Summary
大動脈弁逆流は大動脈弁心疾患です。この原稿は、大動脈逆流を模倣する in vitro 心臓弁を使用して、4次元フロー磁気共鳴イメージングが大動脈逆流をどのように評価できるかを示しています。
Abstract
大動脈逆流(AR)は、拡張室の心室中に大動脈から左心室(LV)へ後方血流が流れることをいう。複雑な形状から生じる逆流ジェットは、3次元の流れと高速勾配によって特徴付けられ、2D心エコー検査を用いた逆流体積の正確な測定を制限することがあります。最近開発された4次元フロー磁気共鳴イメージング(4DフローMRI)は、逆流の量を正確に定量するために使用できる3次元体積流量測定を可能にします。本研究では、(i)磁気共鳴対応ARモデル作製(拡張、穿孔、脱出)と(ii)AR定量における4DフローMRIの性能の系統的解析に着目します。その結果、時間の経過に伴う前進ジェットと後退ジェットの形成は、AR起源の種類に大きく依存していることが示された。モデルタイプの逆流体積バイアスの量は、ポンプの一回拍量から測定されたグランドトゥルース(48mL)体積と比較して、-7.04%、-33.21%、6.75%、および37.04%であった。逆流率の最大の誤差は約12%であった。これらの結果は、絶対逆流量が重要な場合、イメージングパラメータの慎重な選択が必要であることを示しています。提案された インビトロ フローファントムは、大動脈狭窄症や二尖弁大動脈弁(BAV)などの他の弁膜疾患をシミュレートするために簡単に変更することができ、将来的に異なるMRI配列をテストするための標準プラットフォームとして使用できます。
Introduction
大動脈逆流(AR)は、心室の拡張期における大動脈から左心室への逆流を指す。ARは、典型的には、大動脈拡張、カップ脱、カップ穿孔、カップ収縮、およびその他1に分類される。慢性ARは、主に肥大および拡張のためにLVの体積過負荷を引き起こし、そして最終的にその代償不全2を引き起こす可能性がある。急性ARは、主に感染性心内膜炎、大動脈解離、および外傷性破裂によって引き起こされ、血行力学的緊急事態につながる2。
AR診断の現在の臨床基準は、主に経胸部心エコー検査(TTE)または経食道心エコー検査(TEE)に基づいています3。リアルタイムイメージングと短い検査時間の利点にもかかわらず、心エコー検査の精度はオペレータに大きく依存します。特に逆流剤体積測定では、大動脈弁の動きにより逆流噴流が2次元(2D)測定面外にシフトするため、逆流体積の直接測定が制限される。近位等速度表面積(PISA)法を用いた間接推定がよく用いられるが、円形オリフィス面積などの仮定により、正確な測定が制限されることが多い4。
最近の医療ガイドライン5はまた、LVの質量およびグローバル機能を測定することによって心エコー検査の限界を補うために、特に中等度または重度のAR患者に対して、心臓MR(CMR)を推奨している。.しかし、LVグローバル機能で推定される大動脈逆流量は、特に他の心臓弁膜疾患またはシャントを有する患者では失敗し得る。
あるいは、4DフローMRIは、対象体積7内の時間分解速度情報を用いて逆流体積を直接測定できる有望な技術として考えられている。時間に応じたバルブの動きは、逆流剤流量8,9を測定するときに容易に追跡および補償することができる。また、逆流噴流に垂直な任意の平面を遡及的に位置決めすることができ、これにより、測定10の精度が向上する。しかし、4DフローMRIは本質的に時空間的に平均化された情報を取得するため、この技術の精度は、十分に制御されたインビトロフロー実験を使用して検証する必要があります。
本研究は、(i)AR(拡張、穿孔、脱出)のさまざまな臨床シナリオを再現できるMRI互換の in vitro 実験プラットフォームを開発し、(ii)これらのARモデルで異なるARを定量化する際に4D flow MRI性能の理解を深めることを目的としています。また、4DフローMRIに基づく3D血行動態の可視化・定量化を、様々な臨床シナリオに応じて行った。このプロトコールはARに限定されず、一連の インビトロ 実験および血行力学的定量を必要とする他のタイプの弁膜症研究にも拡張することができる。
Protocol
注:プロトコルは、主に(1)モデル作成、(2)MRIスキャンとパラメータ選択、および(3)データ解析の3つの段階で構成されています。 図1は 、プロトコルの全体処理を示すフロー図である。
1. 模型製作
- 大動脈根モデル
