardique : une séquence en coupe petit-axe couvrant les deux ventricules avec acquisition des coupes sur deux battements cardiaques (ciné-DL 2RR) et l'autre séquence sur trois battements cardiaques (ciné-DL 3RR). Le nombre et la position des coupes ont été paramétrés à l'identique de la séquence de référence. Les paramètres de la séquence de référence et des deux séquences à l'étude sont présentés dans le tableau 1.
<table><caption>**Tableau 1** - Paramètres d'acquisition de la séquence de référence et des deux séquences de l'étude.</caption><thead><tr><th>Données d'acquisition</th><th>Référence</th><th>Ciné-DL 2RR</th><th>Ciné-DL 3RR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Respiration</td><td>Apnée</td><td>Respiration libre</td><td>Respiration libre</td></tr><tr><td>TR (ms)</td><td>2,7 à 3,2</td><td>2,6 à 3,1</td><td>2,6 à 3,1</td></tr><tr><td>TE (ms)</td><td>1 à 1,2</td><td>0,9 à 1,1</td><td>1 à 1,1</td></tr><tr><td>Imagerie parallèle</td><td>ASSET</td><td>Kt-ARC</td><td>Kt-ARC</td></tr><tr><td>FOV (cm)</td><td>38</td><td>38</td><td>38</td></tr><tr><td>Angle de bascule (°)</td><td>49</td><td>49</td><td>49</td></tr><tr><td>Résolution spatiale (mm)</td><td>2x1,7x7</td><td>1,7x1,5x7</td><td>1,7x1,5x7</td></tr><tr><td>Résolution temporelle (ms)</td><td>47</td><td>42</td><td>42</td></tr><tr><td>Nombres de coupes</td><td>12 à 16</td><td>12 à 16</td><td>12 à 16</td></tr><tr><td>Épaisseur de coupe (mm)</td><td>7</td><td>7</td><td>7</td></tr><tr><td>Facteur d'accélération</td><td>2</td><td>11</td><td>7</td></tr><tr><td>Phases par cycle cardiaque</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td></tr></tbody></table>

La synchronisation respiratoire était obtenue par enregistrement des mouvements diaphragmatique avec une ceinture abdominale. La fenêtre de déclenchement des acquisitions était calculée selon un « trigger-window » fixé à 60% et un « trigger-point » à 30%, correspondant à une acquisition sur 40% du cycle respiratoire (Figure 11).
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 11** – Fenêtre d'acquisition de la séquence ciné-DL au cours du cycle respiratoire. FA : Fenêtre d'acquisition, TW : Trigger-window, TP : Trigger-point.</figcaption></figure>

Ces séquences étaient accélérées grâce à la technique de sous-échantillonnage Kt-ARC ce qui permettait de réduire la durée d'acquisition. Pour chacune d'entre elles, le facteur d'accélération était adapté de telle sorte à obtenir une résolution temporelle autour de 42 ms et le même nombre de phases. Une technique supplémentaire de compensation de mouvements « MOCO » (motion correction) était utilisée pour diminuer les artefacts respiratoires. L'algorithme de reconstruction développé par deep-learning a automatiquement été appliqué sur les données d'acquisition à la reconstruction puis ont été ensuite envoyées sur la console d'interprétation pour analyse. Le protocole d'acquisition a été paramétré et enregistré sur la console de l'IRM, au nom de l'étude, afin de garantir l'uniformisation des examens.
## 2.4 Analyse des données

Toutes les séquences ont été anonymisées puis transférées sur une console d'interprétation pour être analysées au cours de sessions de lectures espacées d'au moins deux semaines par deux opérateurs :

- un interne de radiologie en fin de 4ème année d'internat (lecteur A).

- un radiologue de 15 ans d'expérience spécialisé en imagerie cardiaque (lecteur B).

La FEVG, les VTS et VTD et le score de qualité subjective ont été mesurés et calculés par les deux lecteurs. La masse myocardique, le strain 3D radial et circonférentiel global et régional et le rapport de signal du sang circulant sur le myocarde ont été mesurés par le lecteur A. Toutes ces données ont été analysées grâce au logiciel de post-traitement d'imagerie cardiaque CVI42®MR Version 5.11 Ext.0 (Circle Cardiovascular Imaging Inc, Calgary, Canada).

Les VTD et VTS ont été calculés par contourage endocardique en incluant les trabéculations et les piliers mitraux dans le volume ventriculaire. Le choix de la coupe basale et apicale du VG ainsi que la sélection de la phase télé-diastolique et télé-systolique sur les deux séquences ont été laissées à l'appréciation de chaque observateur. La masse myocardique a été obtenue par contourage endocardique et épicardique.

L'analyse du strain myocardique global et régional 3D a été effectuée avec la technique de Tissue-Tracking par contourage endocardique et épicardique sur les coupes petit axe et 2 cavités. Pour faciliter la segmentation, un plan de repère basal et apical limitant le VG a été préalablement placé sur la coupe 2 cavités (Figures 12 et 13). Les PSS radial et circonférentiel à l'échelle globale et régionale (basal, médian et apical) ont été mesurés.

Les durées d'acquisitions des séquences de ciné-IRM ont été relevées.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Figure 12** - Segmentation myocardique du ventricule gauche en coupe petit-axe. En rouge le contourage endocardique et en vert le contourage épicardique, en télé-diastole (première ligne) et télé-systole (deuxième ligne).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Figure 13** - Segmentation myocardique du ventricule gauche en coupe 2 cavités. A gauche en télé-diastole, à droite en télé-systole. Un plan de repère basal et apical (en bleu foncé) facilite la segmentation endocardique.</figcaption></figure>
Le calcul du rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde du VG a été effectué en plaçant deux régions d’intérêt sur une coupe médio-ventriculaire dans le septum interventriculaire et dans la cavité ventriculaire gauche en évitant les piliers et les trabéculations (Figure 14).

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 14** – Mesure du rapport de signal entre le myocarde et la cavité ventriculaire.</figcaption></figure>

Un score de qualité subjective d'image a également été réalisé à l'aide d'une échelle en 4 points (Figure 15) :

• 0 : non interprétable.

• 1 : artefacts gênant l'interprétation.

• 2 : image de bonne qualité avec artefacts ne gênant pas l'interprétation.

• 3 : excellente qualité d'image et très peu d'artefacts.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 15** – Coupes petit-axe représentant les différents scores de l'échelle visuelle de qualité subjective.</figcaption></figure>
## 2.5 Analyse statistique

Les données quantitatives étaient exprimées en moyenne ± écart-type. Un test des rangs signé de Wilcoxon a été employé pour comparer les scores de qualité subjective des images, les mesures de contrastes ainsi que les durées d'examens. Les corrélations entre mesures ont été évaluées à l'aide du test de corrélation de Spearman, avec leurs intervalles de confiance à 95% (IC 95%). Les p-valeurs étaient considérées comme significatives au seuil de 5%.

Des analyses de Bland et Altman ont été utilisées pour mesurer l'agrément entre les techniques d'acquisition et les observateurs. Le coefficient de corrélation intra-classe (ICC) a également été calculé pour estimer la variabilité des mesures entre observateurs et entre les techniques.

