方法文章

通过基于运动学模型的跨瓣血流分析及参数化舒张充盈形式对整体舒张功能进行定量评估

10.7K 次观看

⸱

DOI：

10.3791/51471

⸱

2014年9月1日

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, Washington University in St. Louis, 2Department of Physics, Washington University in St. Louis, 3Division of Biology and Biomedical Sciences, Washington University in St. Louis, 4Department of Medicine, Cardiovascular Division, Washington University in St. Louis, 5Cardiovascular Biophysics Lab, Washington University in St. Louis

本文内容

摘要

基于心动图模型对二尖瓣血流进行分析，已实现对全球舒张功能的准确、基于因果关系的量化 通过 参数化舒张期充盈（Parametrized Diastolic Filling, PDF）模型。PDF 可生成独特的刚度、舒张功能参数， 并加载参数，阐明“新”生理学特征，同时提供敏感且特异的功能障碍指标。

摘要

定量评估心脏功能对生理学家和临床医生而言仍然是一个挑战。 尽管历史上仅能采用侵入性方法，但随着具有高时间与空间分辨率的非侵入性成像技术（超声心动图、MRI、CT）的发展，为舒张功能的定量评估提供了新的窗口。超声心动图已被公认为评估舒张功能的标准方法，但目前临床应用的指标仅选取了心腔尺寸（M型）或血流/组织运动（多普勒）波形的某些特征，未纳入运动本身的生理因果决定因素。 认识到所有左心室（LV）均通过充当机械吸力泵来启动充盈，因此可根据适用于所有心腔的运动定律来评估整体舒张功能。不同心脏之间的差异在于支配充盈过程的运动方程中的参数。因此，参数化舒张充盈（PDF）模型的建立 已表明，临床上观察到的全部早期二尖瓣血流（多普勒E波）模式均能极好地符合阻尼振荡运动定律。 这允许根据一种因果机制（由回弹引发的抽吸作用）对单个E波进行分析，该机制可得出三个（数值上）独特的集中参数，其生理学对应物为心腔僵硬度（k），黏弹性/应力松弛（c），并加载（xo). 记录二尖瓣血流（多普勒E峰）是临床心脏病学中的常规实践，因此本文仅简要回顾超声心动图记录方法。我们的重点是从常规记录的E峰数据中确定PDF参数。 如高亮结果显示，一旦从足够数量的负荷变化E波中获得PDF参数，研究者便可自由使用这些参数，或基于这些参数构建指数（例如储存能量1/2kxo2最大房室压力阶差 kxo舒张功能的负荷无关性指数 等等。并选择要量化的生理学或病理生理学方面。

引言

Katz1于1930年进行的开创性研究揭示，哺乳动物左心室通过发挥机械性抽吸泵的作用启动充盈过程，自此之后，大量研究致力于阐明舒张期的运作机制。多年来，临床或科研评估舒张功能（DF）2-16的唯一手段是侵入性方法。然而在20世纪70年代，随着技术进步和超声心动图的发展，心脏病学家和生理学家终于获得了可用于无创表征舒张功能的实用工具。

由于缺乏关于心脏充盈时舒张功能的统一因果理论或范式，研究人员提出了大量基于与临床特征相关性的现象学指标。例如，早期快速充盈期间经二尖瓣血流速度曲线呈迅速上升和下降的曲线状，其形态被近似为三角形，并根据其几何特征（高度、宽度、面积）定义了舒张功能指标 等等.)。超声心动图技术的进步使得充盈期间的心肌运动、应变及应变率得以测量，例如，每一项技术进步都带来了一批新的现象学指标，用于与临床特征进行关联。然而，这些指标仍属于相关性指标而非因果性指标，且许多指标实际上是对相同基础生理过程的不同测量方式。因此，目前临床所采用的舒张功能充盈（DF）指标特异性和敏感性有限也就不足为奇了。

为了克服这些局限性，研究人员开发并验证了参数化舒张期充盈（Parametrized Diastolic Filling, PDF）模型，这是一种基于因果关系的动力学集总参数模型，用于描述左心室充盈过程。该模型以舒张期的抽吸泵生理机制为基础，并将其纳入建模过程17。该模型依据阻尼谐波振荡运动的规律，对舒张功能（表现为经二尖瓣血流轮廓的非线性曲线形态）进行建模。阻尼谐波振荡运动方程基于牛顿第二定律，可按单位质量表示为：