- 図2に示すように、弁基部径や洞径などの大動脈根のパラメータ値を求める。この実験では、値はDA = 32.24 mm、DO = 26 mm、LB = 8.84 mm、LA = 26 mm、r分= 16.64 mm、rmax = 21.32 mmでした。
- 3D モデリング ソフトウェアを実行するには、[スケッチ > ツール] の [スケッチ ツール] > [スケッチ ピクチャー] をクリックします。
注: ソリッドワークは、実験の 3D モデリングに使用されます。 - 洞モデルを作成するには、円ツールを使用して rmax と rmin に対応する円をスケッチします。フリーカーブ機能11を用いて洞の曲線を描き、「ロフ トツール」をクリックしてロフト のスケッチ領域を選択する。
- カレントモデルの上部と下部に追加の円をスケッチし、「 押し出しツール」(Extrude Tool) をクリックして円を選択します。オプションを 20 mm 下、上へ 30 mm に設定します。同じ方法でサイズ100 mm x 100 mm x 76 mmの六面体モデルを作成します。
- 「フィーチャーを挿入」から「結合ツール」>クリック>ます。プロパティマネージャで「減算」を選択します。六面体モデルと洞モデルを選択します。メーカーの指示に従って、5軸CNCマシンを備えたアクリルモデルとして最終設計を製作します。
- バルブフレーム
- 3Dモデリングソフトウェアを実行し、新しいスケッチを開きます。バルブベースの中央に、サイズ 100 mm x 100 mm の正方形と 25 mm の円を手動で描画します。 押し出しツール をクリックし、バルブベースの高さを 5 mm に調整します。
- 高さ23.5mm、厚さ3mmの円を押し出す。 ラインツールを使用して モデルを 12 個の均一なピースに分割し、各ピースの値が 30 度になるようにします。120°間隔で3本選択し、高さ16.5mmで押し出して3本の柱を作ります。
- 「フィレットツール」をクリックし、柱を選択します。上部と下部のフィレット半径をそれぞれ 4 mm と 10 mm に調整します。STLファイル形式で保存します。
- バルブフレームを3Dプリントします。インフィル密度を100%に設定し、アクリロニトリルブタジエンスチレンをフィル材料として使用します。大動脈弁フレームの形状と寸法については 図3 を参照されたい。
- 膨張ポリテトラフルオロエチレン(ePTFE)を用いた大動脈逆流モデル
- 3D モデリングソフトウェアを実行し、新しいスケッチを開きます。 図4Aを参照して、23.24mmの水平線と15mmの垂直線を描きます。
注:バルブのベース、高さ、およびリーフレットフリーエッジ長さの幾何学的パラメータは、以前の研究12に従って選択されました。 - arc コマンドマネージャから [ 3 点 の円弧ツール] をクリックし、水平線の両端に 2 点、垂直線の終点に最後の点を設定します。スケッチを厚さ 5 mm で押し出します。STLファイル形式でモデルをエクスポートし、3Dプリントします。
- ePTFE膜を2層に重ね、印刷したリーフレットを使用して2mm間隔で3枚のリーフレット境界線を描きます。直径0.1mmのポリアミド縫合糸を用いて、1mm間隔で延伸線および側縁に沿って縫合する。ePTFEバルブをフレームの上から下に1mm間隔で縫合します。
- 膜の外側を切断し、互いに縫合する。次の 3 つの修正を実行して、3 つの異なるモデルを取得します。
- 拡張モデル: 設計したリーフレットパラメータの比率を90%に減らします。
- ミシン目モデル:小葉1枚の中央にハサミを使って直径2mmの円形の穴を開けます。
- 脱出:バルブの2つのコミスチャーを支柱の高さの低い穴に固定します。
注: 図4は 、ePTFEバルブの材料と製造方法を示しています。 図5に 各ARタイプの特性を示す。
- 3D モデリングソフトウェアを実行し、新しいスケッチを開きます。 図4Aを参照して、23.24mmの水平線と15mmの垂直線を描きます。
2. MRIスキャンとパラメータ選択
- ARモデル、大動脈洞モデル、心臓シミュレーションポンプ、MRIからなる実験系を準備する。
- MRI室に実験モデルをセットし、ポンプ、リザーバ、模型を25mm(内径)のシリコーンチューブで接続します。長さ10cmのケーブルタイを使用して接続部品を固定し、漏れを防ぐことができます。