Toutes les analyses ont été réalisées à l'aide du logiciel logiciel RStudio (PBC, Boston, MA) version 1.3.1093 (R v.4.0.2).
# 3 RESULTATS

## 3.1 Description de la population

Sur l'ensemble des demandes d'IRM cardiaque reçues par le service de radiologie du CHU d'Amiens-Picardie, 27 patients étaient éligibles durant la durée d'inclusion de l'étude.

Parmi eux 4 patients ont été exclus : 2 patients n'ont pas souhaité participer à l'étude, un patient qui ne s'est pas présenté le jour de l'examen et un patient porteur d'un pacemaker IRM non-compatible. 6 patients ont été exclus de l'étude : 4 patients avec une séquence de référence de qualité insuffisante pour réaliser des mesures fiables à cause d'une arythmie, un patient qui a souhaité arrêter l'examen et un patient pour lequel les séquences de l'étude n'ont pas pu être réalisées en raison d'un problème technique. Au total 17 patients ont été inclus (Figure 16).

Les données des patients concernant l'âge, le sexe, le poids, la taille, la fréquence cardiaque ont été relevées au moment de la réalisation de l'IRM et sont résumées dans le tableau 2.

<table><caption>**Tableau 2 - Caractéristiques de la population.**</caption><thead><tr><td>Caractéristiques</td><td>Résultats</td></tr></thead><tbody><tr><td>Homme (%)</td><td>14 (82)</td></tr><tr><td>Femme (%)</td><td>3 (18)</td></tr><tr><td>Age (ans)</td><td>62,8 ±12,4</td></tr><tr><td>Poids (kg)</td><td>87,7 ± 22,9</td></tr><tr><td>Taille (cm)</td><td>172,7 ± 8</td></tr><tr><td>IMC (kg/m²)</td><td>26,4 (Q1-Q3 : [23,4 ; 36,3])</td></tr><tr><td>Fréquence cardiaque (bpm)</td><td>69 ± 10,9</td></tr></tbody></table>

Les valeurs sont exprimées en nombre (%), moyenne ± déviation-standard ou médiane (écart interquartile).
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 16 - Organigramme de l'étude**</figcaption></figure>
## 3.2 Mesures de la FEVG et des volumes ventriculaires gauche

### 3.2.1 Analyse inter-techniques

La FEVG et les volumes moyens télé-diastoliques et télé-systoliques obtenus par les 2 lecteurs sur les séquences de référence, ciné-DL 2RR et 3RR sont rapportés dans le tableau 3. Les tableaux de corrélation de Spearman comparant les mesures de FEVG, VTD et VTS entre les séquences ciné de référence, ciné-DL 2 RR et 3 RR pour le lecteur A sont représentés sur le tableau 4 et pour le lecteur B sur le tableau 5.

En raison d'un problème technique ne permettant pas d'obtenir les reconstructions par DL, il n'a pas été possible d'obtenir pour 3 patients de l'étude les images de l'une des deux séquences ciné-DL. Concernant la FEVG, une excellente corrélation a été retrouvée entre la séquence de référence et les deux séquences ciné-DL (r = 0,93 à 0,99, p < 10⁻³) pour les 2 lecteurs. La corrélation était également excellente entre les deux séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR pour le lecteur A (r = 0,96, p < 10⁻³) et pour le lecteur B (r = 0,99, p < 10⁻³). Concernant le VTD, la corrélation était modérée pour les deux lecteurs sur la séquence ciné-DL 2 RR (r = 0,65 pour le lecteur A, r = 0,62 pour le lecteur B), mais bonne sur la séquence ciné-DL 3 RR pour les deux lecteurs (r = 0,75 pour le lecteur A, r = 0,88 pour le lecteur B). La corrélation était excellente entre les deux séquences ciné-DL pour le lecteur A (r = 0,85) et pour le lecteur B (r = 0,93). Concernant le VTS, une excellente corrélation a été retrouvée entre la séquence de référence et les deux séquences ciné-DL (r = 0,88 à 0,95) pour les 2 lecteurs. La corrélation était également excellente entre les deux séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR (r = 0,96 et 0,99) pour les 2 lecteurs.

<table><caption>**Tableau 3** – Moyennes ± écart-type des FEVG et des volumes du VG concernant les séquences de l'étude. Les résultats sont rapportés en moyenne ± écart-type.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Référence</th><th colspan="2">Ciné-DL 2 RR</th><th colspan="2">Ciné-DL 3 RR</th></tr><tr><th>Lecteur A</th><th>Lecteur B</th><th>Lecteur A</th><th>Lecteur B</th><th>Lecteur A</th><th>Lecteur B</th></tr></thead><tbody><tr><th>FEVG (%)</th><td>43.1 ± 15.2</td><td>43,6 ± 14,98</td><td>42.6 ± 14.6</td><td>43,5 ± 14,7</td><td>43.4 ± 13.7</td><td>42,6 ± 15,5</td></tr><tr><th>VTD (ml)</th><td>179.9 ± 53.8</td><td>195,8 ± 53,6</td><td>203.3 ± 42.9</td><td>206,2 ± 39,9</td><td>220.2 ± 61.5</td><td>215,4 ± 56,5</td></tr><tr><th>VTS (ml)</th><td>105.9 ± 49.5</td><td>114,3 ± 50,8</td><td>121.1 ± 50.9</td><td>119,6 ± 46,5</td><td>129.4 ± 57.9</td><td>128,6 ± 57,2</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Tableau 4** – Tableau de corrélation comparant les mesures de FEVG, VTD et VTS entre les séquences ciné de référence, ciné-DL 2 RR et 3 RR pour le lecteur A.</caption><thead><tr><th>Lecteur A</th><th>FEVG</th><th>VTD</th><th>VTS</th></tr></thead><tbody><tr><td>Référence vs Ciné-DL 2 RR</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation (r)</td><td>0,93</td><td>0,65</td><td>0,89</td></tr><tr><td>Seuil de significativité (p)</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p &lt; 0,008</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Référence vs Ciné-DL 3 RR</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation (r)</td><td>0,98</td><td>0,75</td><td>0,88</td></tr><tr><td>Seuil de significativité (p)</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p = 0,002</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Ciné-DL 2RR vs Ciné-DL 3 RR</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation (r)</td><td>0,96</td><td>0,85</td><td>0,96</td></tr><tr><td>Seuil de significativité (p)</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 5** - Tableau de corrélation comparant les mesures de FEVG, VTD et VTS entre les séquences ciné de référence, ciné-DL 2 RR et 3 RR pour le lecteur B.</caption><thead><tr><th>Lecteur B</th><th>FEVG</th><th>VTD</th><th>VTS</th></tr></thead><tbody><tr><td>Réf vs Ciné-DL 2 RR</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation (r)</td><td>0,99</td><td>0,62</td><td>0,92</td></tr><tr><td>Seuil de significativité (p)</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p = 0,013</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Réf vs Ciné-DL 3 RR</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation (r)</td><td>0,99</td><td>0,88</td><td>0,95</td></tr><tr><td>Seuil de significativité (p)</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p = 0,013</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td></tr><tr><td>Ciné-DL 2 RR vs Ciné-DL 3 RR</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation (r)</td><td>0,99</td><td>0,93</td><td>0,99</td></tr><tr><td>Seuil de significativité (p)</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td><td>p = 0,013</td><td>p &lt; 10<sup>-3</sup></td></tr></tbody></table>
Les représentations graphiques en nuages de points comparant la FEVG entre ces 3 séquences pour les 2 lecteurs sont présentées sur la Figure 17.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Lecteur B: FEVG (%) / Ciné-DL 2 RR vs Référence</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Lecteur A: FEVG (%) / Ciné-DL 3 RR vs Référence</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Lecteur B: FEVG (%) / Ciné-DL 3 RR vs Référence</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Lecteur A: FEVG (%) / Ciné-DL 2 RR vs Ciné-DL 3 RR</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Lecteur B: FEVG (%) / Ciné-DL 2 RR vs Ciné-DL 3 RR</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

