Protocole pour l’évaluation de MRI artefacts causés par le métal Implants pour évaluer les qualités des Implants et la vulnérabilité des séquences d’impulsions

Les auteurs décrivent une méthode normalisée pour évaluer l’imagerie par résonance magnétique artefacts causés par des implants pour estimer la pertinence des implants pour imagerie par résonance magnétique ou la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts métalliques en même temps.

Comme le nombre de scanners d’imagerie de résonance magnétique (IRM) et les porteurs d’implants médicaux augmente constamment, radiologues rencontrent plus métalliques artefacts liés à implant à l’IRM, ce qui entraîne une qualité d’image réduite. Par conséquent, l’aptitude de MRI des implants en termes de volume de l’artefact, ainsi que le développement de séquences d’impulsions pour réduire les artefacts de l’image, est de plus en plus important. Nous présentons ici un protocole complet qui permet une évaluation standardisée du volume artefact des implants à l’IRM. En outre, ce protocole peut être utilisé pour analyser la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts. La proposition de protocole peut être appliqué aux images pondérées en T1 et en T2 avec ou sans implants de graisse-répression et tout passifs. En outre, la procédure permettra l’identification distincte et en trois dimensions des artefacts carambolage et de perte de signal. Comme les enquêtes précédentes diffèrent grandement dans les méthodes d’évaluation, la comparabilité des résultats a été limitée. Ainsi, des mesures normalisées des volumes artefact MRI sont nécessaires pour fournir la meilleure comparabilité. Cela peut améliorer le développement de l’aptitude de MRI d’implants et d’impulsions mieux séquences pour enfin améliorer les soins aux patients.

MRI est devenu un outil diagnostique indispensable. Ainsi, le nombre de systèmes d’IRM dans le diagnostic de routine augmente davantage¹. Dans le même temps, le nombre de patients avec des implants augmente ainsi^2,3. En 2012, par exemple, plus de 1 million de genou et de prothèses articulaires sont réalisées dans le seul USA⁴. La prévalence de ces implants a été d’environ 7 millions en 2010, ce qui correspond à plus de 10 % des filles dans le groupe d’âge 80-89 ans⁵. En conséquence, la qualité de l’image et la valeur diagnostique des examens sont souvent entravés artefacts en raison des implants métalliques, ce qui entraîne une précision diagnostique une diminution. Par conséquent, l’aptitude de MRI des implants et la vulnérabilité de l’artefact des séquences d’impulsions gagnent en importance. Plusieurs approches ont été publiés pour évaluer ces caractéristiques. En raison de fortes divergences dans les méthodes d’évaluation utilisées, cependant, les résultats respectifs sont difficiles à comparer.

Une évaluation de la pertinence de MRI de matériaux peut être effectuée en calculant leur susceptibilité magnétique⁶. Cependant, la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts ne peut être comparée à cette approche pour un implant donné. Inversement, les volumes d’artefact pour une séquence d’impulsion donnée ne peuvent être grossièrement estimés pour différents implants. En outre, l’analyse est souvent réalisée avec les implants artificiellement en forme^7,8. Comme le volume de matière et la forme ont une influence sur l’artefact taille⁶, ces fonctionnalités devraient être prises en compte aussi bien. Comme alternative à la susceptibilité magnétique, on peut évaluer la taille de l’artefact. Fréquemment, des études s’appuient uniquement sur l’évaluation qualitative de l’artefact taille⁹ ou mettre l’accent sur la taille de l’artefact à deux dimensions couvrant seulement une tranche de l’implant artefact^10,11. En outre, des approches de segmentation manuelle sont souvent utilisés, qui est non seulement beaucoup de temps mais aussi sujette à intra - et inter - reader différences¹¹. Enfin, des protocoles souvent ne permettent pas de tester pour les séquences non gras-saturés et de gras saturés dans le même temps¹². Ceci, cependant, serait souhaitable, étant donné que la technique de suppression de graisse appliquée affecte profondément la taille de l’artefact.

Nous présentons ici un protocole qui permet la fiable, semi-automatique, tridimensionnelle, axée sur le seuil de quantification d’artefacts perte et l’amoncellement de signal de l’implant tout ou toutes sections contenant des artefacts visibles implant. En outre, il permet de tester les images pondérées en T1 et en T2 avec ou sans matière grasse-saturation. Le protocole peut être utilisé pour évaluer la pertinence de MRI des différents implants ou de la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts métalliques pour un implant donné.