阻尼谐振运动方程，\(\frac{d^2x}{dt^2} + c\frac{dx}{dt} + kx = 0\)，数学公式    方程 1

这条线性 2nd 阶微分方程具有三个参数： k- 腔室刚度， c- 黏弹性/应力松弛，以及 xo- 振荡器的初始位移/预载。该模型预测，临床上观察到的不同舒张期充盈模式是由这三个模型参数数值的变化所导致的结果。基于概率密度函数（PDF）形式体系和经典力学理论，E波可被归类为由欠阻尼或过阻尼运动状态所决定。大量研究17-21 已验证临床记录的E波轮廓与PDF模型预测的轮廓具有极好的一致性，并阐明了三个PDF参数的血流动力学/生理学对应关系21从临床记录的E波数据中提取模型参数的过程详见下述方法。

与当前临床应用中常见的DF指数不同，PDF模型的三个参数基于因果关系。如下文所述，可从这些基本参数以及将PDF理论应用于二尖瓣血流以外的舒张期其他方面，推导出更多关于舒张期生理的指标。本文描述了基于PDF的二尖瓣血流分析方法，以及通过PDF方法、其参数和衍生指标所能获得的生理学关联。此外，本文还表明，PDF参数或由其导出的指标能够区分心腔固有特性与外部负荷效应的影响，可与传统有创定义的参数建立关联，并能区分正常组与病理组。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

方案

获取超声心动图图像并分析以获得PDF参数的步骤如下所述。尽管在下文的受试者选择部分提到了心导管检查，但所描述的方法仅适用于超声心动图部分。导管检查部分的描述仅用于对基于模型的预测结果进行独立验证，与E波的分析无关。 通过 PDF形式主义。在数据采集之前，所有受试者均按照华盛顿大学医学院机构审查委员会（人体研究保护办公室）的规定，签署知情同意书，同意参与本研究。

注意：本节中描述的所有软件程序（以及如何使用它们的教程）均可从 http://cbl1.wustl.edu/SoftwareAgreement.htm 下载

1. 受试者选择

注意：心血管生物物理学实验室数据库中的所有受试者均同时接受了超声心动图和心导管检查，且均由其主治医师推荐进行诊断性心导管检查。数据库的纳入标准为：1）无任何显著性瓣膜异常，2） 心电图无室壁运动异常或束支传导阻滞，3）具有满意的超声心动图声窗，可清晰辨认E波和A波。

2. 超声心动图数据采集

  1. 根据美国超声心动图学会标准16，对所有受试者记录完整的二维/超声多普勒检查。注：筛查用超声心动图由超声技师在标准临床成像仪上完成。如有需要，可在将合适的高保真导管送入左心室（LV）以同时测量左心室血流动力学参数后，进一步进行额外的经胸超声心动图记录以供验证。
  2. 以仰卧位对受试者进行成像。在非科研临床环境中， 可采用标准左侧卧位，本方法的普适性不受影响。使用2.5 MHz探头获取心尖四腔切面图像，取样容积设为1.5–5 mm，置于二尖瓣瓣叶尖端之间，并与二尖瓣平面垂直（以在彩色M型多普勒上尽量减少声束对齐效应）；壁滤波设为1级（125 Hz）或2级（250 Hz），基线调整至充分利用显示区域的全高度，速度标尺调整至在无混叠的前提下充分利用输出信号的动态范围。
  3. 进行多普勒组织成像时，取样容积设为2.5 mm，并置于二尖瓣环的侧壁和室间隔部位。
  4. 将多普勒检查以DICOM格式保存于超声设备中，并与同步记录的心电图（ECG）一同刻录至DVD。

3. 多普勒图像处理与常规分析

注意：本节介绍两个 自定义 MATLAB 程序。第一个程序在步骤 3.1 中描述，第二个程序在步骤 3.2–3.5 中描述。所有软件程序（以及如何使用的教程）均可从 http://cbl1.wustl.edu/SoftwareAgreement.htm 下载