**Figure 17** - Graphiques en nuage de points illustrant la corrélation des mesures de FEVG entre la séquence de référence, Ciné-DL 2 RR et Ciné-DL 3 RR, pour le lecteur A (à gauche) et le lecteur B (à droite).
Les tableaux de corrélation intra-classe (ICC) comparant les mesures de FEVG, VTD et VTS entre les séquences ciné de référence, ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR pour le lecteur A sont représentés sur le tableau 6 et pour le lecteur B sur le tableau 7. Des représentations graphiques de Bland-Altman comparant la FEVG, le VTD et VTS entre ces 3 séquences pour le lecteur A sont présentés (Figure 18).

Pour le calcul de la FEVG, une excellente concordance a été observée entre la séquence de référence et les deux séquences ciné-DL et entre les deux séquences ciné-DL (ICC > 0,97, p < 10⁻³) pour les 2 lecteurs. Le biais était négligeable pour les 2 lecteurs [-0,7% à +1,32%] avec les deux séquences ciné-DL.

Concernant le VTD, la concordance était modérée entre la séquence référence et la séquence ciné-DL 2 RR pour le lecteur A (ICC = 0,58, p = 0,03) ainsi que pour le lecteur B (ICC = 0,71, p = 0,003). Avec la séquence ciné-DL 3 RR, la concordance était également modérée chez le lecteur A (ICC = 0,71, p = 0,02), mais excellente chez le lecteur B (ICC = 0,93, p < 10⁻³).

Concernant le VTS, la concordance était bonne à excellente pour les 2 lecteurs pour la séquence ciné-DL 2 RR (ICC = 0,79 à 0,93, p < 0,007) et excellente pour la séquence ciné-DL 3 RR (ICC = 0,85 à 0,96, p < 0,003).

Il existait également une excellente concordance pour les 2 lecteurs entre les deux séquences ciné-DL aussi bien pour le VTD que pour le VTS (ICC > 0,91, p < 10⁻³).

Les VTD et VTS était surestimés chez les deux lecteurs, principalement pour le lecteur A. Chez celui-ci, les VTD était surestimés dans la majorité des mesures (15 patients) sur les deux séquences ciné-DL comparativement à la séquence de référence (biais pour le VTD = -32 ml [IC95% = - 48,5 ; -15,4] en ciné-DL 2 RR, et biais = -36,7 ml [IC95% = - 55,2 ; -18,3] en ciné-DL 3 RR).
<table><caption>**Tableau 6** – Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman des mesures de FEVG, VTD et VTS entre la séquence de référence, ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR pour le lecteur A.</caption><thead><tr><th>Lecteur A<br>Référence vs Ciné-DL 2 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,97</td><td>0,58</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>1,32 [-0,7 ; +3,3]</td><td>-32 [-48,5 ; -15,4]</td><td>-22,3 [-34,9 ; -9,6]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-5,9 ; +8,6]</td><td>[-92,9 ; +28,9]</td><td>[-68,9 ; +24,2]</td></tr></tbody><thead><tr><th>Lecteur A<br>Référence vs Ciné-DL 3 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,97</td><td>0,71</td><td>0,85</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>-0,4 [-2,3 ; +1,4]</td><td>-36,7 [-55,2 ; -18,3]</td><td>-21,2 [-33,8 ; -8,5]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-7,1 ; +6,2]</td><td>[-102 ; +28,6]</td><td>[-65,9 ; +23,6]</td></tr></tbody><thead><tr><th>Lecteur A<br>Ciné-DL 2 RR vs 3 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,97</td><td>0,91</td><td>0,98</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>-2 [-3,9 ; -0,2]</td><td>-5,1 [-16,4 ; +6,1]</td><td>+2,3 [-4 ; +8,6]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-8,2 ; +4,2]</td><td>[-43,3 ; +33,1]</td><td>[-19,1 ; +23,6]</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 7** - Corréations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman des mesures de FEVG, VTD et VTS entre la séquence de référence, ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR pour le lecteur B.</caption><thead><tr><th>Lecteur B<br>Référence vs Ciné-DL 2 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,99</td><td>0,71</td><td>0,93</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>0,7 [-0,2 ; +1,6]</td><td>-19 [-33,4 ; -4,6]</td><td>-12 [-19,1 ; -4,9]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-2,6 ; +4]</td><td>[-72 ; +33,9]</td><td>[-38 ; +14]</td></tr></tbody><thead><tr><th>Lecteur B<br>Référence vs Ciné-DL 3 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,97</td><td>0,93</td><td>0,96</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>-0,7 [-0,4 ; +1,7]</td><td>-14,6 [-23,2 ; -6]</td><td>-11 [-17,8 ; -4,2]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-3 ; +4,4]</td><td>[-44,9 ; +15,7]</td><td>[-35 ; +13]</td></tr></tbody><thead><tr><th>Lecteur B<br>Ciné-DL 2 RR vs 3 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,99</td><td>0,99</td><td>0,99</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>-0,08 [-0,9 ; +0,7]</td><td>-1,7 [-5,7 ; +2,2]</td><td>-1,3 [-4,1 ; +1,5]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-2,7 ; +2,5]</td><td>[-15 ; +11,6]</td><td>[-10,9 ; +8,3]</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**Figure 18** - Graphiques de Bland-Altman des mesures de FEVG, VTS et VTS entre la séquence de référence et les deux ciné-DL pour le lecteur A.</figcaption></figure>
### 3.2.2 Analyse inter-observateur

Concernant la FEVG, une excellente concordance inter-observateur a été observée entre la séquence référence et les deux séquences ciné-DL ($r > 0,94, p < 10^{-3}$).

La corrélation inter-observateurs était bonne à excellente pour les VTD et VTS sur les trois séquences ($r = 0,82$ à $0,98, p < 10^{-3}$).

Les résultats des calculs de corrélations intra-classes résumés dans le tableau 8 confirment cette excellente concordance inter-observateur pour le calcul de la FEVG avec les deux séquences ciné-DL ($ICC > 0,97, p < 10^{-3}$) avec un faible biais [-0,78 à + 0,96 %], ainsi que pour les VTD et VTS ($ICC > 0,87, p < 10^{-3}$).

Les représentations graphiques de Bland-Altman concernant la FEVG sont présentés (Figure 19).