1. fantôme préparation

1. Déterminer le volume de l’implant (p. ex., en utilisant la méthode de déplacement de l’eau).
   Remarque : Le volume de l’échantillon de la CCT-T et le Z-T mesure 0,65 et 0,73 mL, respectivement.
2. Fixer la position de l’implant au milieu d’une boîte en plastique, non ferromagnétiques et imperméable à l’eau en utilisant un fil mince. Utiliser une zone plus grande que les artefacts de MRI attendus.
   Remarque : Si aucun des estimations approximatives des volumes artefact de la séquence implant et/ou impulsion d’intérêt ne sont disponibles, effectuez une analyse de test en plaçant le fantôme dans une boîte, environ 10 x plus grand que le fantôme, rempli d’eau. Les volumes d’artefact dans cette étudient variait de 7,3 mL (pour l’échantillon de la CCT-T) et 0,09 mL (pour l’échantillon Z-T).
3. Avec précaution, faire fondre un mélange de graisse semi-synthétique (58,8 %), eau (40 %) et 8-macrogol-stéarate (1,2 %), à l’aide d’un bain d’eau à 50 ° C.
   Remarque : Pour les échantillons dans cette étude, nous avons utilisé un mélange de 500 mL pour l’incorporation de chaque échantillon.
   1. Lorsque le mélange devient fluide, arrêter le chauffage et commencer à brasser lentement et arrêter le chauffage. S’assurer qu’il n’y a aucune séparation entre les phases de graisse et d’eau.
4. Dès que la coagulation commence, lentement commencer à intégrer l’implant avec le mélange. Pour ce faire, versez le mélange encastrement lentement dans la zone fantôme avec l’implant.
   NOTE : Coulage doit être effectuée lentement pour éviter l’inclusion d’air.
5. Placez la zone fantôme avec l’implant incorporé dans le réfrigérateur à 4 ° C durant la nuit pendant la dessiccation. Le lendemain, enlever toutes les pièces fluides résiduels par décantation.

2. l’examen IRM

1. Placez le fantôme (boîte avec l’implant intégré) à l’IRM dans le même sens que dans la situation in vivo . Position au milieu du fantôme dans l’isocenter de l’IAM.
2. Pour les mesures, utiliser une bobine qui permet une distribution de signal homogène dans le volume d’imagerie sans signal grave et manifeste tombe (par exemple, une bobine de tête).
3. Lorsque la planification de l’IRM analyse au niveau de la console de MRI, assurez-vous que la zone fantôme, y compris un peu d’air sur les bords de la boîte, se trouve le volume d’imagerie.
4. Ensuite, effectuer l’examen de MRI.

