Metodologías de procesamiento de imagen de medicina nuclear para el estudio del metabolismo cardíaco
Authors:   , Palomino Fernández David 
Published: September 2024

Las enfermedades cardiovasculares (ECV) suponen la primera causa de muerte global con unas tasas de incidencia y mortalidad que están en incremento. El metabolismo cardíaco, mediante la imagen de medicina nuclear, está estrechamente relacionado con los estados fisiológicos y patológicos del miocardio, así como con la estructura y funcionalidad cardíaca.

En la presente tesis doctoral se proponen nuevas metodologías de procesamiento de imágenes de medicina nuclear, así como el desarrollo de una plataforma tecnológica que las incorpore (CASSIA) para la evaluación cuantitativa del metabolismo cardíaco. En este contexto, se incorporan técnicas de procesamiento y extracción de características cuantitativas de imagen para la obtención de nuevos biomarcadores de imagen de medicina nuclear que permitan identificar daño en patología cardíaca, aportando valor añadido a las estrategias y efectividad de los diagnósticos y tratamientos aplicados actualmente en clínica.

Los resultados de la presente tesis doctoral se agrupan en cuatro áreas principales:

- Implementación de una metodología de procesamiento para la evaluación cuantitativa del metabolismo cardíaco en imagen [18F]FDG PET. La metodología de procesamiento desarrollada ha permitido llevar a cabo la evaluación cuantitativa del metabolismo cardíaco en imagen [18F]FDG PET a través de la extracción de características cuantitativas de las regiones miocárdicas y valvulares. La definición de una metodología estandarizada y robusta de adquisición de datos cuantitativos del metabolismo cardíaco, así como la integración de herramientas específicas de procesado en la plataforma CASSIA, han permitido llevar a cabo un estudio de investigación acerca de potenciales biomarcadores de imagen para la detección de patología cardíaca.

- Implementación de la plataforma de procesamiento CASSIA que integra las metodologías definidas para la extracción de características cuantitativas y visualización de las imágenes. La implementación de la plataforma de procesado de imagen CASSIA integra el flujo metodológico definido para la evaluación cuantitativa del metabolismo cardíaco en imagen [18F]FDG PET/CT. CASSIA proporciona a los profesionales clínicos las herramientas necesarias para identificar, segmentar y visualizar las estructuras relevantes en el miocardio y la distribución de los patrones de captación, así como para obtener mediciones cuantitativas precisas de la actividad metabólica. Además, incorpora métodos cuantitativos más complejos para caracterizar patrones de heterogeneidad/homogeneidad basados en datos radiómicos, a través de un entorno que contribuye a un diagnóstico más preciso, objetivo y enfocado en la medicina personalizada.

- Identificación de potenciales biomarcadores basados en imagen para el diagnóstico precoz de la cardiotoxicidad. Los estudios PET [18F]FDG rutinarios realizados durante la quimioterapia pueden son útiles para detectar cardiotoxicidad en una fase temprana. El análisis cuantitativo del metabolismo cardíaco permite identificar potenciales biomarcadores de daño miocárdico precoz producido por la quimioterapia.

- Identificación de potenciales biomarcadores de imagen para el diagnóstico de endocarditis infecciosa de válvula protésica (EIVP). Se ha demostrado la utilidad de los potenciales biomarcadores basados en la cuantificación del metabolismo valvular en el diagnóstico de la EIVP en imágenes [18F]FDG PET/CT con y sin corrección de atenuación. Las ratios de captación de heterogeneidad VHI y RCR propuestos muestran potencial poder discriminante para el diagnóstico de la EIVP.

Los resultados alcanzados en esta tesis abren nuevas líneas de aplicación futura del análisis cuantitativo de imagen de medicina nuclear en la detección de patologías cardíacas para contribuir en la integración de la medicina personalizada en el diagnóstico y gestión clínica de los pacientes.

ABSTRACT

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally with increasing incidence and mortality rates.

Cardiac metabolism, using nuclear medicine imaging, is closely related to physiological and pathological states of the myocardium, as well as to cardiac structure and functionality.

In the present doctoral thesis, new nuclear medicine image processing methodologies are proposed, as well as the development of a technological platform that incorporates them (CASSIA) for the quantitative evaluation of cardiac metabolism. In this context, processing techniques and extraction of quantitative image characteristics are incorporated to obtain new nuclear medicine image biomarkers that allow the identification of damage in cardiac pathology, providing added value to the strategies and effectiveness of the diagnoses and treatments currently applied in the clinic.

The results of this doctoral thesis are grouped into four main areas:

- Implementation of a processing methodology for quantitative evaluation of cardiac metabolism in [18F]FDG PET imaging. The processing methodology developed has enabled the quantitative assessment of cardiac metabolism in [18F]FDG PET imaging through the extraction of quantitative features from myocardial and valvular regions. The definition of a standardized and robust methodology for the acquisition of quantitative cardiac metabolism data, as well as the integration of specific processing tools in the CASSIA platform, have allowed us to carry out a research study on potential imaging biomarkers for the detection of cardiac pathology.

- Implementation of the CASSIA processing platform that integrates the defined methodologies for quantitative feature extraction and image visualization. The implementation of the CASSIA image processing platform integrates the defined methodological flow for the quantitative assessment of cardiac metabolism in [18F]FDG PET/CT imaging. CASSIA provides clinicians with the necessary tools to identify, segment and visualize relevant structures in the myocardium and the distribution of uptake patterns, as well as to obtain accurate quantitative measurements of metabolic activity. In addition, it incorporates more complex quantitative methods to characterize patterns of heterogeneity/homogeneity based on radiomic data, through an environment that contributes to a more accurate, objective and personalized medicine-focused diagnosis.

- Identification of potential image-based biomarkers for early diagnosis of cardiotoxicity. Routine [18F]FDG PET studies performed during chemotherapy may be useful for detecting cardiotoxicity at an early stage. Quantitative analysis of cardiac metabolism allows the identification of potential biomarkers of early myocardial damage produced by chemotherapy.

- Identification of potential imaging biomarkers for the diagnosis of prosthetic valve infective endocarditis (PVIE). The utility of potential biomarkers based on quantification of valve metabolism in the diagnosis of PVIE has been demonstrated in [18F]FDG PET/CT images with and without attenuation correction. The proposed VHI and RCR heterogeneity uptake ratios show potential discriminant power for the diagnosis of PVIE.

The results achieved in this thesis open new lines of future application of quantitative nuclear medicine image analysis in the detection of cardiac pathologies to contribute to the integration of personalized medicine in the diagnosis and clinical management of patients.