<table><caption>**Tableau 8** – Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman inter-observateurs pour la FEVG, les VTD et VTS concernant la séquence de référence et les séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR.</caption><thead><tr><th>Référence</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,98</td><td>0,94</td><td>0,97</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>0,46 [-1,01 ; +1,9]</td><td>15,9 [+9,9 ; +21,9]</td><td>8,4 [+3,6 ; +13,3]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-5,2 ; +6,07]</td><td>[-6,9 ; +38,7]</td><td>[-9,96 ; +26,8]</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th>Ciné-DL 2 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,97</td><td>0,87</td><td>0,96</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>0,96 [-0,95 ; +2,85]</td><td>2,9 [-8,4 ; +14,2]</td><td>-1,5 [-8,9 ; +5,9]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-6 ; +7,9]</td><td>[-38,5 ; +44,4]</td><td>[-28,8 ; +25,8]</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th>Ciné-DL 3 RR</th><th>FEVG (%)</th><th>VTD (ml)</th><th>VTS (ml)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICC</td><td>0,97</td><td>0,94</td><td>0,98</td></tr><tr><td>Biais (IC 95%)</td><td>-0,78 [-2,7 ; +1,1]</td><td>-4,8 [-16,2 ; +6,6]</td><td>-0,8 [-8 ; +6,4]</td></tr><tr><td>Limite de concordance</td><td>[-7,5 ; +5,9]</td><td>[-45,2 ; +24,6]</td><td>[-26,2 ; +24,6]</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>**Figure 19** - Graphiques de Bland-Altman illustrant la concordance inter-observateur pour la mesure de la FEVG sur la séquence de référence et les séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR.</figcaption></figure>
### 3.3 Mesures de la masse myocardique et du strain du ventricule gauche.

Les valeurs moyennes de la masse myocardique et du strain global et régional du VG pour les composantes radiales et circonférentielles sont rapportées dans le tableau 9.

Concernant la masse myocardique, il a été retrouvé une bonne corrélation entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR (r = 0,84, p < 10⁻³), une excellente corrélation avec la ciné-DL 3 RR (r = 0,96, p < 10⁻³), et entre les deux séquences ciné-DL (r = 0,89, p < 10⁻³).

L'étude du strain global montre de bonnes à excellentes corrélations entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR (r = 0,88 à 0,96, p < 10⁻³), avec la séquence ciné-DL 3 RR (r = 0,87 à 0,92, p < 10⁻³), ainsi qu'entre les deux séquences ciné-DL (r = 0,84 à 0,92, p < 10⁻³). Une corrélation modérée a été retrouvée pour le strain circonférentiel apical entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR (r = 0,66, p < 10⁻³), avec la séquence ciné-DL 3 RR (r = 0,63, p = 0,03), et entre les deux séquences ciné-DL (r = 0,71, p = 0,02). La corrélation était également modérée pour le strain radial médian en comparaison avec la séquence ciné-DL 2 RR (r = 0,71, p = 0,006) et pour le strain radial apical avec la séquence ciné-DL 3 RR (r = 0,71, p = 0,009).

<table><caption>**Tableau 9** - Moyennes ± écart-type de la masse myocardique, du strain global et du strain régional myocardique dans leur composante radiale et circonférentielle pour la séquence de référence et les séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR.</caption><thead><tr><th></th><th>Référence</th><th>Ciné-DL 2 RR</th><th>Ciné-DL 3 RR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masse myocardique (g/m²)</td><td>70,6 ± 16</td><td>64 ± 19,5</td><td>67 ± 18,9</td></tr><tr><td>Strain global (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Radial</td><td>20.2 ± 15.6</td><td>21 ± 14.3</td><td>20.6 ± 11.8</td></tr><tr><td>Circonférentiel</td><td>-11.4 ± 5.1</td><td>-11 ± 4.6</td><td>-10.5 ± 4.3</td></tr><tr><td>Strain régional radial (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>27.9 ± 15.7</td><td>25.4 ± 12.1</td><td>25.5 ± 15.4</td></tr><tr><td>Médian</td><td>18.8 ± 16.5</td><td>19.3 ± 11</td><td>19.2 ± 10.3</td></tr><tr><td>Apical</td><td>20.5 ± 20.5</td><td>23.4 ± 21.1</td><td>23.4 ± 15.6</td></tr><tr><td>Strain régional circonférentiel (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>-9.6 ± 5.9</td><td>-10.9 ± 5</td><td>-9.8 ± 4.7</td></tr><tr><td>Médian</td><td>-10 ± 5.8</td><td>-11.8 ± 4.9</td><td>-11.6 ± 4.5</td></tr><tr><td>Apical</td><td>-13.9 ± 5.7</td><td>-12.7 ± 5.1</td><td>-11.5 ± 5.3</td></tr></tbody></table>
Les calculs d'ICC et analyses de Bland-Altman (tableaux 10, 11 et 12) ont montrés, concernant la masse myocardique, une bonne à excellente concordance entre la séquence de référence et les deux séquences ciné-DL, et entre les deux séquences ciné-DL (ICC = 0,83 à 0,94, p < 10⁻³).

Pour le strain global radial et circonférentiel, la concordance était également bonne à excellente entre ces trois séquences (ICC = 0,81 à 0,93, p < 10⁻³).

Concernant le strain régional, une corrélation modérée a été retrouvée, entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR pour le strain radial basal et médian (ICC = 0,72 à 0,76, p < 10⁻³) et entre la séquence de référence et ciné-DL 3 RR pour le strain radial médian et apical (ICC = 0,68 à 0,72, p < 10⁻³).

La plus faible concordance concerne le strain circonférentiel apical entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR (ICC = 0,61, p < 10⁻³) et pour la séquence ciné-DL 3 RR (ICC = 0,62, p < 10⁻³), avec toutefois un biais négligeable en ciné DL 2 RR (-1,8%) et 3 RR (-1,4%).

<table><thead><tr><th>Référence vs Ciné-DL 2 RR</th><th>ICC</th><th>Biais (IC 95%)</th><th>Limites de concordance</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masse myocardique (g/m²)</td><td>0,83</td><td>5,6 [+0,6 ; +10,6]</td><td>[-12,8 ; +24]</td></tr><tr><td>Strain global (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Radial</td><td>0,93</td><td>0,04 [-3,3 ; +3,4]</td><td>[-11,7 ; +11,8]</td></tr><tr><td>Circonférentiel</td><td>0,93</td><td>-0,6 [-1,6 ; +0,5]</td><td>[-4,2 ; +3,1]</td></tr><tr><td>Strain régional radial (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>0,76</td><td>2,8 [-3,3 ; +8,8]</td><td>[-17, 7 ; +23,3]</td></tr><tr><td>Médian</td><td>0,72</td><td>0,06 [-6,6 ; +6,7]</td><td>[-22,6 ; +22,7]</td></tr><tr><td>Apical</td><td>0,92</td><td>-0,5 [-5,6 ; +4,7]</td><td>[-18 ; +17,1]</td></tr><tr><td>Strain régional circonférentiel (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>0,87</td><td>0,3 [-1,4 ; +2]</td><td>[-5,5 ; +6]</td></tr><tr><td>Médian</td><td>0,95</td><td>-0,06 [-1,1 ; +1]</td><td>[-3,6 ; +3,4]</td></tr><tr><td>Apical</td><td>0,62</td><td>-1,8 [-4,5 ; +1]</td><td>[-11,2 ; +7,6]</td></tr></tbody></table>

