Potential use of radiomics analysis of cine-mode cardiac MRI to detect post-infarction lesions in the left ventricular myocardium

Cover Image

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The size and location of an infarct lesion and its clear differentiation from normal tissue are important for clinical diagnosis and precision medicine. This paper is based on the study of radiomic attributes for differentiation of infarct and non infarct tissue using non contrast enhanced cine mode cardiac magnetic resonance imaging (MRI) data.

AIM: The aim of the study was to evaluate the potential use and informative value of radiomics analysis to identify post-infarction lesions in the left ventricular myocardium in patients with ischemic cardiomyopathy (ICM) using non-contrast-enhanced cine-mode cardiac MRI.

MATERIALS AND METHODS: Results of contrast-enhanced cardiac MRI were evaluated in 33 patients following surgical treatment for ICM. Texture analysis was performed on 66 lesions in cine-mode cardiac MRI images, and 105 texture attributes were determined for each lesion. Cardiac MRI was performed according to a standard technique using a Vantage Titan 1.5 T MRI scanner (Toshiba). For texture analysis, 3D Slicer version 5.2.2 (Pyradiomics) was used.

RESULTS: During the study, attribute collinearity diagrams were plotted, zero-significance attributes were identified, and attribute significance was determined using a gradient boosting algorithm, and the cumulative significance of attributes was estimated as a function of their total number. By identifying low-significance attributes, the least significant parameters that did not affect the overall significance level were determined. When single-valued attributes were extracted, no corresponding attributes were found. Based on the analysis results, an ROC curve was constructed for Lasso logistic regression (Se=57.14%, Sp=71.43%, AUC=0.76). The main result of this study was to determine radiomic attributes that characterized lesions corresponding to post-infarction cardiosclerosis and intact left ventricular wall based on cine-mode cardiac MRI images.

CONCLUSIONS: This study demonstrated that radiomics analysis of non-contrast-enhanced cine-mode cardiac MRI images is a promising approach to identify lesions corresponding to myocardial infarction and intact wall. This method may potentially be used to identify lesions of post-infarction cardiosclerosis in patients with ICM without contrast enhancement.

About the authors

Aleksandra S. Maksimova

Tomsk National Research Medical Center of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: asmaximova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4871-3283
SPIN-code: 2879-9550

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Tomsk

Denis S. Samatov

National Research Tomsk Polytechnic University

Email: denissamatov470@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-1821-323X
Russian Federation, Tomsk

Boris S. Merzlikin

National Research Tomsk Polytechnic University

Email: merzlikin@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8545-9491
SPIN-code: 4815-6169

Cand. Sci. (Physics and Mathematics)

Russian Federation, Tomsk

Tatiana A. Shelkovnikova

Tomsk National Research Medical Center of the Russian Academy of Sciences

Email: fflly@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8089-2851
SPIN-code: 1826-7850

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Tomsk

Artem I. Listratov

Siberian State Medical University

Email: listrat312@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-3202-8179
Russian Federation, Tomsk

Konstantin V. Zavadovsky

Tomsk National Research Medical Center of the Russian Academy of Sciences

Email: Konstz@cardio-tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-1513-8614
SPIN-code: 5081-3495

