基于患者的个性化心脏建模：心室纤维取向的估计

以下实验的目的是估算患者心脏的纤维取向，以用于个性化的心脏电生理模拟，因为目前尚无法在临床上获取心脏纤维取向。为此，第二步是将一个图谱心脏几何模型变形，以匹配临床CT或MRI图像中提供的患者心脏几何结构。利用该几何变形场对图谱中的纤维取向进行形变，从而生成对患者心脏纤维取向的估计。

接下来，利用通过弥散张量磁共振成像（一种前沿技术）非临床测量获得心肌纤维取向的犬类心脏，将所估计的纤维取向与实际测得的取向进行比较，以验证所提出的方法。结果表明，估计得到的纤维取向与实测取向高度一致，并且在临床可观测的水平上，基于估计纤维取向与实测纤维取向所进行的电生理模拟结果之间无显著差异。本研究定量证明，在缺乏弥散张量磁共振成像的情况下，可通过心脏几何结构的活体影像，对正常及衰竭心室的心肌纤维取向进行估计，并用于心脏电生理模拟研究。

估算患者心肌纤维的取向对于构建个体化心脏功能模型至关重要。这些个体化心脏模型可用于预测心脏病患者发生心律失常的风险，或指导用于治疗心律失常疾病的干预措施。尽管我们在此展示的是其在个体化电生理建模中的应用，但该方法也可用于个体化的电机械建模。

首先获取受试者心脏的结构磁共振成像（MRI）和扩散张量磁共振成像（D-T-M-R-I），以开始估算其心肌纤维的取向。图像为成人正常人类心脏在舒张期的影像，采集时的空间分辨率为1立方毫米。

然后使用 ImageJ 从图谱结构像中提取心室心肌。通过在心外膜和心内膜边界沿线的一组标记点拟合闭合轮廓来实现。对于每个短轴切片，手动放置标记点。

对于图像中的每第10个切片，使用Matlab通过线性插值手动识别的点来获取其余切片的标志点。接下来，通过计算DT MRI图像中扩散张量的主iGen向量，重建图谱心脏的纤维取向。一旦定义了图谱心脏的几何结构，便使用体内心脏CT或MRI获取患者心脏在舒张期的几何图像，并以构建图谱类似的方式从图像中重建患者心脏的几何结构。

通过调整手动选取标志点的切片数量以及平面外插值的间隔，确保重建几何结构的分辨率为一立方毫米。接下来，分两步对以洋红色显示的图谱心室图像进行形变，使其与以红色显示的患者几何图像相匹配。第一步，根据本方案中描述的13个标志点进行仿射变换。

在第二步中，使用大形变双态度量映射（L-D-D-M-M）进一步使经过 INE 变换的图谱脑室变形，以匹配患者的几何结构。接下来对图谱的 DT MRI 图像进行形变。为此，需重新定位图像体素位置并重新定向扩散张量。

根据从 AINE 配准获得的变换矩阵以及 L-D-D-M-M 变换过程中的形变场，应使用主方向保持（PPD）方法对扩散张量进行重新定向。最后，通过计算扩散张量的主 iGen 向量，从形变后的图谱 GT MRI 图像中估算患者纤维的方向。为了测量估算误差，首先需对六只正常犬类心脏和三只功能衰竭的犬类心脏进行高分辨率的离体结构 MRI 和 DT MRI 扫描。

参照前文所述的人类图谱心脏方法，对犬类心脏的 ventricles 进行分割，将来自正常犬类心脏的分割 ventricles 标记为心脏一至六，来自衰竭犬类心脏的 ventricles 标记为心脏七至九。随后，将心脏二至六分别作为图谱，获得心脏 ventricular 纤维取向的五种不同估计结果。接着，使用心脏一作为图谱，分别对来自心脏七、八、九的衰竭 ventricles 的纤维取向进行估计；针对每组估计纤维取向中的各个数据点，计算估计误差，其中 theta E 和 theta A 分别表示在该点处估计纤维取向与实际获取纤维取向的倾角。

一个心脏构建六个模型：使用心脏一的DT MRI获取的纤维取向构建第一个模型，使用估计的纤维取向构建模型二至模型六，每种心脏数据集对应三个。对于衰竭心脏的几何结构，构建两个心室模型：一个使用DT MRA获取的纤维取向，另一个使用估计的纤维取向。此处，模型的空间分辨率应为600微米。

接下来标明心力衰竭模型。在模型中，将使用DT MRI获取的纤维作为模型7至模型9，使用估计纤维作为模型10至模型12。采用单域表示法，通过此处所示并结合文本方案中详细描述的控制方程，利用Cardio Solve提供的软件包CARP来描述心肌组织，并使用PACE Insights对所有模型模拟窦性心律，如图所示叠加在心脏7上。

接下来，使用S1S2起搏方案在六个衰竭模型中诱导折返性室性心动过速，电极位置如图所示。为实现这一目标，选择适当的S1与S2之间的时间间隔，以确保在S2刺激后产生持续至少两秒的室性心动过速。如果在任何S1S2间期下均未诱导出室性心动过速，则将电导率最多降低70%，直至在每次模拟中均能诱导出心动过速。通过计算心脏基底部附近两个点之间的细胞外电位差，生成伪心电图（pseudo ECGs）。

各点之间相距18厘米，使得连接它们的直线垂直于室间隔的基底顶点平面，如每次模拟中的E1和E2所示。根据此处所示公式，利用估算的纤维取向计算mad指标，其中X为估算纤维取向的ECG波形，Y为获取纤维取向的ECG波形，X⁻为X的平均值。

Y 减去的是 Y 的平均值，然后是 X 和 Y 的长度。此处展示了健康心脏与病变心脏的简化可视化图像，其中以青色纤维表示估算的纤维取向，以黄色表示通过 DT MRI 获取的纤维取向。更仔细观察，可以看到获取的纤维取向与估算的纤维取向之间具有相似的排列。在使用颜色来表示平均估算误差角度的三维分布模型中，获取纤维与估算纤维之间倾角的差异更加明显。

颜色条从零度到175度表示该数据。针对正常心脏和衰竭心脏，分别绘制了每个误差角度下体素数量的直方图。这些结果表明，预测纤维的倾角方向在正常心脏和衰竭心脏中的分布与离体DT-MRI所获得的结果具有可比性。

随后利用模拟激活图，将所获取的和估计的纤维方向与心脏内电信号传播情况进行比较。颜色表示激活时间，具体含义见颜色图例。左侧的激活图显示的是模型一在模拟窦性心律时的结果，该模型代表所获取的纤维方向；右侧的激活图则均为窦性心律模拟的结果。

其中模型二至模型六代表估计的纤维取向。当将对应于估计纤维取向的激活图进行平均时，它们与模型一之间的总体平均差异极小。模型一和模型三在窦性心律模拟中的伪心电图表现出相同的形态，且仅产生4.14%的低平均绝对偏差（MAD）得分。类似地，在比较病变心脏的窦性心律模拟中基于实测纤维取向与估计纤维取向的激活图时，也观察到较低的MAD得分。

心七的心肌各向异性弥散（MAD）评分范围为3.8，心九则为6.1。这表明所获取的与估计的纤维取向之间具有高度相关性。一旦掌握该技术，若操作得当，可在数小时内完成。可对缺血性心肌病心脏进行纤维取向估计，以验证该方法在心肌梗死存在情况下的有效性。

该技术的开发为将心脏功能的计算机模拟从基础科学研究转化为临床应用铺平了道路，使其能够在患者床旁用于指导心律失常等疾病的治疗干预。