利用纹理分析评估杜氏肌营养不良患者心脏 MRI 的 T1 映射：减少钆对比剂使用的新突破

为减少杜氏肌营养不良（DMD）患者心脏 MRI 检查中钆对比剂（GBCA）使用，研究人员分析 T1 映射纹理特征，发现 IDMN 可助评估 LGE，减少 GBCA 使用。

　　杜氏肌营养不良（Duchenne muscular dystrophy，DMD）是一种严重的 X 连锁遗传疾病，主要影响男性。患者会出现进行性肌肉退化和严重的运动障碍，而且患心脏疾病的风险较高，因此需要定期进行心脏检查，心脏磁共振成像（cardiac magnetic resonance imaging，MRI）是其中重要的检查手段。在 MRI 检查中，晚期钆增强（late gadolinium enhancement，LGE）技术虽能评估心肌组织，但需要使用钆对比剂（gadolinium-based contrast agents，GBCA）。GBCA 存在诸多问题，比如在肾功能受损患者中可能导致肾源性系统性纤维化（nephrogenic systemic fibrosis，NSF），还可能在中枢神经系统沉积等。此外，DMD 患者本身可能存在肾功能受损风险，且部分患者静脉穿刺困难，使得 GBCA 的使用受到限制。所以，如何在保证诊断准确性的同时，减少 GBCA 的使用成为关键挑战。

为了解决这一问题，来自国际临床研究中心等机构的研究人员开展了相关研究。他们的研究成果发表在《Orphanet Journal of Rare Diseases》上。

研究人员采用了多种关键技术方法。首先，对 67 例 DMD 患者进行回顾性研究，这些患者的心脏 MRI 检查数据来自 2016 年 12 月 1 日至 2022 年 12 月 2 日。研究人员使用 1.5T 扫描仪按照标准协议进行数据采集，获取心脏的多种图像数据。之后，利用商业软件 cvi42 进行 T1 参数映射评估，通过 PyRadiomics 和 Python 进行纹理分析。在纹理特征选择方面，运用多种算法，如通过组内相关系数（intraclass correlation coefficient，ICC）和变异系数（coefficient of variation，CV）筛选出高度可重复的特征，再使用 Boruta 算法和最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）进行特征降维，最后通过层次聚类确定独立特征。

研究结果主要如下：

• 研究对象分组：15 个心脏 MRI 研究用于识别高度可重复的特征，52 个用于主要分析。其中 48 个有 LGE 评估数据，4 个因外周静脉穿刺困难未进行 LGE 评估。最终匹配得到 42 例患者（23 例 LGE 阳性，19 例 LGE 阴性）进行进一步分析12。
• 心脏 MRI T1 映射分析：发现 DMD 患者中，根据 LGE 状态，前壁节段的原生 T1 纵向弛豫时间存在显著差异。
• 纹理分析：共获得 918 个特征，经筛选，62 个为高度可重复特征。Boruta 算法选择了 20 个特征，LASSO 算法选择了 11 个特征，最终确定 5 个独立特征，其中 4 个（IDMN、熵、zone%、sum entropy）在有 LGE 和无 LGE 的 DMD 患者中存在显著差异345。
• 纹理特征分析：逻辑回归模型显示，IDMN 特征在分类样本时准确率最高（0.857 (0.572–0.982)），其受试者工作特征曲线下面积（area under the curve，AUC）为 0.889 (95% CI: 0.721, 0.996) ，具有良好的判别能力。对 15 例至少连续三年接受检查的 DMD 患者亚组分析发现，IDMN 对 LGE 的对数优势比有显著影响（estimate: 23.35 (8.7), p?value=0.008 ）67。

研究结论和讨论部分表明，IDMN 特征在评估 DMD 患者 LGE 方面表现出色。它能测量心肌原生 T1 图中像素强度水平的均匀性，有助于检测与 LGE 相关的轻微心肌组织改变，且无需使用 GBCA。这不仅增强了 T1 映射识别心肌改变的敏感性，还为检测疾病进展的早期迹象提供了非侵入性方法。此外，IDMN 特征使用小波低通滤波器，可减少细节和噪声影响，突出图像的主要模式和纹理。尽管该研究存在样本量小、未进行外部验证等局限性，但纹理分析（texture analysis，TA）仍具有很大潜力，未来可进一步研究其在 DMD 患者中的应用，有望减少 GBCA 的使用频率，优化心脏 MRI 检查，更好地监测患者的心血管健康状况。