- モーター制御ピストンポンプを使用して大動脈血流波形をシミュレートし、フロー回路システムを介して生理学的フロー波形を生成します。作動流体として水を使用し、逆流を防ぐために入口と出口に一方向バルブを取り付けます。フローポンプの詳細は、以前の研究23で見出すことができる。
- MRI の視野 (FOV) 内でモデルを見つけます。偵察スキャンを実行して、MRI操作コンソールモニターのコロナビュー、軸ビュー、矢状ビューのファントム画像を観察します。この画像は、次の画像シーケンスを配置するためのガイドとして使用されます。
- 大動脈モデルの中心にある 2D イメージ平面を見つけます。可変速度エンコードパラメータ(VENC)2D位相差イメージングを実行して、4DフローMRIに最も適したVENC値を選択します。
- 4DフローMRIでVENCを10%高い値に設定して、可能な速度エイリアシング7を最小限に抑えます。MRIコンソールで目的の空間分解能と時間分解能を入力します。大動脈流の空間分解能と時間分解能は、それぞれ2~3mmと20~40msとすることが推奨されます7。 表2 にMRIスキャンパラメータを示す。
- 3種類のARバルブと無バルブを使用して、流れの有無両方のデータを取得します。
3. データ解析
- データの並べ替えと修正
- スキャナーから生データ・ファイルをコピーして、データ分析を続行します。Dicomソートソフトウェアを使用して、シリーズの説明という名前のヘッダーに従ってdicomファイルをソートします。Dicomソートソフトウェアで画像を並べ替えるをクリックして、3方向位相画像とマグニチュード 画像を 別々のフォルダに並べ替えます。
- マグニチュード・イメージをITK-snapソフトウェアにロードします。ITK-スナップの 「ブラシ」(Brush ) をクリックし、ブラシツールを使用してファントムの内部流体領域を手動でペイントします。セグメント化された画像を保存します。
- (オプション)フローのオンとオフで取得した位相画像データをMATLABでロードします。フローのあるデータをフローのないデータから減算して、バックグラウンドエラーを削除します。これをあらゆる方向と心周期に対して繰り返します。
- ベンダー固有のピクセル対速度方程式を使用して、5Dマトリクス位相データ(行×列×スライス×方向x時間)の速度を計算します。一般に、ピクセルの最大強度は、選択されたVENC値に対応する。
- 視覚化
- ステップ3.1.4の5D行列速度を流れ可視化解析ソフトウェアにロードします。
メモ: 入力速度マトリックスは、解析ソフトウェアによって異なる場合があります。Ensightのユーザーは、Ensightゴールドケースフォーマットガイド13に従う必要があります。 - [等 値面部品]をクリックし、[等容積]ボタンをクリックして、3D 解析のデータ型を等値面から 等容積 に変更します。変数コマンドマネージャで速度データをドラッグし、等容積に追加してモデルの速度分布を確認します。
- メイン メニューのパーティクルトレースエミッタツール をクリックします。より正確な分析のために [詳細オプション] をオンにします。作成時に目的のビジュアライゼーション (ストリーム ラインや パスラインなど) を選択します。
- この実験では、次の値を設定します: [オプションから出力] = [部品]、[部品 ID = 2]、[いいえ]。エミッタの数 = 10000、方向 = +/-。時間の経過とともに結果を作成して確認します。
- パーティクルトレースモデルを右クリックし、[カラーバイ]をクリックします。速度成分を選択して、流線を速度で色付けします。
- ステップ3.1.4の5D行列速度を流れ可視化解析ソフトウェアにロードします。
- 定量化
- 速度データ (ステップ 3.1.4) とセグメント化された画像 (ステップ 3.1.2) を MATLAB にロードします。セグメンテーション領域の外側の速度をゼロに設定します。これは、セグメント化された行列データと速度行列データを要素ごとに乗算することによって容易に行うことができる。
- 速度データに位相ラッピングがあるかどうかを確認するには、MATLAB の Imshow 関数を使用します。速度方向の反転は位相ラッピングを示します。
- 行列データの目的の平面をスライスします。平面内のすべての速度データを合計し、空間分解能を乗算して平面を通る流量を計算します。心周期全体のすべての流量を合計し、時間分解能を乗算して一回拍出量を計算します。