**Tableau 10** – Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman pour la masse myocardique, le strain global et régional entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR.
<table><caption>**Tableau 11** - Corrélation intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman pour la masse myocardique, le strain global et régional entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 3 RR.</caption><thead><tr><th>Référence vs Ciné-DL 3 RR</th><th>ICC</th><th>Biais (IC 95%)</th><th>Limites de concordance</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masse myocardique (g/m²)</td><td>0,89</td><td>5,2 [+1.3 ; +9,1]</td><td>[-8.7 ; +19]</td></tr><tr><td>Strain global (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Radial</td><td>0,81</td><td>0,6 [-4.7 ; +6]</td><td>[-17.5 ; +18.8]</td></tr><tr><td>Circonférentiel</td><td>0,87</td><td>-0,8 [-2.2 ; +0.6]</td><td>[-5.7 ; +4]</td></tr><tr><td>Strain régional radial (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>0,78</td><td>0,9 [-6 ; +7.9]</td><td>[-21.6 ; +23.3]</td></tr><tr><td>Médian</td><td>0,72</td><td>1 [-6 ; +8]</td><td>[-21.8 ; +23.8]</td></tr><tr><td>Apical</td><td>0,68</td><td>-0,9 [-10,7 ; +8.8]</td><td>[-32.4 ; +30.6]</td></tr><tr><td>Strain régional circonférentiel (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>0,85</td><td>0,2 [-1.8 ; +2.1]</td><td>[-6.1 ; +6.5]</td></tr><tr><td>Médian</td><td>0,93</td><td>0,2 [-1 ; +1.5]</td><td>[-3.7 ; +4.2]</td></tr><tr><td>Apical</td><td>0,61</td><td>-1,4 [-4.2 ; +1.5]</td><td>[-10.5 ; +7.8]</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 12** - Corrélation intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman pour la masse myocardique, le strain global et régional entre la séquence ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR.</caption><thead><tr><th>Ciné-DL 2 RR vs Ciné-DL 3 RR</th><th>ICC</th><th>Biais (IC 95%)</th><th>Limites de concordance</th></tr></thead><tbody><tr><td>Masse myocardique (g/m²)</td><td>0,94</td><td>-0,8 [-4,9 ; +3,3]</td><td>[-14.7 ; +13,2]</td></tr><tr><td>Strain global (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Radial</td><td>0,87</td><td>0,1 [-4,3 ; +4,4]</td><td>[-14 ; +14,2]</td></tr><tr><td>Circonférentiel</td><td>0,91</td><td>-0,7 [-1,8 ; +0,5]</td><td>[-4,5 ; +3,2]</td></tr><tr><td>Strain régional radial (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>0,91</td><td>-2,1 [-6,3 ; +2,1]</td><td>[-14,3 ; +10,2]</td></tr><tr><td>Médian</td><td>0,86</td><td>-1,1 [-5,1 ; +3]</td><td>[-12,9 ; +10,8]</td></tr><tr><td>Apical</td><td>0,79</td><td>-1,6 [-10,4 ; +7,1]</td><td>[-27 ; +24]</td></tr><tr><td>Strain régional circonférentiel (%)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal</td><td>0,89</td><td>-0,3 [-2 ; +1,4]</td><td>[-5,3 ; +4,6]</td></tr><tr><td>Médian</td><td>0,96</td><td>0,3 [-0,7 ; +1,3]</td><td>[-2,5 ; +3,1]</td></tr><tr><td>Apical</td><td>0,83</td><td>-0,2 [-2,3 ; +1,9]</td><td>[-6,4 ; +5,9]</td></tr></tbody></table>
## 3.4 Mesures de contraste et score de qualité subjective des images

Les valeurs moyennes du rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde du lecteur A et du score de qualité subjective des images de la séquence de référence et des deux séquences ciné-DL pour les 2 lecteurs sont présentés dans le tableau 13.

<table><caption>**Tableau 13** - Valeurs moyennes du rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde et du score de qualité subjective des images pour les 2 lecteurs de la séquence de référence et des séquences ciné-DL 2RR et 3 RR.</caption><thead><tr><th>Lecteur A</th><th>Référence</th><th>Ciné-DL 2 RR</th><th>Ciné-DL 3 RR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Rapport de signal</td><td>3.26 ± 0.86</td><td>2.69 ± 0.65</td><td>2.67 ± 0.63</td></tr><tr><td>Score de qualité subjective</td><td>2.29 ± 0.59</td><td>1.44 ± 0.51</td><td>1.40 ± 0.51</td></tr></tbody><thead><tr><th>Lecteur B</th><th>Référence</th><th>Ciné-DL 2 RR</th><th>Ciné-DL 3 RR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Score de qualité subjective</td><td>2 ± 0,71</td><td>1,44 ± 0,51</td><td>1,2 ± 0,41</td></tr></tbody></table>

Toutes les images provenant de la séquence de référence étaient de qualité suffisante pour être interprétables (score supérieur ou égal à 1).

Aucune image des séquences ciné-DL 2 et 3 RR était non-interprétable.

Pour le lecteur A, le score de qualité subjective de la séquence de référence était significativement supérieur à ceux des séquences ciné-DL 2 RR (p= 0,002) et 3 RR (p= 0,009). Il y avait également une différence statistiquement significative chez le lecteur B du score de qualité d'image entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR (p = 0,02) et avec la séquence ciné-DL 3 RR (p = 0,015).

Aucune différence significative n'était relevée entre les deux séquences ciné-DL concernant le rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde et le score de qualité subjective des images.
## 3.5 Durées d'acquisition

Les valeurs moyennes des durées d'acquisition de la séquence de référence en apnée (sans compter les temps de récupérations entre chaque apnées) et des séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR en respiration libre sont présentées dans le tableau 14.

<table><caption>**Tableau 14** - Valeurs moyennes des durées d'acquisition de la séquence de référence et des séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR.</caption><thead><tr><th></th><th>2D</th><th>Ciné-DL 2 RR</th><th>Ciné-DL 3 RR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Durée d'acquisition (min)</td><td>2.06 ± 0.57</td><td>1.23 ± 0.41</td><td>1.58 ± 0.39</td></tr></tbody></table>
# 4 DISCUSSION

## 4.1 Mesures de la FEVG et des volumes ventriculaires gauches

Notre étude est la première à étudier la performance des reconstructions d'images développées par DL, en pratique clinique chez des patients atteints de cardiopathie ischémique, pour la mesure des paramètres du VG. La précision dans la mesure de la FEVG et des volumes ventriculaires est primordiale chez ces patients afin d'adapter leur prise en charge thérapeutique. Notre étude a montré une excellente corrélation concernant les mesures de FEVG et de VTS du VG, entre la séquence de référence ciné 2D b-SSFP en apnée et les deux séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR en respiration libre avec reconstructions d'images par DL, ainsi qu'une excellente corrélation inter-observateur. La concordance était toutefois modérée pour le VTD qui était surestimé sur les deux séquences ciné-DL (biais de -32 ml en ciné-DL 2 RR et de -36,7 ml en ciné-DL 3 RR pour le lecteur A). Ces résultats étaient sans conséquence sur le calcul de la FEVG, les mesures de VTS étant également surestimées sur les deux séquences ciné-DL (biais de -22,3 ml en ciné-DL 2 RR et de -21,2 ml en ciné-DL 3 RR chez le lecteur A) mais restaient bien corrélées à la séquence de référence. La concordance était ainsi excellente pour la FEVG (ICC>0,97) et le biais négligeable (-0,7% à 1,32%) pour les deux lecteurs. Le biais le plus important dans l'analyse des mesures volumiques concernait la mesure du VTD avec la séquence ciné-DL 3 RR chez le lecteur A (-36,7 ml). Toutefois cette séquence était mieux corrélée à la séquence de référence que la séquence ciné-DL 2 RR à la fois pour les corrélations de Spearman et pour les analyses d'ICC pour les 2 lecteurs malgré ce biais. Ces résultats incitent donc à préférer la séquence cine-DL 3 RR pour l'analyse du VTD, paramètre important pour évaluer le remodelage ventriculaire dans la cardiopathie ischémique.

