Patienten-spezifischer Modellierung des Herz: Schätzung der Ventrikuläre Faserorientierungen

Das Ziel des folgenden Experiments ist es, die Faserorientierungen eines Patientenherzens für personalisierte Simulationen der kardialen Elektrophysiologie abzuschätzen, da es derzeit nicht möglich ist, kardiale Faserorientierungen klinisch zu erfassen. Dies wird erreicht, indem in einem zweiten Schritt eine Atlas-Herzgeometrie so verformt wird, dass sie mit der Geometrie des Patientenherzens übereinstimmt, die aus einem klinischen CT- oder MRT-Bild verfügbar ist. Das Geometriedeformationsfeld wird verwendet, um die Atlasfaserorientierungen zu morphen, was dann eine Schätzung der Herzfaserorientierungen des Patienten erzeugt.

Als nächstes werden unter Verwendung von Hundeherzen, deren Faserorientierungen nichtklinisch mit Hilfe des Diffusionstensors, MRT, der hochmodernen Technik, gemessen werden, die geschätzten Faserorientierungen mit den erworbenen verglichen, um die vorgeschlagene Methodik zu validieren. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die geschätzten Faserorientierungen eng mit den erworbenen übereinstimmen und es keine signifikanten Unterschiede zwischen den Ergebnissen elektrophysiologischer Simulationen mit geschätzten und erworbenen Faserorientierungen auf klinisch beobachtbarem Niveau gibt. Diese Forschung zeigt quantitativ, dass in Abwesenheit eines Diffusionstensors die MRT-Myokardfaserorientierungen von normalen und versagenden Ventrikeln aus in vivo-Bildern ihrer Geometrien für die Verwendung in Simulationen der kardialen Elektrophysiologie abgeschätzt werden können.

Die Abschätzung der Herzfaserorientierung des Patienten ist wesentlich für unsere Fähigkeit, patientenspezifische Modelle der Herzfunktion zu konstruieren. Diese patientenspezifischen Herzmodelle können verwendet werden, um das Risiko von Herzrhythmusstörungen bei Patienten mit Herzerkrankungen vorherzusagen oder um Interventionen zu leiten, die zur Behandlung von Herzrhythmusstörungen eingesetzt werden können. Obwohl wir zeigen, dass dies für die patientenspezifische elektrophysiologische Modellierung verwendet werden kann, kann es auch für die personalisierte elektromechanische Modellierung verwendet werden.

Beginnen Sie mit der Schätzung der Faserorientierung des Herzens eines Probanden, indem Sie zunächst eine strukturelle MRT und eine Diffusions-Tensor-MRT oder D-T-M-R-I erfassen. Bilder eines normalen erwachsenen menschlichen Herzens in Diastole. Erfassen Sie die Bilder mit einer Auflösung von einem Millimeter kubiert.

Verwenden Sie dann Bild J, um das ventrikuläre Myokard aus dem Atlasstrukturbild zu extrahieren. Tun Sie dies, indem Sie geschlossene Jalousien durch eine Reihe von Orientierungspunkten entlang der epikardialen und endokardialen Grenzen anbringen. Führen Sie für jeden Ausschnitt der kurzen Achse die Platzierung der Orientierungspunkte manuell durch.

Ermitteln Sie für jede 10. Scheibe im Bild die Orientierungspunkte für die verbleibenden Schichten, indem Sie die manuell identifizierten Punkte mit Matlab linear interpolieren. Rekonstruieren Sie als Nächstes die Faserorientierungen des Atlasherzens, indem Sie die primären iGen-Vektoren der Diffusionstensoren im DT-MRT-Bild berechnen. Sobald die Geometrie des Atlasherzens definiert wurde, erfassen Sie ein Bild der Geometrie des Herzens des Patienten in der Diastole mit Hilfe eines In-vivo-Herz-CT oder einer MRT, um die Herzgeometrie des Patienten aus dem Bild zu rekonstruieren, ähnlich wie der Atlas erstellt wurde.