Representative Results
3つの代表的なクラスの大動脈逆流モデルを作製し、比較のために弁のない1例を作製した(図3)。拡張モデルは、より小さなサイズのリーフレットのためにバルブリーフレットの不完全な閉鎖を明確に示しました。ミシン目モデルを模倣するためにはさみを使用してリーフレットの1つに穴をあけました。脱出模型の1枚のリーフレットは、2枚のコミスシュアが元の高さよりも低い位置で縫合されていたため、他の2枚のリーフレットよりも小さく見えた。上から見れば大きな差はなかった。
4DフローMRIを用いて経時的に取得した3D速度情報を用いて、収縮期および拡張期における正常ジェットおよび逆流ジェットの流線を可視化しました(図6)。前方ジェットは、ミシン目モデルを除くすべてのモデルでまっすぐでした。穿孔モデルでは、収縮期に壁偏ったジェットが発生した。逆流ジェットは、AR分類に従って異なる速度および形状を示した。バルブなしの場合、全体的に正逆の流れが発生しました。拡張モデルの逆流ジェットが中心から出てきて、時間の経過とともに方向を変える傾向がありました。穿孔と脱出モデルの逆流ジェットが壁に傾いていた。順方向および逆流ジェットのピーク速度は、バルブなしモデルで0.28 m/s、-0.29 m/s、拡張モデルで2.03 m/s、-3.53 m/s、穿孔モデルで2.52 m/s、-3.13 m/s、脱出モデルで2.76 m/s、-2.88 m/sであった。
図 7 は、各バルブの流量と、バルブ ベースから離れた 3D 平面の順方向および逆流量の体積を示しています。流量は、モデルごとに異なる波形と量を示しました。逆流体積の量は、バルブなし、拡張、穿孔、および脱出モデルについて、それぞれ51.38mL、63.94mL、44.76mL、および30.22mLであった。バルブなし、拡張、穿孔、および脱出モデルのバイアスは、ポンプの一回拍量から測定されたグランドトゥルース(48mL)と比較して、それぞれ-7.04%、-33.21%、6.75%、および37.04%であった。正のパーセント値は過小評価を示し、負のパーセント値は過大評価を表します。逆流分率誤差は、バルブなし、拡張、穿孔および脱出モデルについて、それぞれ-7.78%、-6.00%、0.33%および-11.18%であった。
図1:プロトコルのワークフロー図。この実験プロトコルは、主にモデル作製、MRIスキャン、およびデータ解析で構成されています。モデル作製ステップでは、外大動脈根モデルと4種類のARモデル(弁、拡張、脱出、ミシン目なし)を作製する。MRIスキャン中に、スカウトイメージングに続いてマルチVENCスキャンと4DフローMRIが実行されます。データ分析部分には、データの並べ替え、画像のセグメンテーション、速度計算、視覚化、定量化が含まれます。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:大動脈根の概略および設計されたアクリルモデル(A)大動脈根形状の幾何学的特徴付けおよびパラメータ。(B)多次元ビューにおける大動脈根3Dモデル。DA:洞管接合部の直径(STJ)、DO:環状の直径、rmax:最大洞径、r分:最小洞径、LA:洞の高さ、LB:STJの高さ。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:大動脈弁フレームとモデル(A)リーフレットを保持するために使用される大動脈弁フレームの幾何学的情報。フレームの本体の周りの穴は、縫合糸ラインが通過する場所です。(b)ePTFE膜縫合弁の例。(C)インビトロモデルのエンフェース図:この研究で作製されたバルブ、拡張、穿孔および脱出なし。矢印は損傷した尖頭を示す。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図4:ePTFEリーフレットの材料と製造工程(A)3Dプリントされたリーフレットを目安として、ePTFE膜を使用してリーフレットを作成する。(B)ePTFEバルブの描画、縫合、切断および固定ステップ。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図5:異なるARモデルの作製方法 。(A)拡張モデル、(B)ミシン目モデル、(C)脱出モデル この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図6:大動脈逆流タイプによる可視化の合理化 大動脈逆流タイプに応じた収縮期(各パネルの左側)と拡張期(各パネルの右側)の可視化を合理化します。