Ces différences de mesures par rapport à la séquence de référence peuvent être expliquées par la variation du niveau de coupe lié à la synchronisation respiratoire. En effet, si l'acquisition d'une coupe se fait sur un nombre plus important de battements cardiaques (3RR contre 2 RR), il y a plus de risque qu'une partie du reste de l'acquisition soit obtenue sur le prochain cycle respiratoire, à une position différente de l'acquisition initiale.
Le rapport de signal du sang circulant sur le signal du myocarde est plus élevé de même que le score de qualité d'image subjective sur la séquence de référence que sur les deux séquences ciné-DL. Cela rend moins aisée la précision du contourage endocardique et le choix de la coupe basale qui impactent la mesure des volumes ventriculaires. Par ailleurs le plan des coupes petit-axe du VG pouvait différer sur les séquences ciné-DL par rapport à la séquence de référence contribuant à la variabilité des mesures volumiques.

Ces résultats sont concordants avec l'étude réalisée en 2021 par Zucker et al. [78], la seule à ce jour à avoir comparé une séquence de ciné-IRM en respiration libre avec reconstructions d'images développées par DL à la séquence ciné 2D b-SSFP de référence. L'algorithme de reconstruction avait été entrainé auparavant sur les images de 22 volontaires sains. L'étude portait sur une population de 50 enfants et jeunes adultes consécutifs ayant bénéficié d'une IRM pour le bilan de leur cardiopathie. Les examens ont été réalisé sur des IRM 1,5T et 3T (GE Healthcare), avec une antenne de 32 canaux et des paramètres d'acquisition variables. 6 patients ont réalisé les séquences de référence en respiration libre. Certains paramètres de cette séquence similaire à la nôtre était différents, comme le facteur d'accélération à 12 et une fenêtre d'acquisition sur 1 battement cardiaque (1 RR). La concordance était excellente pour le VTD (ICC=0,97) et le VTS (ICC=0,95) mais plus modérée pour la FEVG (ICC=0,76) avec un biais négligeable (0,7%) et des limites d'agrément à -9,3 et 10,8 %. La durée moyenne de cette séquence était significativement plus courte (0,9 min pour la séquence ciné en respiration libre avec DL contre 3 min pour la séquence de référence, $p < 10^{-3}$) et le score moyen de qualité d'image subjective, était légèrement inférieur à la séquence de référence. Ce travail avait fait suite à une étude préliminaire [79] destinée à entrainer un algorithme de reconstruction par DL (DL-ESPIRiT) sur des patients volontaires sains et de comparer les paramètres du VG par rapport à une séquence rapide combinant imagerie parallèle et CS (PICS) en apnée. Cette étude avait alors montré des résultats fiables dans la mesure de FEVG (biais = -0,56 %), du VTD (biais = -1,84 ml), et du VTS (biais = -0,15 ml).

D'autres études visant à comparer les paramètres du VG par des séquences rapides en respiration libre en comparaison à une séquence de référence 2D-bSSFP en apnée ont été réalisées avec des résultats comparables à notre étude, mais sans utilisation de reconstructions par Deep-Learning.
Dans une étude sur 63 patients atteints de diverses cardiopathies qui ont bénéficié d'une IRM cardiaque à 3T, Kido et al. [80] ont étudié la performance d'une séquence ciné-IRM avec Compress-Sensing en respiration libre sans synchronisation respiratoire. Ils ont utilisé une synchronisation cardiaque prospective sur deux battements cardiaques afin de pouvoir couvrir l'ensemble du cycle cardiaque. La durée moyenne d'acquisition était significativement plus courte pour la séquence en respiration libre (113 ± 7 secondes pour la séquence standard en incluant la période de récupération de 12 secondes entre les apnées, contre 24 ± 4 secondes pour la séquence en respiration libre) mais seulement 8 coupes ont été acquises. La corrélation avec la séquence de référence était excellente pour la FEVG, le VTD et le VTS du VG (r = 0,94, 0,92 et 0,97 respectivement) avec un biais négligeable (-1.1%, +2,1 ml et +2,2 ml respectivement). La qualité d'image de la séquence était inférieure à celle de la séquence de référence mais elles étaient acceptables pour tous les patients inclus.

Dans une étude relativement ancienne datant de 2000, Nicholas et al. [81] ont évalué la performance d'une séquence de ciné-IRM en respiration libre avec synchronisation respiratoire par écho- navigation chez 15 patients dyspnéiques en insuffisance cardiaque et 10 volontaires sains. Les mesures du VTD et du VTS du VG ainsi que celle de la FEVG étaient tout à fait comparable à la séquence de référence en apnée (variabilité (%) : 4,2 ± 5,4, 3,7 ± 2,3 et 6 ± 6,9 respectivement). L'inconvénient de cette technique de synchronisation respiratoire est qu'elle nécessite une fréquence respiratoire régulière, ce qui n'est pas toujours le cas chez les patients dyspnéiques, retardant ainsi l'acquisition des coupes sur le cycle respiratoire suivant et prolongeant la durée finale d'examen [82]. La durée d'acquisition moyenne de la séquence étudiée en comparaison de la séquence de référence était de 8,7 minutes contre 11,9 minutes chez les patients en insuffisance cardiaque et de 6,3 minutes contre 5,6 minutes chez les volontaires sains.

Dans une étude sur 9 patients en insuffisance cardiaque et 14 volontaires sains, Kaji et al. [83] ont évalué une séquence de ciné IRM ultra-rapide en temps réel autorisant en une seule impulsion radiofréquence le remplissage spiralé et circulaire du plan de Fourier. Cette séquence permettait l'acquisition de tout le cœur en respiration libre et sans synchronisation cardiaque par positionnement interactive de chaque plan de coupe. Malgré une faible résolution spatiale (2,7 mm dans le plan de coupe), la corrélation avec la séquence de référence était excellente (r > 0,98 pour la FEVG, le VTD et le VTS). Le temps d'acquisition de la séquence était réduit, mesuré à 2,2 ± 0.4 minutes contre 14 ± 3,6 minutes pour la
séquence de référence. Cette séquence pourrait ainsi être utile chez les patients dyspnéiques et/ou arythmiques du fait de l'absence de synchronisation cardiaque et respiratoire.