  1. 将图像从 DICOM 格式和视频转换为位图（.bmp）文件（使用自定义的 MATLAB 程序）。注意：下述用于拟合多普勒 E 波和组织多普勒 E’ 波的步骤如图所示 图1.
  2. 将位图图像文件加载到另一个自定义的 MATLAB 程序中，以测量常规的经二尖瓣血流参数，例如 E峰值，A峰值，E持续时间，E’峰值，A’峰值, 等等并裁剪图像以用于PDF分析。选择那些显示清晰可辨的二尖瓣血流轮廓且心电图显示完整心动周期的图像进行分析。
  3. 在图像中标记时间采样率（水平轴，单位为像素/秒）和速度采样率（垂直轴，单位为像素/(米/秒)）。通过识别并标记图像上连续的R波峰值（或ECG上的任何明显特征）来确定完整的心动周期。
  4. 在选定的心动周期中，标记经二尖瓣多普勒E波和A波，或组织多普勒E'波和A'波。
    1. 选择多普勒E峰峰值点 即. E峰值，（或 E’峰值）并使用连接波峰与起始点的直线作为参考，以匹配E波（或E’波）的加速斜率，从而标记该波的起始点。该波的起始点用于计算从起始到峰值血流的时间间隔，即E波（或E’波）加速时间（AT）。
    2. 使用连接峰值与终点的直线作为参考，以匹配减速斜率，标记E波（或E’波）的终点。该标记用于计算从峰值到基线的时间间隔，即减速时间（DT）。从波形起点到终点的时间间隔为E波持续时间（E持续时间 = AT+DT)。该程序通过适当的说明引导用户完成整个过程。
  5. 使用与标记E波类似的方法标记A波。在标记完E波和A波后，程序将计算E峰值/A峰值 比率。
    注意：该程序会将标记的波形保存为仅包含E波和A波的裁剪图像。该程序还会为每次心跳生成一个数据文件，其中包含裁剪信息及测量参数。

4. 采用 PDF 形式法自动拟合二尖瓣血流

  1. 使用定制的LabView程序对多普勒E波和A波以及组织多普勒E’波和A’波的轮廓进行自动拟合18,19.
    1. 载入裁剪后的图像，程序将自动计算最大速度包络线（MVE）。通过设置阈值来选择 MVE，使其近似于二尖瓣血流，如图所示 图1操作者可沿时间轴选择定义MVE的点的起始与终止位置，以确保仅将与实际选定波形部分具有良好对应关系的MVE点作为后续拟合的输入。
  2. 注意：用户选定的MVE点是计算机程序的输入，该程序使用Levenberg-Marquardt（迭代）算法自动拟合速度随时间变化的PDF模型解。拟合过程要求临床（输入）数据（MVE）与PDF模型预测轮廓之间的均方误差最小化。由于模型为线性，针对每个作为输入的多普勒E波衍生MVE，均可获得一组唯一的参数。因此，数值上具有唯一性 k, c，以及 xo 每个E波均生成相应的数值 k’, c’，以及 xo’ 每个E'波。
  3. 如果拟合结果明显不理想，即拟合曲线与E波（或E’波）图像重叠时存在明显偏差（即该算法试图拟合包含在MVE中的噪声（例如），通过使用更多或更少的点来修改MVE，从而改变模型预测的轮廓，并相应调整PDF参数以实现更好的拟合。

在生成适当的PDF拟合结果后保存数据。注意：程序会自动将数据保存为图像文件和文本文件，其中包含PDF参数和轮廓信息。
通过上述步骤获得的PDF参数可用于阐明新的生理机制，并区分正常与病理状态下的生理特征，具体详见下文“代表性结果”部分。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

结果

采用上述方法获得的四种不同充盈模式（正常、假性正常、舒张延迟、缩窄-限制性）的多普勒波形如图2所示。图2A显示的是正常模式，其本身无法与假性正常模式区分。图2B显示的是舒张延迟模式，图2C显示的是与严重舒张功能障碍相关的缩窄-限制性模式。为便于观察，图像上叠加了PDF模型预测的拟合曲线。每个图像下方列出了常规超声参数（E峰值、A峰值、E波加速时间及E波减速时间）以及PDF参数（k、c、xo）。如图所示，PDF形式化方法对这三种充盈模式的拟合（预测）效果均非常好。PDF参数还可提供关于心腔特性的信息。舒张延迟模式（图2B）通常比正常模式（图2A）具有更高的黏弹性/舒张PDF参数c；而缩窄-限制性模式（图2C）通常比正常模式具有更高的刚度（PDF参数

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

讨论

本着我们的方法学重点，本文着重强调了有助于获得准确且有意义结果的关键实验方法要点。

超声心动图

美国超声心动图学会（ASE）制定了经胸超声心动图检查的操作指南16。在进行超声心动图检查时，有多种因素会影响图像质量。超声技师无法控制的因素包括：所用成像设备的技术性能、心率、患者体型、解剖结构位置和方向的个体差异，以及“声窗”质量，后者指特定受试者组织中超声波透射特性的表现。超声技师可直接控制的因素包括 仪器设置，如探头的选择。由于PDF分析的准确性依赖于超声图像的质量，因此在图像采集过程中应格外注意，以获取尽可能高质量的图像。

为获得用于PDF分析的最佳E波图像质量，应尽量增大E波在显示屏上的相对尺寸，并将扫描速度设置为100 mm/sec。采用高扫描速度并充分利用显示屏尺寸来确定最大流速刻度，可提高时间分辨率。即 在时间和速度轴上拟合更多的数据点。较高的扫描速度设置也有助于更准确地确定基线滤波器参数。不同超声心动图实验室所...