(A)バルブなしのモデル(拡張期/収縮期の画像はバルブがないため同じ)、(B)拡張、(C)ミシン目、(D)脱出。シストールおよび拡張期のデータは、心臓周期中に入口速度が最も高く、最も低い場合に採取された。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図7:流量と一回拍出量 (A)バルブなしのモデル、(B)拡張、(C )穿孔、および(D)脱出のための流量および一回拍出量。流量と一回拍出量は、バルブ環状の下流の3径の平面(実線)で測定されます。青と赤の色は、それぞれ順方向の流れと逆流する流れを示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
| 比 (Do = 26ミリメートル) |
DA/Do | LA/Do | LB/Do | rmax/Do | r最小/Do |
| 1.24 | 1 | 0.34 | 0.82 | 0.64 |
表 1.大動脈根部幾何学の幾何学的パラメータを図1に示す。
| 時間分解能 | 0.025 ミリ秒/40 フェーズ |
| 空間分解能 | 2mm x 2mm/0.5 ピクセル/1 mm |
| 行列 | 96 x 160 x 26 ピクセル |
| スライスの厚さ | 2ミリメートル |
| エコー時間 | 2.54ミリ秒 |
| エンコード速度 | 25〜330センチメートル/秒 |
表 2. インビトロでの4D Flow MRIシーケンスパラメータ。
Discussion
4次元フローMRIは、臨床ルーチン使用のための応用として、最近様々な エクス ビ ボおよびインビボ 研究によって検証されている14。4DフローMRIは心臓周期全体にわたって3D速度情報を取得するため、1つの強力な用途は弁逆流剤体積の直接定量化であり、従来の2Dドップラー心エコー検査では定量化できない15。4D Flow MRIを用いた インビトロ 実験は、心血管疾患と血行動態との関係を調査するために使用できる3D流速および関連する血行動態パラメータを提供することができる。しかしながら、その有望な能力にもかかわらず、この出願に関する体系的な研究はまだ報告されていない。これはおそらく、トライリーフレットバルブの逆流を模倣する十分に制御された インビトロ 実験の欠如によるものである。
インビトロ研究における最近の開発は、弁膜前後血行動態にアクセスするためのより正確で現実的な実験方法を提供している16,17。光学画像ベースの粒子画像速度測定(PIV)と組み合わせることで、バルブの周りの流れの正確な測定および定量化は、以前のin vitro研究18で可能であった。しかし、正確な3D流れ場、特に弁底後の流れについては、不透明なモデルと屈折のために制限されていました。一方、MRIを用いた3D速度測定も、金属部品が使用できないため、19,20と限定的であった。
そこで本研究では、MRと互換性があり、弁膜症の様々な臨床シナリオを再現するために高度に修正可能なフロー実験プラットフォームを構築するためのプロトコルが導入される。ePTFE膜は、その高い引張強度および耐薬品性のためにバルブおよび血管移植材料として広く使用されているため、金属成分を含まない三尖弁を模倣するために使用される17、21、22。ePTFEフィルムに基づいて、ARの3つの異なる起源(拡張、穿孔、脱出)と比較用のバルブのないモデルが再現されています。このフロー実験プロトコルの次の重要なステップは、MRイメージングと定量化です。大動脈血流波形をシミュレートできるモータ制御ピストンポンプを使用して、フロー回路システムを介して生理学的フロー波形を生成する。フローポンプの詳細は、以前の研究23で見出すことができる。この研究は、流量定量化における4DフローMRIの精度を検証することも目的としているため、全ての画像化パラメータは、臨床ルーチン24において使用され得るパラメータを要約した以前の研究に基づいて選択される。MRIシステムは、渦電流および磁場25の非線形性などの不完全性に起因する固有の誤差を含むので、バックグラウンド補正戦略は、ステップ3.1.3で説明した実際のデータ定量化の前に適用される。
