SDRA : Syndrome de détresse respiratoire aiguë

Automatic lung segmentation in a severe ARDS case

Coordinateurs

  

Cliniciens

Jean-Christophe RICHARD

<j-christophe.richard at chu-lyon.fr>

 

 

Laurent BITKER

<laurent.bitker at chu-lyon.fr>

Analyse d'images

Maciej ORKISZ

<maciej.orkisz at creatis.insa-lyon.fr>

https://www.creatis.insa-lyon.fr/site/en/users/orkisz

 

 

Emmanuel ROUX

<emmanuel.roux at creatis.insa-lyon.fr>

https://www.creatis.insa-lyon.fr/~roux/

A propos

Le syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA) est une maladie pulmonaire grave représentant 4 à 10 % des admissions en unités de soins intensifs, avec un taux de mortalité très élevé (30 à 50 %). La perte massive d’aération pulmonaire oblige les patients à être placés sous ventilation artificielle, ce qui peut entraîner des lésions pulmonaires induites par la ventilation et une surmortalité, notamment si les paramètres de ventilation ne sont pas correctement personnalisés.

Pour proposer et valider des stratégies de ventilation personnalisée assistées par l'image et, en fin de compte, réduire la mortalité des patients, notre groupe mène des recherches médicales et en traitement d’images.

Les images collectées dans le cadre d'études précliniques et cliniques, soigneusement annotées, alimentent des bases de données utilisées pour évaluer des biomarqueurs tels que le recrutement alvéolaire et l’hyperinflation, mais aussi pour entraîner des algorithmes de segmentation et d'alignement automatiques. Ces algorithmes, implémentés dans des logiciels prototypes, sont à leur tour utilisés et évalués lors d’essais cliniques ultérieurs. 

Études cliniques et précliniques

Patients

Modèle expérimental porcin

  • PK TCM, 2021 : développement d'une méthode spécifique de quantification par modélisation pharmacocinétique multi-compartiment de l'absorption pulmonaire de 11C-PK11195 chez des porcs avec ou sans SDRA expérimental ; terminé.
    • 21 porcs, imagerie TEP.
  • PK DV, 2023 : évaluation de l'impact de la position ventrale sur l'inflammation pulmonaire macrophagique quantifiée par l'absorption pulmonaire de 11C-PK11195 pendant le SDRA expérimental ; terminé.
    • 11 porcs, imagerie TEP-CT.
  • PK HIDRA, 2023 : évaluation de l'impact d'une stratégie de ventilation à très faible volume courant sous ECMO veino-veineuse sur l'inflammation pulmonaire macrophagique quantifiée par l'absorption pulmonaire de 11C-PK11195 pendant le SDRA expérimental ; terminé.
    • 10 porcs, imagerie TEP-CT.

 

Résultats sélectionnés

Prototype logiciel [Dávila Serrano et al. ICCVG 2020] comprenant:

  • Module interactif : Réduit considérablement le temps de segmentation manuelle, utilisé pour les mesures et annotations de référence,
  • Module semi-automatique : Segmente les régions aérées des poumons, utilisé pour évaluer l'hyperinflation cyclique et ajuster le volume courant du ventilateur,
  • Module entièrement automatique : Implémente une méthode d’intelligence artificielle pour la segmentation pulmonaire.

Méthode de segmentation automatique des poumons

Les meilleurs résultats ont récemment été obtenus avec un réseau de neurones 3D U-Net. L'algorithme, entraîné sur 316 scanners 3D annotés de 97 patients et évalué sur 118 scanners de 34 patients atteints de SDRA modéré à sévère, a atteint un score Dice de 96 % et une distance moyenne de surface de 1,2 mm. Les incertitudes sont comparables à la variabilité inter-observateurs, et 85 % des masques segmentés automatiquement sont exploitables sans corrections [Peñarrubia, thèse de doctorat 2022 ; ICMX 2023].

Études cliniques

Chez les patients atteints de SDRA modéré à sévère lié au COVID-19, aucune différence significative n’a été observée entre la ventilation à très faible et faible volume courant, remettant en question son utilisation systématique [Richard J.-C., The Lancet Resp Med 2023].

La recrutabilité pulmonaire des pneumonies liées au COVID-19 n'était pas significativement différente entre les patients sous ECMO et ceux non sous ECMO, bien qu'il y ait eu d'importantes variations interindividuelles. L'équilibre entre l'hyperinflation et le recrutement induit par l'augmentation de la PEEP de 5 à 15 cmH2O a semblé favorable chez pratiquement tous les patients sous ECMO. La compliance du poumon aéré était significativement plus faible chez les patients sous ECMO que chez ceux non sous ECMO, indépendamment de la recrutabilité pulmonaire [Richard J.-C., et al. Crit Care 2022].

Les patients atteints de SDRA lié au COVID-19 présentent des caractéristiques en imagerie CT similaires à celles des patients non-COVID (augmentation du poids pulmonaire et de la fraction de poumon non aéré). Un sous-groupe de patients atteints de SDRA lié au COVID-19, avec une élasticité proche de la normale, a montré un faible recrutement pulmonaire, une faible quantité de poumon non aéré et une grande quantité de poumon normalement aéré, remettant en question la pertinence de l'utilisation de niveaux élevés de PEEP dans ce sous-groupe [Chauvelot L., et al. J Crit Care 2020].