## 4.2 Mesures de la masse myocardique et du strain du ventricule gauche

Concernant la masse myocardique et le strain global, une bonne à excellente concordance entre la séquence de référence et les deux séquences ciné-DL, et entre les deux séquences ciné-DL a été observée. La concordance était cependant modérée pour le strain radial basal et médian sur la séquence ciné-DL 2 RR et pour le strain radial médian et apical sur la séquence ciné-DL 3 RR. La plus faible concordance concerne le strain circonférentiel apical sur deux séquences ciné-DL (ICC = 0,62 et 0,61) avec toutefois un biais négligeable en ciné DL 2 RR (-1,8%) et 3 RR (-1,4%). Ces mesures sont dépendantes de la qualité de la segmentation myocardique, obtenue par contourage endocardique et épicardique. Celle-ci peut avoir été influencée dans notre étude par le moins bon rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde sur les séquences ciné-DL sans doute lié au sous-échantillonnage de la séquence (facteur d'accélération de 11 pour la séquence ciné-DL 2 RR et de 7 pour la ciné-DL 3 RR) générant parfois des artéfacts de blurring, rendant plus difficile la délimitation des contours endocardiques et épicardiques surtout dans les régions basales. La plus faible corrélation concernant le strain apical peut être expliquée également par la plus grande difficulté à segmenter le myocarde dans cette région et par la variation de positionnement anatomique du cœur entre les séquences en apnée et en respiration libre sur les coupes en petit axe.

Peu d'études à ce jour ont étudié le strain myocardique avec des techniques d'acquisition en respiration libre. Merlocoo et al. [84] ont analysé le strain global circonférentiel par Feature-Tracking sur une population pédiatrique de 25 patients, en respiration libre avec une technique de correction de mouvement rétrospective. Ils ont montré une bonne corrélation avec la séquence de référence en apnée (r = 0,87) et les analyses de Bland-Altman ont montré également un faible biais (2,4% [-2,8% ; 7,7%]). Il est noté que dans la population étudiée, la FEVG était normal ou subnormale (FEVG médiane 62 ± 6 %), de même que le strain circonférentiel (< -24%).
## 4.3 Limites

Notre échantillon de patients ayant participé à l'étude était de faible taille (17 patients), en dessous du nombre habituellement relevé pour ce type d'étude comparative prospective. Cette étude portait sur une population ciblée ayant un antécédent de cardiopathie ischémique, sur une courte durée d'étude, ce qui limitait les possibilités d'inclusion.

La séquence « ciné-DL » de notre étude était une séquence prototype. Nous avons peu d'informations sur son fonctionnement exact, de latitude sur son paramétrage et nous n'avons pas accès aux données d'entrainement de l'algorithme de DL en raison du secret industriel.

L'algorithme de reconstruction par DL utilisé dans notre étude était directement intégré à notre séquence et ne nécessitait donc pas de reconstruction ultérieure sur un serveur à distance. Le délai de reconstruction et de transfert d'image sur la console d'interprétation restait compatible avec un usage clinique, néanmoins des problèmes techniques lors de la reconstruction d'image par DL n'ont pas permis d'obtenir pour 3 patients les images de l'une des deux séquences ciné-DL. Pour 2 autres patients, il a été nécessaire d'effectuer la reconstruction des images à postériori, ce qui n'avait pas pu être fait le jour de l'examen, à partir des données brutes conservées sur les consoles d'acquisition.

Une autre limite à cette étude est l'absence d'évaluation de la corrélation intra-observateur des paramètres étudiés, qui serait intéressant d'effectuer afin de mieux comprendre les concordances modérées de la mesure du VTD et du strain dans les régions difficiles d'analyse.

La mesure du rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde sur une coupe médio-ventriculaire a permis d'évaluer une composante de la qualité objective des images influant sur la qualité du contourage ventriculaire et donc sur la précision des mesures des paramètres du VG. Il n'a cependant pas été réalisé d'analyse objective de la qualité d'image comme proposé par le score de l'European CMR registry [85] ou encore le mesure de la netteté des bords menée dans l'étude de Larson et al. [71].
## 4.4 Perspectives

La poursuite de l'inclusion d'autres patients dans cette étude permettrait d'améliorer la puissance statistique, notamment pour l'analyse du VTD et du strain régional.

L'acquisition des coupes ciné-IRM sur un seul battement cardiaque (1 RR) associée à une optimisation des paramètres de synchronisation respiratoire permettraient sans doute d'obtenir, sur un temps d'acquisition encore plus rapide, des paramètres VG faibles chez les patients dyspnéiques et avec une fréquence respiratoire irrégulière.

L'amélioration de l'algorithme de reconstruction d'image par DL par des processus d'entrainements supplémentaires sur un nombre plus important de données, pourrait permettre à l'avenir d'améliorer encore la qualité des reconstructions d'images et notamment la suppression des artéfacts de blurring afin d'affiner encore plus l'analyse des paramètres fonctionnels du VG.
# 5 CONCLUSION

L'évaluation d'une séquence prototype de ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images développées par deep-learning a montré une excellente concordance et reproductibilité inter-observateur dans la mesure de la FEVG chez les patients atteints de cardiopathie ischémique, en comparaison à la séquence ciné-IRM de référence 2D b-SSFP avec apnée.

Malgré une surestimation des volumes ventriculaires, la séquence permet sur un temps d'acquisition réduit et en respiration libre, d'obtenir des paramètres fonctionnels du VG importants pouvant être utile dans la prise en charge des patients dyspnéiques ne pouvant réaliser des apnées répétées.
# 6 ANNEXES

## Tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 - Paramètres d'acquisition de la séquence de référence et des deux séquences de l'étude.</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 2 - Caractéristiques de la population.</td><td>50</td></tr><tr><td>Tableau 3 – Moyennes ± écart-type des FEVG et des volumes du VG concernant les séquences de l'étude. Les résultats sont rapportés en moyenne ± écart-type.</td><td>52</td></tr><tr><td>Tableau 4 – Tableau de corrélation comparant les mesures de FEVG, VTD et VTS entre les séquences ciné de référence, ciné-DL 2 RR et 3 RR pour le lecteur A.</td><td>53</td></tr><tr><td>Tableau 5 - Tableau de corrélation comparant les mesures de FEVG, VTD et VTS entre les séquences ciné de référence, ciné-DL 2 RR et 3 RR pour le lecteur B.</td><td>53</td></tr><tr><td>Tableau 6 – Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman des mesures de FEVG, VTD et VTS entre la séquence de référence, ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR pour le lecteur A.</td><td>56</td></tr><tr><td>Tableau 7 - Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman des mesures de FEVG, VTD et VTS entre la séquence de référence, ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR pour le lecteur B.</td><td>56</td></tr><tr><td>Tableau 8 – Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman inter-observateurs pour la FEVG, les VTD et VTS concernant la séquence de référence et les séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR.</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 9 - Moyennes ± écart-type de la masse myocardique, du strain global et du strain régional myocardique dans leur composante radiale et circonférentielle pour la séquence de référence et les séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR.</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 10 – Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman pour la masse myocardique, le strain global et régional entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 2 RR.</td><td>61</td></tr><tr><td>Tableau 11 - Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman pour la masse myocardique, le strain global et régional entre la séquence de référence et la séquence ciné-DL 3 RR.</td><td>62</td></tr><tr><td>Tableau 12 - Corrélations intra-classes et résultats des analyses de Bland-Altman pour la masse myocardique, le strain global et régional entre la séquence ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR.</td><td>62</td></tr></table>
Tableau 13 - Valeurs moyennes du rapport de signal entre le sang circulant et le myocarde et du score de qualité subjective des images pour les 2 lecteurs de la séquence de référence et des séquences ciné-DL 2RR et 3 RR. .................................................................................. 63