Stellen Sie sicher, dass die Auflösung der rekonstruierten Geometrie einen Kubikmillimeter beträgt, indem Sie die Anzahl der Schichten, für die die Orientierungspunkte manuell ausgewählt werden, und das Intervall der Interpolation außerhalb der Ebene anpassen. Verformen Sie als Nächstes das ventrikuläre Atlasbild in Magenta in zwei Schritten, um es an das rot dargestellte Bild der Patientengeometrie anzupassen. Führen Sie im ersten Schritt eine Aine-Transformation basierend auf einem Satz von 13 Orientierungspunkten durch, die im Protokoll beschrieben sind.

Im zweiten Schritt werden die INE-transformierten Atlas-Ventrikel weiter verformt, um sie mit Hilfe von Large Deformation Dimorphic Metric Mapping oder L-D-D-M-M an die Patientengeometrie anzupassen. Als nächstes morphen Sie das DT-MRT-Bild des Atlas. Um dies zu erreichen, positionieren Sie die Bild-Schützenlöcher neu und richten Sie die Diffusionstensoren neu aus.

Entsprechend der aus dem AINE-Matching gewonnenen Transformationsmatrix und dem Deformationsfeld während der L-D-D-M-M-Transformation sollte die Neuorientierung der Diffusionstensoren unter Beibehaltung der Hauptrichtungen oder nach der PPD-Methode erfolgen. Erhalten Sie schließlich eine Schätzung der Faserorientierungen des Patienten aus dem gemorphten Atlas GT MRT-Bild, indem Sie den primären iGen-Vektor der Diffusionszeiten berechnen. Um den Schätzfehler zu messen, erfassen Sie zunächst ex vivo strukturelle MRT und DT-MRTs von sechs normalen und drei versagenden Hundeherzen in hoher Auflösung.

Segmentieren Sie die Ventrikel von den Hundeherzen ähnlich wie die des menschlichen Atlasherzens, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben, und bezeichnen Sie die Ventrikel, die von normalen Hundeherzen als Herzen eins bis sechs und die von versagenden Hundeherzen als Herzen sieben bis neun segmentiert sind. Verwenden Sie dann jedes Herz zwei bis sechs als Atlas, um fünf verschiedene Schätzungen der ventrikulären Faserorientierungen des Herzens zu erhalten. Als nächstes schätzt man die Faserorientierungen für jeden der versagenden Ventrikel vom siebten, achten und neunten Herzen, wobei man Herz eins als Atlas für alle Datenpunkte in jedem Satz der geschätzten Faser verwendet, berechnen die Orientierungen den Schätzfehler, wobei Theta E und Theta A die Neigungswinkel der geschätzten und erworbenen Faserorientierungen an diesem Punkt bzw. vom Herzen sind.

Ein Konstrukt sechs Modelle konstruieren das erste Modell mit dem DT MRT erfasste Faserorientierungen des Herzens eins und Modelle zwei bis sechs mit den geschätzten Faserorientierungen, Datensätze des Herzens, eins für jedes der drei. Versagende Herzgeometrien konstruieren zwei ventrikuläre Modelle, eines mit den von der DT MRA erfassten Faserorientierungen und das andere mit den geschätzten Faserorientierungen. Dabei soll die räumliche Auflösung der Modelle 600 Mikrometer betragen.

Als nächstes bedeuten die Herzinsuffizienzmodelle. Mit der DT-MRT wurden Fasern als Modelle sieben bis neun und solche mit geschätzten Fasern als Modelle 10 bis 12 in den Modellen erfasst. Verwenden Sie die Monodomänendarstellung, um das Herzgewebe zu beschreiben, indem Sie die hier gezeigte und im Textprotokoll mit dem Softwarepaket carp von cardio solve ausführlich beschriebene Gleichung verwenden, simulieren Sie den Sinusrhythmus mit allen Modellen unter Verwendung von PACE-Erkenntnissen, wie hier gezeigt, überlagert auf Herz sieben.

Als nächstes induzieren Sie eine reentrante ventrikuläre Tachykardie in den sechs versagenden Modellen unter Verwendung eines S eins s zwei Stimulationsprotokolls mit Elektrodenpositionen, wie hier dargestellt. Um dies zu erreichen, wählen Sie das Timing zwischen S eins und S zwei, um eine anhaltende ventrikuläre Tachykardieaktivität für zwei Sekunden nach der S 2-Entbindung zu erhalten. Wenn die ventrikuläre Tachykardie für kein S eins S zwei Timing induziert wird, verringern Sie die Leitfähigkeiten um bis zu 70 %, bis die Tachykardie für jede Simulation induziert wird. Berechnen Sie Pseudo-EKGs, indem Sie die Differenz der extrazellulären Potentiale zwischen zwei Punkten in der Nähe der Herzbasis nehmen.

