Background: Calcific aortic valve disease affects 10%-15% of the elderly population, causing considerable morbidity and mortality. There is no imaging technique that allows for the assessment of tissue composition of the valve in vivo. We thus investigated whether multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) could characterize and quantify lipid, fibrous, and mineralized tissues within aortic valve (AV) cusps.

Methods: AV leaflets were explanted from patients with severe aortic stenosis at the time of valve replacement surgery. Aortic cusps were imaged ex vivo using 1.5 T MRI using 3 gradient-echo sequences with T1, moderate T2, and proton density weightings (T1w, T2w, and PDw). Histopathologic analysis was performed on coregistered slices to identify and measure mineralized tissue, fibrous tissue, and lipid-rich tissue. Area and mean grey values were measured in all 3 weightings by standardized software.

Results: Four hundred ninety-two regions of interest from 30 AV leaflets were studied. Total leaflet surface and the areas of mineralized (P < 0.0001), fibrous (P = 0.002), and lipid-rich (P = 0.0001) tissues measured by MRI matched closely those measured by histopathologic examination. All 3 weightings provided significant discrimination between median grey values for mineralized, fibrous, and lipid-rich tissues (P < 0.0001 for T1w, moderate T2w, and PDw). A best-fit equation integrating the grey value data from all 3 weightings allowed multiparametric MRI to identify valve leaflet components with areas under the receiver operating characteristic curve of 0.92, 0.81, and 0.72, respectively.

Conclusions: AV leaflet characteristics, including tissue composition, distribution, and area, may be successfully measured by multiparametric MRI with good to excellent accuracy.

Introduction : La calcification valvulaire aortique affecte 10% à 15% de la population âgée, provoquant une morbidité et une mortalité considérables. Il n’y a pas de technique d’imagerie qui permette d’évaluer la composition du tissu de la valve in vivo. Nous avons ainsi évalué si l’imagerie par résonance magnétique (IRM) multiparamétrique pouvait caractériser et quantifier les tissus riches en lipides, fibreux et minéralisés au niveau des feuillets de la valve aortique (VA). Méthodes : Les feuillets de la VA ont été prélevés sur des patients présentant une sténose aortique sévère lors d’une chirurgie de remplacement valvulaire. Les feuillets aortiques ont été imagés ex vivo par IRM 1,5T en utilisant 3 séquences en écho de gradient avec pondération T1, T2 modéré, et en densité de protons (T1w, T2w, et PDw). L’analyse histopathologique a été réalisée sur des coupes appariées afin d’identifier et de mesurer les tissus minéralisés, le fibreux et riche en lipides. L’aire et la moyenne des valeurs de niveau de gris ont été mesurées pour les 3 pondérations par logiciel standardisé. Résultats : Quatre cent quatre-vingt-douze régions d’intérêt issues de 30 feuillets de la VA ont été étudiées. La surface totale des feuillets et l’aire des tissus minéralisés (P<0,0001), fibreux (P = 0,002), et riches en lipides (P = 0,0001) mesures par IRM correspondaient étroitement à celles mesures par histopathologie. Les 3 pondérations ont fourni une discrimination significative entre les valeurs de niveau de gris pour les tissus minéralisés, fibreux, et riches en lipides (P<0,0001 pour T1w, T2w modéré, et PDw). Une équation, intégrant les données de valeurs de niveau de gris des 3 pondérations a permis à l’IRM multiparamétrique d’identifier les composantes du feuillet de la valve avec une aire sous la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) de 0,92, 0,81, et 0,72, respectivement. Conclusions : Les caractéristiques des feuillets de la VA, y compris la composition, la distribution et l’aire des tissus, peuvent être mesurées avec succès par IRM multiparamétrique avec une bonne voire excellente précision.