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Tomsk

References

  1. Shalnova SA, Drapkina OM, Kutsenko VA, et al. Myocardial infarction in the population of some Russian regions and its prognostic value. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(6):4952. EDN: OCPROJ doi: 10.15829/1560-4071-2022-4952
  2. Desai R, Mishra V, Chhina AK, et al. Cardiovascular disease risk factors and outcomes of acute myocardial infarction in young adults: evidence from 2 nationwide cohorts in the United States a decade apart. Curr Probl Cardiol. 2023;48(9):101747. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2023.101747
  3. Martins Marques T, Hausenloy DJ, Sluijter JP, et al. Girao Intercellular communication in the heart: therapeutic opportunities for cardiac ischemia. Trends Mol Med. 2021;27:248–262. doi: 10.1016/j.molmed.2020.10.002
  4. Schuleri KH, Centola M, Evers KS, et al. Cardiovascular magnetic resonance characterization of peri-infarct zone remodeling following myocardial infarction. J Cardiovasc Magn Reson. 2012;14:24. doi: 10.1186/1532-429X-14-24
  5. Bodi V, Monmeneu JV, Ortiz Perez JT, et al. Prediction of Reverse Remodeling at Cardiac MR Imaging Soon after First ST-Segment-Elevation Myocardial Infarction: Results of a Large Prospective Registry. Radiology. 2016;278:54–63. doi: 10.1148/radiol.2015142674
  6. Del Buono MG, Garmendia CM, Seropian IM, et al. Heart Failure After ST-Elevation Myocardial Infarction: Beyond Left Ventricular Adverse Remodeling. Curr Probl Cardiol. 2022;48(8):101215. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2022.101215
  7. Ibanez B, Aletras AH, Arai AE, et al. Cardiac MRI Endpoints in Myocardial Infarction Experimental and Clinical Trials: JACC Scientific Expert Panel. J Am Coll Cardiol. 2019;74(2):238–256. doi: 10.1016/j.jacc.2019.05.024
  8. Ussov WYu, Babokin VE, Mochula OV, et al. Contrast-enhanced magnetic resonance tomography in patients with myocardial infarction and supraventricular tachyarrhythmias. Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2014;29(4):33–38. EDN: TBFGPX doi: 10.29001/2073-8552-2014-29-4-33-38
  9. Usov VYu, Vyshlov EV, Mochula OV, et al. Contrast-ehanced MRI in time structure analysis of myocardial damage in acute infarction and early prehospital thrombolytic therapy. Medical Visualization. 2018;(2):56–69. EDN: XMLLXN doi: 10.24835/1607-0763-2018-2-56-69
  10. Kuo PH, Kanal E, Abu-Alfa AK, Cowper SE Gadolinium-based MR contrast agents and nephrogenic systemic fibrosis. Radiology. 2007;242(3):647–649. doi: 10.1148/radiol.2423061640
  11. Kim RJ, Wu E, Rafael A, et al. The use of contrast enhanced magnetic resonance imaging to identify reversible myocardial dysfunction. N Engl J Med. 2000;343(20):1445–1453. doi: 10.1056/NEJM200011163432003
  12. Kotu LP, Engan K, Eftestol T, et al. Segmentation of scarred and non scarred myocardium in LG enhanced CMR images using intensity based textural analysis. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011:5698–5701. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6091379
  13. Larroza A, Lopez Lereu MP, Monmeneu JV, et al. Texture analysis of cardiac cine magnetic resonance imaging to detect nonviable segments in patients with chronic myocardial infarction. Med Phys. 2018;45(4):1471–1480. doi: 10.1002/mp.12783
  14. Maksimova AS, Ussov WYu, Shelkovnikova TA, et al. Cardiac MRI Radiomics: review. Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2023;38(3):13–22. EDN: RUADYI doi: 10.29001/2073-8552-2023-39-3-13-22
  15. Larroza A, Materka A, Lopez Lereu MP, et al. Differentiation between acute and chronic myocardial infarction by means of texture analysis of late gadolinium enhancement and cine cardiac magnetic resonance imaging. Eur J Radiol. 2017;92:78–83. doi: 10.1016/j.ejrad.2017.04.024
  16. Avard E, Shiri I, Hajianfar G, et al. Non contrast Cine Cardiac Magnetic Resonance image radiomics features and machine learning algorithms for myocardial infarction detection. Comput Biol Med. 2022;141:105145. doi: 10.1016/j.compbiomed
  17. Felker GM, Shaw LK, O’Connor CM A standardized definition of ischemic cardiomyopathy for use in clinical research. J Am Coll Cardiol. 2002;39(2):210–218. doi: 10.1016/s0735-1097(01)01738-7
  18. Liu M, Xin A, Chen T, et al. Non contrast cine cardiac magnetic resonance derived radiomics for the prediction of left ventricular adverse remodeling in patients with ST-segment elevation myocardial infarction. Korean J Radiol. 2023;24(9):827–837. doi: 10.3348/kjr.2023.0061
  19. Ma Q, Ma Y, Yu T, et al. Radiomics of non contrast enhanced T1 mapping: diagnostic and predictive performance for myocardial injury in acute ST-segment-elevation myocardial infarction. Korean J Radiol. 2021;22(4):535–46. doi: 10.3348/kjr.2019.0969
  20. Ma Q, Ma Y, Wang X, et al. A radiomic nomogram for prediction of major adverse cardiac events in ST-segment elevation myocardial infarction. Eur Radiol. 2021;31(2):1140–1150. doi: 10.1007/s00330-020-07176-y
  21. Chen BH, An DA, He J, et al. Myocardial extracellular volume fraction radiomics analysis for differentiation of reversible versus irreversible myocardial damage and prediction of left ventricular adverse remodeling after ST-elevation myocardial infarction. Eur Radiol. 2021;31(1):504–514. doi: 10.1007/s00330-020-07117-9
  22. Chang S, Han K, Kwon Y, et al. T1 Map-based radiomics for prediction of left ventricular reverse remodeling in patients with non ischemic dilated cardiomyopathy. Korean J Radiol. 2023;24:395–405. doi: 10.3348/kjr.2023.0065
  23. Frederiksen H, Iorgoveanu C, Mahi A. State of the Art and New Advances: Cardiac MRI. New Advances in Magnetic Resonance Imaging. 2023. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.112413. doi: 10.5772/intechopen.112413
  24. Bodi V, Monmeneu JV, Ortiz Perez JT, et al. Prediction of Reverse Remodeling at Cardiac MR Imaging Soon after First ST-Segment Elevation Myocardial Infarction: Results of a Large Prospective Registry. Radiology. 2016;278(1):54–63. doi: 10.1148/radiol.2015142674

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The stages of formation of interest zones on post-contrast and contrast-free MRI images of the heart along the short axis of the left ventricle. a — results of magnetic resonance imaging with delayed contrast; transmural accumulation of contrast agent is visualized along the lower wall of the left ventricle, there is no evidence of damage in the area of the interventricular septum from the left ventricle. b — MRI image of the heart in movie mode; zones of interest were formed in the area of the posterior wall (green), which corresponds to the site of postinfarction cardiosclerosis of the lower segment of the middle section of the left ventricle, and in the area of the anterior pericardial segment of the middle section (yellow), which corresponds to the intact interventricular septum.

Download (108KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Heat map of all correlations in the set.

Download (1MB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Correlation heat map for 33 features with a correlation coefficient >0.98.

Download (758KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Normalized importance values.

Download (207KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Changes in cumulative feature importance.

Download (66KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Number of unique values for each feature.

Download (57KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. ROC curves for training accuracy (AUC 0.77) and test accuracy (AUC 0.64).

Download (103KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».