Die Punkte sind durch 18 Zentimeter getrennt, so dass die Linie, die sie verbindet, senkrecht zur Basisscheitelebene des Septums verläuft, wie durch E eins und E zwei für jede Simulation mit den geschätzten Faserorientierungen dargestellt. Berechnen Sie die verrückte Metrik unter Verwendung der hier gezeigten Formel, wobei X die EKG-Wellenform der geschätzten Faserorientierungen ist. Y ist die EKG-Wellenform der erfassten Faserorientierungen. X minus ist der Mittelwert von x.

Y minus ist der Mittelwert von Y, und dann ist die Länge von X und Y. Hier sind stromlinienförmige Visualisierungen eines gesunden und kranken Herzens dargestellt, wobei die geschätzte Faserorientierung als cyanfarbene Fasern und die von der DT-MRT erfassten Faserorientierungen in gelb dargestellt sind. Bei genauerem Hinsehen können Sie die ähnliche Übereinstimmung zwischen der erfassten und der geschätzten Faserorientierung erkennen. Der Unterschied in den Neigungswinkeln zwischen den erfassten und den geschätzten Fasern ist in einem 3D-Verteilungsmodell leichter zu erkennen, das Farbe verwendet, um den mittleren Schätzfehlerwinkel darzustellen.

Der Farbbalken reicht von null Grad bis 175 Grad von diesen Daten. Ein Histogramm, das die Anzahl der Voxel bei jedem Fehlergrad zeigt, wird sowohl für das normale als auch für das versagende Herz gezeichnet. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Neigungswinkel der vorhergesagten Fasern, die Orientierungen normaler und versagender Herzen mit denen vergleichbar sind, die durch ex vivo DT-MRT erfasst wurden.

Die simulierten Aktivierungskarten werden dann verwendet, um die erfassten und geschätzten Faserorientierungen in Bezug auf die elektrische Signalausbreitung im gesamten Herzen zu vergleichen. Die Farbe stellt die Aktivierungszeit dar, wie in der Farblegende beschrieben. Die Aktivierungskarte auf der linken Seite dient der Simulation des Sinusrhythmus, wobei das erste Modell die erfassten Faserorientierungen darstellt, und die Karten auf der rechten Seite die Simulationen des Sinusrhythmus.

Die Modelle zwei bis sechs stellen die geschätzten Faserorientierungen dar. Wenn die Aktivierungskarten, die den geschätzten Faserorientierungen entsprechen, gemittelt werden, ist die mittlere Gesamtdifferenz zwischen ihnen und Modell eins minimal. Die Pseudo-EKGs von Sinusrhythmus-Simulationen mit Modell eins und Modell drei zeigen identische Morphologien und führen zu einem niedrigen MAD-Score von nur 4,14 %Ebenso wurden beim Vergleich von Aktivierungskarten von Sinusrhythmus-Simulationen mit den erworbenen und geschätzten Faserorientierungen der erkrankten Herzen niedrige MAD-Werte festgestellt.

Der MAD-Score reichte von 3,8 im Herzen und sieben bis 6,1 im neunten Herzen. Dies stellt eine hohe Korrelation zwischen der erfassten und der geschätzten Faserorientierung dar. Einmal gemeistert, kann diese Technik in wenigen Stunden ausgeführt werden, wenn sie richtig durchgeführt wird. Die Abschätzung der Faserorientierung kann bei Herzen mit ischämischer Kardiomyopathie durchgeführt werden, um die Wirksamkeit der Methode bei Vorliegen eines Myokardinfarkts zu testen.

Die Entwicklung dieser Technik ebnet den Weg für die Übertragung von Computersimulationen der Herzfunktion aus der Grundlagenforschung in die Klinik, wo sie am Patientenbett eingesetzt werden können, um Interventionen zur Behandlung von Herzrhythmusstörungen zu leiten.