3. analyse et post-traitement de l’image

1. Exporter les images sans perte de qualité (p. ex., par compression) de la console de MRI (p. ex., en utilisant le format DICOM). Importer les images dans une IRM post-traitement logiciel qui permet de placer la région d’intérêt (ROI), évaluant les intensités de signal de retour sur investissement, une segmentation basées sur un seuil et une quantification des volumes segmentation (voir Table des matières).
2. Pour définir le seuil pour les artefacts de carambolage et vérifier pour une distribution de signal homogène dans le volume d’imagerie, placez lignes perpendiculaires les uns aux autres et à côté de la frontière extérieure de l’artefact visible sur la tranche avec l’artefact maximale taille ( Figure 1 a).
   NOTE : Artefacts pile-up sont des artefacts de déplacement, présentant des zones avec des intensités de signal artificiellement élevés. Ils se produisent dans la direction de la tranche et le sens de lecture.
   1. Placer un fond ROI (retour sur investissement_fond) avec 10 mm de diamètre à l’extérieur de chacun des points de quatre intersection (Figure 1 a). Placer les lignes et les régions de fond des intérêts à l’aide de l’éditeur de segmentation.
   2. Mesurer l’intensité du signal moyenne et écart-type (SD) de tous les voxels dans le cadre de ces 4 valeurs ROI_fond et chaque ROI_fond séparément. Utilisez l’outil Statistique de matériau dans la vue projet.
   3. Assurez-vous que l’intensité de signal moyenne de chaque ROI_fond se trouve la plage de ± 1,5 SD du signal moyens de chacun des 3 autres homologues à garantir une répartition homogène de signal.
   4. Calculer le seuil pour les artefacts de carambolage en ajoutant 3 SD du ROI_fond à l’intensité de signal moyenne de tous les voxels de ces 4 valeurs ROI_fond . Effectuer une segmentation semi-automatique de basées sur des seuils d’artefacts de carambolage en sélectionnant tous les voxels avec les intensités du signal dépasse le seuil adjacent à l’artefact de perte de signal dans chaque tranche. Utilisez l’outil de masquage de l’éditeur de segmentation pour visualiser la gamme d’intensité de signal prédéfinis et restreindre la segmentation pour elle.
3. Pour définir le seuil pour les artefacts de perte de signal, placez 4 régions d’intérêts (ROIs) dans les régions de contenant de l’air (ROI_Air; chaque 10 mm de diamètre) aux coins de la zone fantôme et mesurer l’intensité de signal moyenne et écart-type de tous les voxels dans ces 4 ROI _Air tel que décrit à l’étape 3.2, à l’aide de l’éditeur de la segmentation et les « Statistiques de matériel », respectivement.
   Nota : Présentent des artefacts de perte de Signal avec une intensité de signal faible artificielle de voxels. Elles sont causées par des objets de déphasage et de déplacement.
   1. Placer un retour sur investissement dans le noyau de l’artefact de perte de signal (ROI_Core) défini par le plus grand domaine relié des intensités du signal faible (Figure 1 a). Augmenter manuellement la taille du ROI_Core jusqu'à ce que se trouve la plus grande taille possible au sein de l’artefact de perte de signal dont l’intensité moyenne de signal est plus faible que la moyenne ROI_Air + 3 x SD respectifs. Enfin, mesurer l’intensité du signal moyenne et SD du ROI_Core.
   2. Calculer le seuil d’intensité de signal pour les artefacts de perte de signal en ajoutant 3 SD du ROI à la moyenne du ROI_CoreCore . Effectuer une segmentation semi-automatique de basées sur des seuils d’artefacts de perte de signal en sélectionnant tous les voxels connectés au ROI_Core avec des intensités de signal au-dessous du seuil.
   3. Utilisez l’outil de masquage de l’éditeur de segmentation pour visualiser la gamme d’intensité de signal prédéfinis et restreindre la segmentation pour elle. Si possible, utilisez la fonction de « Remplissage » dans l’eau du robinet « Sélection » de l’éditeur de segmentation pour inclure tous les voxels dans la segmentation qui ne sont pas encore sélectionnés. Le cas échéant, ajouter manuellement les artefacts de perte de signal sans équivoque supplémentaire à la segmentation.
4. Soustraire le volume de l’implant physique du volume calculé artefact pour obtenir le volume véritable artefact. Répétez l’analyse au moins 3 x. Un intervalle d’au moins deux semaines doit séparer les lectures multiples pour exclure un biais de l’apprentissage.

Avec le protocole susmentionné, nous avons évalué le volume de l’artefact des 2 implants dentaires différentes en couronnes de différentes pièces titane (T ; Voir la Table des matières) [porcelaine fondue-métal non précieux alliage (CCT-T) et monolithique zircone (Z-T) ; Figure 1 b et 1C]. L’exemple de la CCT-T représente une composition de matériaux fortement paramagnétique prédire grands artefacts (Cobalt 61 %, Chrome 21 % et le tungstène 11 % ; TDC). Le matériau de la Couronne de l’échantillon Z-T représente un matériau paramagnétique faible (zircone 92 % ; Z). en outre, quatre séquences différentes, non gras-saturé, pondérées en T2 ont été évalués afin de comparer leur vulnérabilité aux artefacts métalliques. Plus précisément, les techniques d’acquisition de dalle multiples avec un dégradé de vue-angle-inclinaison basée sur une perfection d’échantillonnage avec contrastes optimisés pour application à l’aide d’évolutions différentes flip angle (espace MSVAT), tranche d’encodage pour les artéfacts métalliques correction (SEMAC) et leurs équivalents conventionnels espace et les turbo spin echo (TSE) ont été évalués (voir le tableau 1 pour les paramètres de séquence détaillée). IRM ont été réalisés sur un système d’IRM 3 t (voir la Table des matières) et une bobine de surface polyvalente de 16 canaux a été utilisée. La variation des paramètres de séquence du pouls a un fort impact sur la taille de l’artefact. Ainsi, les paramètres de séquence d’impulsions ont été choisis aussi près que possible à celles utilisées dans le in vivo dentaire IRM pour accroître la transférabilité des résultats. L’analyse a été effectuée 3 x par deux évaluateurs indépendants. Pour les comparaisons multiples, une analyse bidirectionnelle des variances et des épreuves de Tukey post hoc ont été utilisés.

L’analyse des données révèle des différences entre les deux échantillons et les séquences appliquées. Dans toutes les séquences, les volumes combinés artefact (la somme de la perte de signal et la pile-up) de l’échantillon de la CCT-T étaient plus grands par rapport à l’échantillon Z-T (P < 0,001 ; Figure 2 et Figure 3). Dans le même ordre, le volume de l’artefact de l’échantillon de la CCT-T était de 19,3 x (SEMAC) à 39,6 x (espace MSVAT) plus grand que le volume de l’artefact de l’homologue de Z-T.