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

披露

作者无竞争性财务利益。

致谢

本工作部分得到了圣路易斯市艾伦·A·和艾迪丝·L·沃尔夫慈善信托基金以及巴恩斯-犹太医院基金会的支持。L. Shmuylovich 和 E. Ghosh 部分获得了美国心脏协会中西部地区分会博士前奖学金的支持。S. Zhu 部分获得了华盛顿大学康普顿学者计划以及文理学院暑期 本科生 研究 奖的支持。S. Mossahebi 部分获得了物理系的支持。 

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
Philips iE33Philips (Andover, MA)
LabView 6.0国家仪器公司版本 6.0.2
MATLABMathWorks 版本 R2010b

参考文献

  1. Katz, L. N. The role played by the ventricular relaxation process in filling the ventricle. Am. J. Physiol. 95, 542-553 (1930).
  2. Frais, M. A., Bergman, D. W., Kingma, I., Smiseth, O. A., Smith, E. R., Tyberg, J. V. The dependence of the time constant of left ventricular isovolumic relaxation on pericardial pressure. Circulation. 81, 1071-1080 (1990).
  3. Weiss, J. L., Frederiksen, J. W., Weisfeldt, M. L. Hemodynamic determinants of the time-course of fall in canine left ventricular pressure. J. Clin Invest. 58, 751-760 (1976).
  4. Weisfeldt, M. L., Weiss, J. L., Frederiksen, J. W., Yin, F. C. P. Quantification of incomplete left ventricular relaxation: Relationship to the time constant for isovolumic pressure fall. Eur. Heart J. 1, 119-129 (1980).
  5. Thompson, D. S., et al. Analysis of left ventricular pressure during isovolumic relaxation in coronary artery disease. Circulation. 65, 690-697 (1982).
  6. Ludbrook, P. A., Bryne, J. D., Kurnik, P. B., McKnight, R. C. Influence of reduction of preload and afterload by nitroglycerin on left ventricular diastolic pressure-volume relations and relaxation in man. Circulation. 56, 937-943 (1977).
  7. Tyberg, J. V., Misbach, G. A., Glantz, S. A., Moores, W. Y., Parmley, W. W. A mechanism for shifts in the diastolic, left ventricular, pressure-volume curve: The role of the pericardium. Eur. J. Cardiol. 7, 163-175 (1978).
  8. Suga, H. Theoretical analysis of a left-ventricular pumping model based on the systolic time-varying pressure/volume ratio. IEEE Trans. Biomed. Eng. 24, 29-38 (1977).
  9. Raff, G. L., Glantz, S. A. Volume loading slows left ventricular isovolumic relaxation rate. Circ. Res. 48, 813-824 (1981).
  10. Suga, H., et al. Systolic pressure-volume area (PVA) as the energy of contraction in Starling’s law of the heart. Heart Vessels. 6, 65-70 (1991).
  11. Murakami, T., Hess, O., Gage, J., Grimm, J., Krayenbuehl, H. Diastolic filling dynamics in patients with aortic stenosis. Circulation. 73, 1162-1174 (1986).
  12. Baan, J., et al. Continuous measurement of left ventricular volume in animals and humans by conductance catheter. Circulation. 70, 812-823 (1984).
  13. Falsetti, H. L., Verani, M. S., Chen, C. J., Cramer, J. A. Regional pressure differences in the left ventricle. Catheter Cardiovasc. Diag. 6, 123-134 (1980).
  14. Kass, D. A. Assessment of diastolic dysfunction. Invasive modalities. Cardiol. Clin. 18 (3), 571-586 (2000).
  15. Suga, H. Cardiac energetics: from EMAX to pressure-volume area. Clin. Exp. Pharmacol. Physiol. 30, 580-585 (2003).
  16. Gottdiener, J. S., et al. American Society of Echocardiography recommendations for use of echocardiography in clinical trials. JASE. 17, 1086-1119 (2004).
  17. Kovács, S. J. Jr, Barzilai, B., Pérez, J. E. Evaluation of diastolic function with Doppler echocardiography: the PDF formalism. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 252, H178-H187 (1987).
  18. Hall, A. F., Aronovitz, J. A., Nudelman, S. P., Kovács, S. J. Automated method for characterization of diastolic transmitral Doppler velocity contours: Late atrial filling. Ultrasound Med. Biol. 20, 859-869 (1994).