Tableau 14 - Valeurs moyennes des durées d'acquisition de la séquence de référence et des séquences ciné-DL 2 RR et 3 RR. .................................................................................. 64

## Figures

Figure 1 - Illustration du remodelage ventriculaire après infarctus apical. .................................... 22

Figure 2 - Séquence ciné-IRM 2D b-SSFP en coupe petit-axe. .................................................... 25

Figure 3 - Principe de l'acquisition segmentée d'une séquence de ciné-IRM. ........................ 26

Figure 4 - Artefacts de « mistriggering » chez un patient en fibrillation auriculaire. ............ 27

Figure 5 - Placement des coupes de référence sur les séquences ciné-IRM. ........................ 29

Figure 6 - Segmentation du VG en fonction de la perfusion coronaire selon la AHA, ............ 30

Figure 7 - Architecture des fibres myocardiques d'après Sengupta, ........................................ 31

Figure 8 - Déformations multidirectionnelles du ventricule gauche. ........................................ 32

Figure 9 - Tagging myocardique du ventricule gauche en coupe petit-axe au cours du cycle cardiaque. .................................................................................................................. 33

Figure 10 - Schéma représentatif d'un modèle de deep-learning et de son réseau de neurones à plusieurs couches. .................................................................................................................. 39

Figure 11 - Fenêtre d'acquisition de la séquence ciné-DL au cours du cycle respiratoire. .... 45

Figure 12 - Segmentation myocardique du ventricule gauche en coupe petit-axe. .................... 47

Figure 13 - Segmentation myocardique du ventricule gauche en coupe 2 cavités. .................... 47

Figure 14 - Mesure du rapport de signal entre le myocarde et la cavité ventriculaire. ............ 48

Figure 15 - Coupes petit-axe représentant les différents scores de l'échelle visuelle de qualité subjective. .................................................................................................................. 48

Figure 16 - Organigramme de l'étude .................................................................................................... 51
# 7 BILIOGRAPHIE

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# Évaluation d'une séquence ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images par deep-learning dans la cardiopathie ischémique

**Objectifs** : Évaluer la qualité d'image et la performance d'une séquence prototype de ciné-IRM cardiaque en respiration libre avec reconstructions d'images développées par deep-learning (DL) pour la quantification des paramètres du ventricule gauche (VG) et notamment de la fraction d'éjection (FEVG), en comparaison de la séquence de référence en apnée, dans la cardiopathie ischémique (CI).

**Matériels et méthodes** : Entre mars et juillet 2022, 17 patients (âge moyen 62,8±12,4 ans, 14 hommes) adressés pour une IRM cardiaque à 3T pour le bilan de leur CI ont été inclus dans cette étude prospective monocentrique. Deux acquisitions d'une séquence prototype de ciné-IRM en respiration libre avec reconstructions d'images par DL ont été ajoutées au protocole habituel (ciné-DL 2 RR et ciné-DL 3 RR). La FEVG, le volume télé-diastolique (VTD) et télé-systolique (VTS), le rapport de signal du sang circulant sur le myocarde et un score de qualité visuelle ont été quantifiés par 2 lecteurs sur les séquences prototypes et comparés à la séquence de référence. La masse myocardique et le strain global radial et circonférentiel ont également été évalués par un des lecteurs.

**Résultats** : La concordance était excellente pour la mesure de la FEVG pour les deux séquences ciné-DL chez les 2 lecteurs (ICC > 0,97) avec un biais était négligeable (-0,7% à +1,32%). Les volumes ventriculaires étaient surestimés (biais -36,7 à -14,6 ml pour le VTD), avec une concordance plus modérée pour le VTD que pour le VTS. La concordance inter-observateur était excellente pour la FEVG (ICC > 0,97), les VTD et VTS (ICC > 0,87) pour les deux séquences ciné-DL. La concordance était bonne pour la masse myocardique (ICC=0,83 à 0,89) et bonne à excellente pour le strain global radial et circonférentiel (ICC=0,81 à 0,93). Le score de qualité subjective était significativement plus bas que pour la séquence de référence de même que le rapport de signal du sang circulant sur le myocarde.

**Conclusion** : Cette séquence prototype de ciné-IRM en respiration libre avec reconstructions d'images par deep-learning a montré une bonne à excellente concordance pour la mesure des paramètres du VG notamment pour la mesure de la FEVG, en comparaison de la séquence de référence, malgré une surestimation des volumes ventriculaires et une qualité d'images inférieure.

**Mots-clés** : cardiopathie ischémique, intelligence artificielle, dysfonction ventriculaire gauche, ciné-IRM, respiration.

# Evaluation of a free-breathing cardiac cine-MRI sequence with deep-learning images reconstructions in ischemic heart disease

**Objectives** : To evaluate the image quality and performance of a prototype free-breathing cardiac cine-MRI sequence using deep-learning (DL) images reconstructions for the quantification of left ventricular (LV) parameters and in particular ejection fraction (LVEF), compared with the breath-hold reference standard sequence in ischemic heart disease (IHD).

**Materials and Methods** : Between March and July 2022, 17 patients (mean age 62,8±12,4 years, 14 men) referred for 3T cardiac MRI for the assessment of IHD were included in this single-center prospective study. Two acquisitions of a prototype free-breathing cine-MRI sequence with DL images reconstructions were added to the usual protocol (cine-DL 2 RR and cine-DL 3 RR). LVEF, end-diastolic volume (EDV) and end-systolic volume (ESV), circulating blood to myocardial signal ratio and a visual quality score were quantified by 2 readers on the prototypes sequences and compared with the reference standard sequence. LV mass and global radial and circumferential LV strain were also assessed by 1 reader.

**Results** : Agreement was excellent for LVEF measurement for both cine-DL sequences in both readers (ICC > 0.97) with a negligible bias (-0.7% to +1.32%). Ventricular volumes were overestimated (bias -36.7 to -14.6 mL for VTD), with a more moderate agreement for EDV than for ESV. Interobserver agreement was excellent for LVEF (ICC > 0.97), EDV, and ESV (ICC > 0.87) for both cine-DL sequences. Agreement was good for LV mass (ICC=0.83 to 0.89) and good to excellent for global radial and circumferential LV strain (ICC=0.81 to 0.93). The subjective quality score was significantly lower than for the reference standard sequence, as was the signal ratio of circulating blood to myocardium.

**Conclusion** : This prototype free-breathing cine-MRI sequence with deep-learning image reconstruction showed good to excellent agreement for the measurement of LV parameters, especially for LVEF, compared with the reference standard sequence, despite an overestimation of ventricular volumes and a lower image quality.

**Keywords** : ischemic heart disease, artificial intelligence, left ventricular dysfunction, cine-MRI, respiration.