Le choix de la séquence d’impulsions avait un impact significatif sur le volume de l’artefact ainsi (Figure 2 et Figure 3). Concernant l’échantillon de la CCT-T, les plus petits volumes artéfacts ont été observées pour TSE et SEMAC et les objets de plus grandes pour l’espace (P < 0,001). En outre, MSVAT-espace réduit considérablement le volume de l’artefact par rapport à l’espace (P < 0,001 ; 3,8 le vs mL 7,3). En revanche, aucune différence significative n’ont été observés entre MSVAT-espace TSE et SEMAC pour l’échantillon Z-T. Le volume de l’artefact pour Z-T était plus grand dans l’espace et a été significativement réduit de MSVAT-espace (P < 0,05 ; 0,26 le vs 0,1 mL).

Figure 1 : exemples de positionnement et d’implant ROI. (a) ce panneau indique un positionnement typiques des régions d’intérêts (ROIs) pour mesurer les seuils d’artefacts d’empilement et de distribution des signaux (ROI_B = ROI d'_{arrière-plan}) et artefacts de perte de signal (ROI_A = ROI_Air ; Retour sur investissement_C = ROI_Core). Le contour bleu ressemble le résultat de la segmentation semi-automatique des artefacts de perte de signal au sein de cette tranche. Les petites zones rouges correspondent au résultat d’artefacts de l’empilement. (b et c) ces panneaux montrent images d’occasion implants dentaires supportant des couronnes unitaires différents. Cobalt-chrome-tungstène-titane (CCT-T) ; Zircone-titane (Z-T). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 2 : mesurages artefact. (a et b) Voici les graphiques à barres montrant que les valeurs moyennes avec des écarts du volume artefact en trois dimensions de l’ensemble implant échantillons pour tous les 4 séquences évaluées après soustraction du volume physique implant. Le cas échéant, barres d’erreur écart distinct sont donnés des artefacts carambolage et de perte de signal. P ≤ 0,05 ; P≤ 0,001 s’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : aspect d’artefacts. Ces panneaux de restitue les volumes d’artefact des implants ensemble (ligne supérieure). Zones représentent signal perte artefacts de couleur le bleu et le rouge couleur zones représentent amoncellement artefacts. Les panneaux montrent les images de la couleur source (rangée inférieure) pour des séquences pondérées en T2 évalués tous les. Panneau (un) est de l’échantillon de Cobalt-chrome-tungstène-titane (CCT-T) et du groupe (b) est l’exemple de la zircone-titane (Z-T). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Tableau 1 : Paramètres de toutes les séquences utilisées.

Le nombre de patients avec metallic implants et le nombre d’examens augmente actuellement^1,2,3. Dans le passé, les examens ont été évitées après prothèses articulaires. Aujourd'hui, cependant, MRI n’est pas sollicitée pour l’imagerie de ces patients mais doit également permettre l’évaluation des complications directement adjacent à l’arthroplastie. Ainsi, le MRI sécurité et l’aptitude de MRI des implants, ainsi que les séquences d’impulsions robuste pour la suppression des artéfacts métalliques, deviennent de plus en plus important¹³. Pour l’évaluation des qualités de MRI en termes de volume de l’artefact, nous présentons un protocole complet, temps-efficace. Il permet une évaluation fiable, en trois dimensions des artefacts carambolage et de perte de signal comme indicateur des distorsions de la tranche pour les séquences d’impulsions réprimées en gras et non gras-supprimé par T1 et T2-pondéré.

Pour certaines étapes du protocole, une attention particulière est nécessaire pour atteindre le meilleur résultat possible. Après la fusion de la substance encastrement et avant l’intégration de l’implant, il est très important remuer la substance encastrement assez longtemps alors qu’il commence à refroidir et les modifications de son état global (liquide à solide), sa graisse et eau séparé facilement, même dans des phases la présence d’un agent émulsionnant. En outre, il est important de remplir lentement la zone fantôme avec la substance d’encastrement pour éviter les bulles d’air. Ceci est crucial car air signal perte artefacts et les deux entraînent une signal zéro, ce qui conduirait à une surestimation de l’artefact.

