October 28th, 2020
在本文中,我们为通过3D超声心动图对左心室进行容量评估和斑点跟踪分析提供了分步采集和分析方案,特别关注最大化该技术可行性的实用方面。
心脏结构和功能的 3D 超声心动图评估是心脏病学领域的一项突破性创新。左心室形态和收缩压功能的量化是每个超声心动图方案中最重要的一步。3D 超声心动图得出的左心室容积和射血分数与核心标准心脏 MRI 最相关,并且与传统 2D 技术相比
,其可重复性更高。更准确的结果,转化为更有针对性的治疗决策,最终,更好的患者结果。基于 3D 的左心室评估的科学和临床成功为将类似技术应用于其他心脏结构(如右心室、心房甚至瓣膜)铺平了道路。正确的图像采集,然后进行全面的关键图像分析是充分使用和准确测量的先决条件。
我们的视频文章提供了实现这一目标的分步指南。为了获取 3D 超声心动图图像,将患者置于左侧卧位,并确认屏幕上的心电图跟踪质量良好。解冻图像并开始用换能器检查患者,以可视化为传统的根尖四腔视图。
为了优化图像质量,调整到左心室的扇形宽度,降低深度以截断左心房并使用轻微的过增益。按下 4D 按钮可切换到 3D 模式,并以多拍或单拍模式采集 3D 图像。使用多拍模式可实现更高的空间和时间分辨率,从该分辨率中,数据集将从 2 个、3 个、4 个或 6 个心动周期中重建。
获得患者的呼气末屏气,保持稳定的换能器定位,以最大限度地减少缝合伪影。当从子体积重建整个体积并且整个左心室可见时,再次冻结图像。并使用周期选择和周期数旋钮,选择最佳采集的心动周期并按图像存储。
对于左心室形态和功能量化,选择适合分析的 3D 数据集,然后单击 measure and volume。选择 4D Auto LVQ。在四屏上,软件会问,将根尖切片的对齐方式修改为标准视图?
根据需要通过倾斜和旋转手动校正顶端视图,以获得相应的标准视图,从而消除透视收缩。在长轴视图上拖动和移动卡尺,设置倾斜,使卡尺与左心室长轴对齐,并使用相应的或旋转所有旋钮或调整短轴上的卡尺图像来设置旋转。完成视图对齐后,单击舒张末期体积。
对于左心室内膜和心外膜表面的半自动检测,在任何根尖面上手动选择两个标志点,并在任何根尖视图中依次识别左心室心尖和左心室基底的中部。该算法将自动勾勒出整个左心室的心内膜边界。在三个顶端视图、三个不同级别的短轴视图和第四个用户控制的短轴视图中检查轮廓的可信度,以便对检测到的表面进行目视验证。
然后继续测量收缩末期容积,就像刚才为舒张末期容积演示的那样,以识别和纠正收缩末期框架上的心内膜轮廓。接下来,继续 volume wave form。该软件将显示左心室的动态 3D 模型和时间体积曲线,因为它在整个心动周期中逐帧跟踪心内膜表面。
进行左心室质量测量。该软件将自动在舒张末期框架上勾勒出左心室心外膜轮廓,并计算左心室质量。单击以评估感兴趣的 4D 应变区域。
该软件将自动在收缩末期框架上勾勒心外膜表面轮廓,并计算左心室和收缩期质量。最后,单击 4D 应变结果。该软件将逐帧可视化多个短轴和长轴平面上的 3D 心肌跟踪以及整个心动周期中 17 个标准左心室段段的相应应变值。
将显示时间应变曲线和 bullseye 图。纵向、圆周、径向和面应变、旋转和扭转也将被计算并演示。然后,要终止分析,请单击 approve and exit。
在这里,显示了心室容积和功能正常的健康志愿者左心室的 3D 分析。这项对一名 64 岁男性患者的 3D 左心室分析显示扩张型心肌病和左束支传导阻滞形态的宽 QRS 波群。通过 3D 斑点跟踪对心肌力学的分析提供了有关不同步收缩和节段功能障碍的有意义的数据。
在尝试此协议时,请记住,尽管跨用户和软件技术取得了所有这些进步,但高质量的心脏图像对于实现心室结构和功能的准确results. 3D超声心动图评估不再只是一个科学玩具。当被称为黄金时段时,它每天都准备好了。
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本文介绍了一种使用3D超声心动图进行左心室体积评估和斑点追踪分析的协议。它强调了实际方面,以提高这种创新技术的可行性。
Three-dimensional echocardiography enables precise, reproducible quantification of left ventricular structure and function, directly impacting early cardiac target validation and risk stratification in translational research. High-fidelity volumetric and functional measurements support predictive confidence at key inflection points in cardiovascular drug discovery and device development. Integration of 3D imaging analytics enhances portfolio decision-making by reducing biological ambiguity and supporting mechanistic de-risking.
3D echocardiographic quantification integrates from early discovery through preclinical validation, supporting lead identification and translational research in cardiovascular R&D.