18. April 2013
Das Ziel dieser Forschung ist es, neu zu erstellen und dann auf die Anatomie des menschlichen Herzens venöse System mit 3D-Rekonstruktionen von Kontrastmittel-Computertomographie erzeugt.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist die Generierung von 3D-Modellen des menschlichen Herzvenensystems für die Entwicklung einer anatomischen Datenbank, die für die Konstruktion von kardialen Geräten verwendet werden kann, die in diesen Gefäßen eingesetzt werden. Dies wird erreicht, indem zunächst die menschliche Herzprobe präpariert wird, indem sie in ihrem diastolischen Endzustand fixiert und der Koronarsinus mit einem Venogramm-Ballonkatheter kanüliert wird. Im zweiten Schritt werden Kontrastmittel-CT-Bilder des kardialen Venensystems erstellt, im letzten Schritt werden CT-Bilder des Herzvenensystems erstellt.
Aus den CT-Scans werden 3D-Modelle generiert, aus denen verschiedene anatomische Messungen gewonnen werden können. Einer der Hauptvorteile unserer Technik gegenüber anderen Methoden, wie z.B. der In-vivo-Beurteilung der Herzvenenanatomie, besteht darin, dass der Patient keinen Kontrastmitteln oder Strahlung ausgesetzt ist. Die Idee zu dieser Methode hatten wir erstmals, als wir ursprünglich das Herzvenensystem dieser profusionsfixierten Herzen mit einem Mikroschreiber auf der Epikardoberfläche kartierten.
Diese Methode hatte jedoch einige Einschränkungen. Es war sowohl durch die Menge an Fettgewebe begrenzt als auch durch die Generierung von 2D-Modellen. Die Verwendung von Kontrast-cts für die Modellgenerierung überwindet diese Einschränkungen, sobald sie erhalten werden.
Perfusion fixiert die frisch isolierten menschlichen Herzen in ihrem enddiastolischen Zustand in 10%gepuffertem Formin. Spülen Sie dann am Tag vor dem Scannen die Herzen mit Wasser ab, um den Großteil des Formins zu entfernen, bevor Sie zum Scanner gehen. Verwenden Sie einen Venogramm-Ballonkatheter, um die Koronarsinusvene in jedem Herzen durch die untere Hohlvene zu kanülieren.
Unter direkter Visualisierung. Sobald er an Ort und Stelle ist, blasen Sie den Ballon des Venogrammkatheters auf, um den Katheter im Koronarsinus zu verankern. Legen Sie nun jedes Herz in einen verschließbaren Polymerbehälter auf einen Schwamm, der das Herz in seiner einstellungsmäßig korrekten anatomischen Position unterstützt.
Beginnen Sie damit, das Herz auf dem Bett des CT-Scanners so zu positionieren, als ob ein Patient in Rückenlage und mit dem Kopf voran auf dem Scanner läge. Verbinden Sie dann das proximale Ende des Venogrammkatheters mit einem Injektor, der zwei Injektionsspritzen enthält. Einen für Kontrast und einen für Kochsalzlösung.
Injizieren Sie nun automatisch 40 Milliliter Kontrastmittel mit fünf Millilitern pro Sekunde in die Herzvenen. Acht Sekunden nachdem die Kontrastmittelinjektion eingeleitet wurde, CT-Scan der Herzeinstellung, Scan mit einer Auflösung von 512 x 512 Pixeln und einer Schichtdicke von 0,6 Millimetern. Spülen Sie dann das Kontrastmittel aus, indem Sie automatisch weitere 40 Milliliter Kochsalzlösung in die Herzvenen injizieren.
Mit fünf Millilitern pro Sekunde exportieren Sie die CT DICOM-Bilder auf eine externe Festplatte. Laden Sie nun die CT-DICOM-Bilder in eine Mimik-Software hoch und generieren Sie eine Maske für die CT-Bilder, die nur Pixel mit hohen Feldeinheiten enthält. Um nur den Kontrast hervorzuheben, der im Herzen vorhanden ist, entfernen Sie den Kontrast, der in die Kammern eingedrungen ist oder in das Gewebe diffundiert ist, so dass die Maske nur den Kontrast in den großen Herzvenen enthält.
Füllen Sie dann die Lufteinschlüsse innerhalb einer bestimmten Vene Bild für Bild manuell aus und generieren Sie ein 3D-Objekt aus der resultierenden Maske. Glätten und umwickeln Sie anschließend die Maske, um grobe Geometrien zu entfernen, und generieren Sie dann Mittellinien für jedes erstellte 3D-Modell. Um die Variabilität des Benutzers bei der Generierung der 3D-Modelle zu minimieren, ist es wichtig, dass der Benutzer das detaillierte Protokoll sorgfältig befolgt und das Modell von einem Beobachter überprüfen lässt, bevor er die Mittellinien generiert.
Verwenden Sie schließlich die Mittellinien, um die Bogenlänge, den Verzweigungswinkel, die Tortuosität und die Durchmesser für jedes größere Gefäß in jedem Herzen zu messen. In dieser Tabelle sind die medianen anatomischen Parameter für die großen Herzvenen von 42 menschlichen Herzproben dargestellt. Alle Herzproben enthielten eine mittlere Herzvene und eine vordere interventrikuläre Vene.
Einige Proben enthielten mehr als eine Vena inferior, eine Vena lateralis inferior, eine Vena lateralis und/oder eine Vena anterolateralis. Während andere Herzen in diesem Film vielleicht nicht ein oder zwei dieser spezifischen Venen hatten, kann ein repräsentatives 3D-Modell beobachtet werden, das sich im Raum dreht. Befolgen Sie dieses Verfahren, einer der Vorteile besteht darin, dass Sie die Visualisierung mit Videoskopen innerhalb der Herzvenen verwenden können, um die Anatomie zu beurteilen, die CT-Modelle zu validieren und auch zu bestimmen, wo verschiedene Strukturen wie Herzvenen vorhanden sind, die Sie auf der CT nach ihrer Entwicklung nicht sehen können.
Diese Technik ermöglicht es Forschern auf dem Gebiet der Biomedizintechnik, das kardiale Venensystem und die Entwicklung von kardialen Geräten, die diese Gefäße nutzen, zu erforschen. Letztendlich wird die Modellierung und Kartierung des menschlichen kardialen Venensystems neue Einblicke in die relevante Anatomie für die Durchführung verschiedener klinischer Verfahren liefern.
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Diese Forschung zielt darauf ab, mithilfe von kontrastverstärkten Computertomographie-Scans 3D-Modelle des menschlichen Herzensvenensystems zu erstellen. Die Modelle werden zu einer anatomischen Datenbank für die Entwicklung kardialer Vorrichtungen beitragen.
Eine genaue anatomische Abbildung des menschlichen Herzensvenensystems ist entscheidend für die Entwicklung kardialer Vorrichtungen, die venösen Zugang erfordern, wie beispielsweise Elektroden für die kardiale Resynchronisationstherapie. Die Variabilität der venösen Anatomie stellt eine wesentliche Einschränkung bei der Abgabe und Positionierung von Geräten dar und beeinflusst die klinischen Ergebnisse. Diese Methode ermöglicht die Erstellung einer wiederverwendbaren anatomischen Datenbank, die der prädiktiven Konstruktion dient und das biologische Risiko in fortgeschrittenen Entwicklungsphasen von medizinischen Geräten verringert.
Die Methode integriert sich in den Entdeckungsworkflow, indem sie anatomische Eingabedaten für die Gerätekonstruktion bereitstellt und eine iterative Testung und Optimierung vor präklinischen Studien ermöglicht.