Un signal élevé et homogène est nécessaire pour permettre une évaluation précise du volume artefact. Si le ratio plus élevé de signal-bruit (SNR) est obtenu par des bobines de surface, il est essentiel de vérifier au préalable que la sensibilité du profil et le positionnement de la bobine permet un homogène du signal dans le fantôme (comme décrit ci-dessus), alors que le basées sur des seuils de segmentation peut exécuter sans aucune erreur de segmentation.

Par rapport à d’autres études analysant les implants importantes (p. ex., la hanche ou du genou remplacements ou SPONDYLODÈSE), ce protocole utilisé petits implants, dans certains cas causant des volumes d’artefact loin au-dessous de 1 mL. Même dans ces conditions difficiles, nous pouvons détecter des différences significatives dans les volumes d’artefact entre différents échantillons et séquences d’impulsions différentes. Ainsi, une précision de mesure élevée du présent protocole peut être supposée, ce qui permet une évaluation précise du volume des implants complexes en ce qui concerne leur composition du matériau et la forme artefact MRI. En outre, le protocole peut être appliqué pour comparer la vulnérabilité des séquences d’impulsions différentes aux artefacts causés par le métal, causée par un implant donné.

De nombreuses méthodes de complexité différente ont été suggérées pour l’évaluation des objets métalliques. Pour la comparaison des séquences d’impulsions différentes, Fritz et coll. a utilisé un classement qualitatif pour évaluer la vulnérabilité de chaque séquence¹¹. D’autres, comme Zho et coll., déterminé en volumes d’artefact (perte de signal et amoncellement) avion en mesurant la distance la plus grande et à travers des artefacts de l’avion en comptant le nombre de tranches soient affectés par des artefacts¹⁰. Toutefois, les deux méthodes, ne considèrent pas le volume plein d’artefact, qui peut aboutir à la sous- ou surestimation du volume de l’artefact. Cela vaut également pour les quelques études qui ont utilisé la segmentation manuelle¹¹. Parce qu’il s’agit d’une approche très longue, souvent qu’une ou deux tranches de centrales sont évalués sur une base visuelle, négligeant les proportions d’artefact restants.

Pour des études in vitro , auteurs utilisent souvent agarose ou gélatine comme l’enrobage fond^14,15. Ces deux matériaux peut être facilement gérées et garantie suffisamment de signal en images pondérées en T2 et T1. Toutefois, ils ne permettent pas pour l’évaluation des séquences fat étouffée dans une pondération. Cela représente un inconvénient majeur, puisque la suppression de graisse a un impact profond sur le volume de l’artefact et est régulièrement utilisée pour identifier des complications liées à l’implant (p. ex., œdème et fluide des collections adjacentes à l’implant en cas d’infection, particule de maladie ou lésion de prédominance lymphocytaire aseptique vascularite-associates)^13,16,17.

Il faut reconnaître certaines limitations du présent protocole. Tout d’abord, il ne permet pas en vivo quantification du volume artefact, car la différenciation du volume artefact complète nécessite un signal de fond homogène. Pour les évaluations en vivo autres méthodes, comme la mesure de la susceptibilité magnétique, peuvent être utilisées. Deuxièmement, ce protocole permet une détection des artefacts de pile-up (comme indicateur de distorsions tranche) seulement directement adjacent à l’artefact de perte de signal. Cependant, des distorsions supplémentaires tranche peuvent s’attendre au-delà de l’artefact de perte de signal aussi bien. C’est pourquoi il est probable que la quantité de distorsions est sous-estimé.

En conclusion, le présent protocole peut aider à normaliser les futures études évaluant le volume d’artefact de MRI des implants et la vulnérabilité des séquences d’impulsions aux artefacts métalliques. Cela peut permettre d’optimiser les qualités de MRI des implants et des séquences techniques pour enfin améliorer les soins aux patients.

Tim Hilgenfeld, Franz S. Schwindling et Alexander Juerchott financé par une bourse de recherche postdoctorale de la faculté de médecine de l’Université de Heidelberg. L’étude a été financée en partie par la Dietmar Hopp-Fondation (projet n° 23011228). Les auteurs ont déclaré explicitement qu’il n’y a aucun conflit d’intérêts dans le cadre de cet article.

Les auteurs désirent remercier Stefanie Sauer, pharmacien au département de pharmacie Heidelberg University Hospital, pour ses contributions à la phantom de MRI. En outre, nous tenons produits NORAS MRI GmbH (Höchberg, Allemagne) et en particulier Daniel Gareis remercie de fournir un prototype de la bobine polyvalent 16 canaux. En outre, nous sommes reconnaissants pour l’aimable coopération avec SIEMENS Healthcare GmbH (Erlangen, Allemagne) et surtout Mathias Nittka pour leur aide dans la configuration de la séquence.