Etudes experimentales

Dans un modèle expérimental de SDRA, 4 heures de positionnement en décubitus ventral ont significativement réduit l'inflammation pulmonaire aiguë dans toutes les régions pulmonaires, ce qui a entraîné une diminution des forces biomécaniques et des modifications de la mécanique du système respiratoire [Dhelft F., et al. J Appl Physiol 2023].

Un modèle cinétique à trois compartiments tissulaires a considérablement amélioré l'évaluation de la captation pulmonaire de [11C](R)-PK11195 dans la plupart des régions pulmonaires. Cette nouvelle méthodologie offre la possibilité d'évaluer de manière non invasive des stratégies ventilatoires innovantes visant à contrôler l'inflammation pulmonaire aiguë [Bitker L., et al. EJNMMI 2022].

Une nouvelle technique de lavage–remplissage à l'azote en plusieurs respirations permet d'évaluer de manière fiable le volume pulmonaire de fin d'expiration (EELV) au chevet du patient et pourrait apporter des informations précieuses pour personnaliser davantage la ventilation mécanique [Bitker L., et al. ICMX 2021]. 

Projets financés

  • IAVAI (Ventilation Assistée par Image utilisant l'Intelligence Artificielle)

    • Projet de maturation visant à garantir une haute précision et robustesse de notre méthode de segmentation pulmonaire, 2024-2025.
    • Financé par le consortium COMS@N dans le cadre du programme France 2030.

  • PK VIKI

    • Évaluation de l'impact de la ventilation à fort volume courant sur la perfusion rénale, l'oxygénation et l'inflammation dans un modèle porcin utilisant la PET-MRI fonctionnelle. 12 porcs, en cours.
    • Financé par la SRLF (Société de réanimation de langue française, 2023) et la Fondation HCL (Hospices Civils de Lyon, 2023).

  • PK APNEA

    • Impact de la ventilation apnéique sous ECMO sur l'inflammation pulmonaire.
    • Financé par les HCL (Hospices Civils de Lyon) dans le cadre du programme JCJC (jeunes chercheurs), 2023.

 

Publications sélectionnées

Journaux

Richard J.-C., et al. “Ultra-low tidal volume ventilation for COVID-19-related ARDS in France (VT4COVID): a multicentre, open-label, parallel-group, randomised trial”, The Lancet, Respiratory Medicine, 11:11, 991-1002, 2023, DOI: 10.1016/S2213-2600(23)00221-7.

Dhelft F., et al., “Prone position decreases acute lung inflammation measured by [11C](R)-PK11195 positron emission tomography in experimental acute respiratory distress syndrome”, Journal of Applied Physiology, 134:2, 467-481, 2023, DOI: 10.1152/japplphysiol.00234.2022.

Penarrubia L., et al., “Precision of CT-derived alveolar recruitment assessed by human observers and a machine learning algorithm in moderate and severe ARDS”, Intensive Care Medicine Experimental, 2023, 11, 8. DOI: 10.1186/s40635-023-00495-6.

Richard J.-C., et al. “Response to PEEP in COVID-19 ARDS patients with and without extracorporeal membrane oxygenation. A multicenter case-control computed tomography study”, Critical Care, 26, 195, 2022, DOI: 10.1186/s13054-022-04076-z.

Bitker L., et al. “Non-invasive quantification of acute macrophagic lung inflammation with [11C](R)-PK11195 using a three-tissue tissue compartment kinetic model in experimental acute respiratory distress syndrome”, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 49, 2122–2136, 2022, DOI: 10.1007/s00259-022-05713-z.

Bitker L., et al. “Validation of a novel system to assess end-expiratory lung volume and alveolar recruitment in an ARDS model”, Intensive Care Medicine Experimental, 9, 46, 2021, DOI: 10.1186/s40635-021-00410-x.

Chauvelot L., et al. “Quantitative-analysis of computed tomography in COVID-19 and non COVID-19 ARDS patients: a case-control study”, Journal of Critical Care, 60, 169-176, 2020, DOI : 10.1016/j.jcrc.2020.08.006.

Penarrubia L., “Quantification de l’aération pulmonaire sur des images CT de patients atteints du syndrome de détresse respiratoire aiguë”, PhD thesis 2022LYO10164, EDISS, Univ. Lyon 1, Dec. 2022.

Conférences

M. Shekarnabi M., et al. “CT registration-derived biomarkers of recruitability in ARDS”, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, Cartagena de Indias, Colombia, 2023, DOI: 10.1109/ISBI53787.2023.10230395.

M. Shekarnabi M., et al. “Phenotypes of functional CT imagining predict clinical outcome in ARDS patients”, European Respiratory Society (ERS) International Congress, Milan, Italy, 2023, DOI: 10.1183/13993003.congress-2023.OA4955.

Dávila Serrano E. E., et al. “Software for CT-image Analysis to Assist the Choice of Mechanical-ventilation Settings in Acute Respiratory Distress Syndrome”, International Conference on Computer Vision and Graphics, Warsaw, Poland, 2020, Springer, LNCS 12334, pp 48-58, DOI: 10.1007/978-3-030-59006-2_5.

 

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