Guía de Práctica Clínica para la Evaluación de la Composición Corporal Basada en Imágenes de Resonancia Magnética del Abdomen Superior Anotadas con Inteligencia Artificial
La resonancia magnética (RM) del abdomen superior ha surgido como una herramienta altamente efectiva para el análisis de la composición corporal, particularmente en individuos con obesidad. Esta modalidad de imagen es invaluable para cuantificar la fracción de densidad de protones de grasa hepática (PDFF) y el tejido adiposo abdominal, que son críticos para la evaluación clínica y la investigación sobre los riesgos relacionados con la obesidad. Los resultados analíticos derivados de las imágenes de RM pueden guiar la selección de procedimientos quirúrgicos óptimos y evaluar los resultados del tratamiento. Sin embargo, el desarrollo y la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para la medición automatizada de la composición corporal enfrentan desafíos significativos, principalmente debido a la calidad desigual de las imágenes de RM. Esta guía tiene como objetivo estandarizar los procesos de adquisición, utilización y almacenamiento de datos para sistemas de IA dirigidos a la cuantificación automática de la composición corporal, promoviendo así el desarrollo y la aplicación de estas tecnologías.
La guía está diseñada para cirujanos, investigadores clínicos y radiólogos que se enfocan en el análisis de la composición corporal y temas relacionados con la obesidad, como la diabetes tipo 2, el síndrome metabólico y la cirugía bariátrica. Enfatiza la importancia de estándares uniformes para la adquisición y gestión de datos clínicos para garantizar imágenes de RM de alta calidad para el análisis de IA. La guía cubre varios aspectos clave, incluida la preparación del sujeto, la configuración de los parámetros de RM, la evaluación de la calidad de la imagen, los estándares de anotación y la gestión de la base de datos.
La preparación del sujeto es un paso crítico para garantizar la calidad de las imágenes de RM. Los pacientes deben tener el estómago vacío antes del escaneo de RM, y todos los artículos metálicos deben ser removidos. Para sujetos con sobrepeso y una circunferencia de cintura grande, se prefiere el equipo de RM de gran apertura. Los clínicos deben evaluar cuidadosamente la viabilidad del examen de RM del abdomen superior para pacientes que pesan más de 125 kg, ya que la apertura puede no ser lo suficientemente grande para acomodar el abdomen, y el paciente puede tener dificultad para contener la respiración, lo que lleva a artefactos de movimiento significativos.
La configuración de los parámetros de RM es otro factor crucial para obtener imágenes de alta calidad. Se prefiere un dispositivo de RM de 3.0 T o 1.5 T para la adquisición de datos. Los parámetros estándar para el examen de RM para el análisis de IA incluyen el uso de PDFF, una medida confiable para evaluar la esteatosis hepática, y la imagen de Dixon, que proporciona imágenes tridimensionales de alta resolución. La imagen de grasa a nivel axial del disco intervertebral lumbar 1 a lumbar 2 (L1–L2) se considera la mejor opción para cuantificar el tejido adiposo. Si un dispositivo de RM de 1.5 T no puede realizar imágenes tridimensionales de Dixon, el escaneo de doble eco es una alternativa.
La disponibilidad de imágenes de RM para la cuantificación de IA depende de la calidad de la imagen, que debe ser similar a la requerida para el diagnóstico clínico. Todas las imágenes adquiridas deben guardarse en formato Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) para preservar información importante como el grosor del corte. Las imágenes con artefactos significativos se consideran inaceptables. La calidad de la imagen requerida para la cuantificación de PDFF suele ser alta, ya que el primer paso en el análisis de IA es reconocer el margen del parénquima hepático. Para pacientes con esteatosis hepática de grado superior a 2 (PDFF >17.4%), la intensidad de la señal del parénquima hepático es significativamente mayor que la de los vasos y órganos adyacentes, lo que facilita el reconocimiento del margen por parte del sistema de IA. Sin embargo, para pacientes con esteatosis hepática de grado 1 (6.4% < PDFF ≤ 17.4%) o sin esteatosis hepática (PDFF ≤6.4%), la anotación de IA puede ser imprecisa o fallar por completo.
La calidad de la imagen requerida para la cuantificación del tejido adiposo abdominal también es crítica. Una imagen de secuencia de Dixon de grasa a nivel axial del disco intervertebral L1–L2 puede usarse para este propósito. Es esencial cubrir la piel del abdomen para medir el tejido adiposo subcutáneo (SAT). Se proporcionan principios y ejemplos de diferentes grados de calidad de imagen para guiar a los clínicos en la evaluación de la idoneidad de la imagen para el análisis de IA.
Los estándares de anotación son esenciales para un análisis preciso de IA. Para la cuantificación de PDFF, todo el parénquima hepático debe incluirse en el área anotada, mientras que los vasos grandes, las lesiones locales, las regiones más allá del margen del hígado y los artefactos de imagen deben evitarse. El valor promedio de PDFF puede calcularse promediando los valores de todos los vóxeles incluidos en la región de interés. Los sistemas de IA se están desarrollando para registrar los valores de diferentes segmentos hepáticos, ya que el valor de PDFF y su cambio después de la cirugía bariátrica varían en diferentes partes del hígado.
Para la cuantificación del tejido adiposo abdominal, el tejido adiposo visceral (VAT) y el SAT pueden ser reconocidos y etiquetados. Diferentes regiones de interés, como el músculo, también pueden definirse para el análisis. Las imágenes pueden etiquetarse automáticamente utilizando IA o manualmente utilizando el software ITK-SNAP. Dado que una sola corte de una imagen de RM es volumétrica, el valor adquirido después del etiquetado está influenciado por el grosor del corte, y el volumen se calcula en consecuencia.
La gestión de la base de datos es crucial para el seguimiento clínico y la investigación. Se recomienda establecer una base de datos para gestionar los datos clínicos y las imágenes de RM. Los datos clínicos y radiológicos deben registrarse en una base de datos estandarizada, como la «Base de Datos de Cirugía Metabólica y Bariátrica de la Gran China» (GC-MBD), donde se han registrado datos de más de 10,000 casos. La base de datos necesita un comité para realizar reuniones regulares y discutir cuestiones relacionadas con el control de calidad. Un equipo multidisciplinario debe alcanzar un consenso sobre las variables en la base de datos, incluyendo información demográfica estructurada, pruebas de laboratorio, valores de PDFF, valores de VAT y SAT, información de muestras biológicas y registros de eventos adversos. Las imágenes de RM del abdomen superior en formato DICOM también deben cargarse. Antes de la entrada de datos, los participantes principales deben recibir capacitación, y el administrador de la base de datos debe verificar y verificar la autenticidad, precisión e integridad de toda la información. Los rastros de modificación de datos deben registrarse en el sistema, y después de la verificación, los datos deben bloquearse.
En conclusión, esta guía destaca tres puntos clave en el análisis de IA de la composición corporal utilizando imágenes de RM del abdomen superior: estándares uniformes de adquisición de datos, anotación de imágenes y gestión de la base de datos. Al estandarizar estos procesos, la guía tiene como objetivo promover el desarrollo y la aplicación de sistemas de IA para la cuantificación automática de PDFF y tejido adiposo abdominal, mejorando finalmente la evaluación clínica y la investigación sobre los riesgos relacionados con la obesidad.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000002002