  19. Hall, A. F., Kovács, S. J. Automated method for characterization of diastolic transmitral Doppler velocity contours: Early rapid filling. Ultrasound Med. Biol. 20, 107-116 (1994).
  20. Riordan, M. M., Kovács, S. J. Quantitation of Mitral Annular Oscillations and Longitudinal 'Ringing' of the Left Ventricle: A New Window into Longitudinal Diastolic Function. J. Appl. Physiol. 100, 112-119 (2006).
  21. Kovács, S. J., Meisner, J. S., Yellin, E. L. Modeling of diastole. Cardiol. Clin. 18, 459-487 (2000).
  22. Riordan, M. M., Chung, C. S., Kovács, S. J. Diabetes and Diastolic Function: Stiffness and Relaxation from Transmitral Flow. Ultrasound Med. Biol. 31, 1589-1596 (2005).
  23. Bauman, L., Chung, C. S., Karamanoglu, M., Kovács, S. J. The peak atrioventricular pressure gradient to transmitral flow relation: kinematic model prediction with in vivo validation. J. Am. Soc. Echocardiogr. 17 (8), 839-844 (2004).
  24. Kovács, S. J. Jr, Rosado, J., Manson-McGuire, A. L., Hall, A. F. Can Transmitral Doppler E-waves Differentiate Hypertensive Hearts From Normal? Hypertension. 30, 788-795 (1997).
  25. Riordan, M. M., et al. The Effects of Caloric Restriction- and Exercise-Induced Weight Loss on Left Ventricular Diastolic Function. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 294, H1174-H1182 (2008).
  26. Meyer, T. E., Kovács, S. J., Ehsani, A. A., Klein, S., Holloszy, J. O., Fontana, L. Long-term Caloric Restriction Slows Cardiac Aging in Humans. J. Am. Coll. Cardiol. 47, 398-402 (2006).
  27. Riordan, M. M., Kovács, S. J. Absence of diastolic mitral annular oscillations is a marker for relaxation- related diastolic dysfunction. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 292, H2952-H2958 (2007).
  28. Mossahebi, S., Kovács, S. J. Kinematic Modeling-based Left Ventricular Diastatic (Passive) Chamber Stiffness Determination with In-Vivo Validation. Annals BME. 40 (5), 987-995 (2012).
  29. Zhang, W., Chung, C. S., Riordan, M. M., Wu, Y., Shmuylovich, L., Kovács, S. J. The Kinematic Filling Efficiency Index of the Left Ventricle: Contrasting Normal vs. Diabetic Physiology. Ultrasound Med. Biol. 33, 842-850 (2007).
  30. Zhang, W., Kovács, S. J. The Age Dependence of Left Ventricular Filling Efficiency. Ultrasound Med. Biol. 35, 1076-1085 (2009).
  31. Courtois, M., Kovács, S. J., Ludbrook, P. A. Transmitral pressure-flow velocity relation. Importance of regional pressure gradients in the left ventricle during diastole. Circulation. 78, 661-671 (1988).
  32. Zhang, W., Shmuylovich, L., Kovács, S. J. The E-wave delayed relaxation pattern to LV pressure contour relation: model-based prediction with in vivo validation. Ultrasound Med. Biol. 36 (3), 497-511 (2010).
  33. Shmuylovich, L., Kovács, S. J. A load-independent index of diastolic filling: model-based derivation with in-vivo validation in control and diastolic dysfunction subjects. J. Appl. Physiol. 101, 92-101 (2006).
  34. Kreyszig, E. Advanced Engineering Mathematics. , 10th, John Wiley and Sons. Hoboken NJ. (2011).
  35. Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., Flannery, B. P. Numerical recipes 3rd Edition: The Art of Scientific Computing. , Cambridge University Press. New York, NY. (2007).
  36. Claessens, T., et al. The Parametrized Diastolic Filling Formalism: Application in the Asklepios Population. Am. Soc. Mech. Eng. Summer Bioengineering Conference Proceedings. Farmington PA, , (2011).
  37. Chung, C. S., Kovács, S. J. Consequences of Increasing Heart Rate on Deceleration Time, Velocity Time Integral, and E/A. Am. J. Cardiol. 97, 130-136 (2006).

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

重印与许可

申请许可以重复使用本 JoVE 文章的文本或图表

申请许可

标签

E

相关文章