この研究で示唆された手作りの大動脈逆流モデルは、以前の研究が報告した26,27と同様の逆流性ジェットの血行力学的特性をモデル分類に従って示した。閉じた形状は対称的であり、拡張モデルではバルブの中心に直線ジェットが発生した。後方偏心ジェットは、穿孔モデルの咬頭損傷のために現れる。バルブの部分的な脱出は、移動性が制限されたために犯人カップから方向が曲がったジェットを示しています。4DフローMRIを用いて直接測定された大動脈逆流体積は、バルブおよび拡張なしモデルでは過大評価されたが、脱出モデルではグランドトゥルースと比較すると、かなり過小評価されていた。しかし、逆流分率を計算したとき、最大の偏りは脱出モデルでわずか11%でした。これは、逆流だけでなく、正常な大動脈ジェットもMRスキャンの影響を受けたことを強く示している。現在の段階では、個々のスキャンパラメータはARモデルごとに最適化されていませんでした。将来の全身パラメータ研究は、逆流体積測定の精度を向上させる可能性がある。あるいは、逆流フラクションの使用は、4DフローMRIに内在する誤差を打ち消すため、より堅牢ですが、単に絶対逆流量を測定するよりも臨床的に関連性があります。
結論として、この研究は、様々なタイプのARをシミュレートするために高度に変更可能である MR適合性のインビトロ フロー実験モデルを示唆している。また、4DフローMRIを用いたAR体積測定の精度を比較した。この研究の限界は、大動脈弁の動きがシミュレートされなかったことであり、これは逆流性ジェットの実際の発達に影響を与える可能性がある。さらに、4D-flow MRIの部分体積効果と時間平均化の性質は、特にジェットおよび周辺内の速度の高いダイナミックレンジを考慮すると、流量測定の精度を制限する可能性があります。そのため、さらなる体系的なパラメータ検討が必要となる。
Disclosures
著者らは開示するものは何もありません。
Acknowledgments
本研究は、文部科学部が資金提供する韓国国立研究財団(2021R1I1A3040346、2020R1A4A1019475、2021R1C1C1003481、HI19C0760)による基礎科学研究プログラムの支援を受けたものです。この研究は、江原大学校からの2018年研究助成金(PoINT)によっても支援されました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3D modeling software(SolidWorks) | Dassault Systèmes SolidWorks Corporation | Waltham, MA, USA | |
| 3D printer | Zortrax S.A. | the construction of a three-dimensional object from a CAD model or a digital 3D model,(zortrax m200 plus, Zortrax S.A.,Olsztyn, Poland) | |
| Dicom sort | Open source software | Jonathan Suever, Software Engineer | |
| Ensight | Ansys | Flow visualization software (Canonsburg, PA, USA). | |
| Expanded Polytetrafluoroethylene(ePTFE) | SANG-A-FRONTEC | Medical membrane (ePTFE,SANG-A-FRONTEC, Incheon, korea) | |
| Itk snap software | Open source software | GNU General Public License, | |
| MATLAB | MathWorks | Natick, MA, USA | |
| MRI | Siemens | 3T, Erlangen, Germany | |
| Scissors | Scanlan International Inc | n43 1765 | 7007-454, Scanlan International Inc., Saint Paul, USA |
| Suture | AILEE | NB530 | Ailee, Polyamide suture, UPS 5-0 |
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