Modelado específico del paciente del corazón: Estimación de las orientaciones de las fibras ventriculares

El objetivo del siguiente experimento es estimar las orientaciones de las fibras del corazón de un paciente para simulaciones personalizadas de electrofisiología cardíaca, ya que actualmente no es factible adquirir clínicamente las orientaciones de las fibras cardíacas. Esto se logra deformando la geometría de un atlas del corazón para que coincida con la geometría del corazón del paciente disponible en una imagen clínica de tomografía computarizada o resonancia magnética como segundo paso. El campo de deformación de la geometría se utiliza para transformar las orientaciones de las fibras del atlas, que luego genera una estimación de las orientaciones de las fibras cardíacas del paciente.

A continuación, utilizando corazones caninos cuyas orientaciones de las fibras se miden de forma no clínica mediante tensor de difusión, resonancia magnética, la técnica más avanzada, se comparan las orientaciones de las fibras estimadas con las adquiridas con el fin de validar la metodología propuesta. Los resultados obtenidos muestran que las orientaciones estimadas de las fibras coinciden estrechamente con las adquiridas y no existen diferencias significativas entre los resultados de las simulaciones electrofisiológicas con las orientaciones estimadas y adquiridas de las fibras a nivel clínicamente observable. Esta investigación demuestra cuantitativamente que, en ausencia de tensor de difusión, las orientaciones de las fibras miocárdicas de los ventrículos normales y fallantes de la resonancia magnética pueden estimarse a partir de imágenes in vivo de sus geometrías para su uso en simulaciones de electrofisiología cardíaca.

La estimación de las orientaciones de las fibras cardíacas del paciente es esencial para nuestra capacidad de construir modelos específicos de la función cardíaca del paciente. Estos modelos cardíacos específicos del paciente se pueden usar para predecir el riesgo de arritmia en pacientes con enfermedades cardíacas o para guiar intervenciones que se pueden usar para tratar trastornos del ritmo cardíaco. Aunque demostramos que esto se puede utilizar para el modelado electrofisiológico específico del paciente, también se puede aplicar para el modelado electromecánico personalizado.

Comience a estimar la orientación de las fibras del corazón de un sujeto adquiriendo primero una resonancia magnética estructural y una resonancia magnética con tensor de difusión o D-T-M-R-I. Imágenes de un corazón humano adulto normal en diástole. Adquiera las imágenes con una resolución de un milímetro cúbico.

A continuación, utilice la imagen J para extraer el miocardio ventricular de la imagen estructural del atlas. Para ello, coloque persianas cerradas a través de un conjunto de puntos de referencia a lo largo de los límites epicárdicos y endocárdicos. Para cada división de eje corto, realice la colocación de puntos de referencia manualmente.

Para cada 10º corte de la imagen, obtenga los puntos de referencia para los sectores restantes interpolando linealmente los puntos identificados manualmente mediante matlab. A continuación, reconstruya las orientaciones de las fibras del corazón del atlas calculando los vectores iGen primarios de los tensores de difusión en la imagen de resonancia magnética DT. Una vez que se ha definido la geometría del corazón del atlas, adquiera una imagen de la geometría del corazón del paciente en diástole utilizando una tomografía computarizada cardíaca in vivo o una resonancia magnética para reconstruir la geometría del corazón del paciente a partir de la imagen, de manera similar a la forma en que se construyó el atlas.

Asegúrese de que la resolución de la geometría reconstruida sea de un milímetro al cubo ajustando el número de cortes para los que se seleccionan manualmente los puntos de referencia y el intervalo de interpolación fuera del plano. A continuación, deforme la imagen ventricular del atlas que se muestra en magenta para que coincida con la imagen de la geometría del paciente que se muestra en rojo en dos pasos. En el primer paso, realice una transformación de aine basada en un conjunto de 13 puntos de referencia descritos en el protocolo.

En el segundo paso, deforme aún más los ventrículos del atlas transformados en INE para que coincidan con la geometría del paciente utilizando un mapeo métrico dimórfico de gran deformación o L-D-D-M-M. A continuación, transforme la imagen de resonancia magnética DT del atlas. Para lograr esto, reposicione las trincheras de la imagen y reoriente los tensores de difusión.

De acuerdo con la matriz de transformación obtenida a partir del emparejamiento AINE y el campo de deformación durante la transformación L-D-D-M-M, la reorientación de los tensores de difusión debe realizarse utilizando la preservación de las direcciones principales o el método PPD. Finalmente, obtener una estimación de las orientaciones de las fibras del paciente a partir de la imagen de resonancia magnética GT del atlas transformado mediante el cálculo del vector iGen primario de los tiempos de difusión. Con el fin de medir el error de estimación, primero adquiera resonancias magnéticas estructurales ex vivo y resonancias magnéticas DT de seis corazones caninos normales y tres corazones caninos defectuosos a alta resolución.

Segmente los ventrículos de los corazones caninos de manera similar a los del corazón del atlas humano, como se describe en la sección anterior, denote los ventrículos segmentados de los corazones caninos normales como corazones del uno al seis, y los de los corazones caninos fallidos como el corazón del siete al nueve. A continuación, utilice cada uno de los corazones del dos al seis como un atlas para obtener cinco estimaciones diferentes de las orientaciones de las fibras ventriculares del corazón. A continuación, estime las orientaciones de las fibras para cada uno de los ventrículos defectuosos del corazón siete, ocho y nueve, utilizando el corazón uno como atlas para todos los puntos de datos en cada conjunto de fibras estimadas, las orientaciones calculan el error de estimación donde theta E y theta A son los ángulos de inclinación de las orientaciones de las fibras estimadas y adquiridas en ese punto respectivamente desde el corazón.

Un constructo seis modelos construyen el primer modelo con el DT MRI adquirió las orientaciones de las fibras del corazón uno y los modelos del dos al seis con las orientaciones estimadas de las fibras, conjuntos de datos del corazón, uno para cada uno de los tres. Las geometrías cardíacas fallidas construyen dos modelos ventriculares, uno con las orientaciones de fibras adquiridas por DT MRA y el otro con las orientaciones de fibras estimadas. Aquí, la resolución espacial de los modelos debe ser de 600 micras.

A continuación, se indican los modelos de insuficiencia cardíaca. Con la resonancia magnética DT se adquirieron fibras como modelos siete a nueve y las que tenían fibras estimadas como modelos 10 a 12 en los modelos. Utilice la representación de monodominio para describir el tejido cardíaco utilizando la ecuación de gobierno que se muestra aquí y se describe en detalle en el protocolo de texto utilizando el paquete de software carp de cardio solve, simule el ritmo sinusal con todos los modelos utilizando los conocimientos de PACE como se muestra aquí, superpuesto en el corazón siete.

A continuación, induzca la taquicardia ventricular reentrante en los seis modelos fallidos utilizando un protocolo de estimulación S uno S dos con ubicaciones de electrodos como se ilustra aquí para lograr esto, elija el tiempo entre S uno y S dos para obtener una actividad ventricular sostenida durante dos segundos después del parto de S dos. Si no se induce taquicardia ventricular para ningún tiempo de S uno S dos, disminuya las conductividades hasta en un 70% hasta que se induzca la taquicardia para cada simulación. Calcule los pseudo ECG tomando la diferencia de potenciales extracelulares entre dos puntos cerca de la base del corazón.

Los puntos están separados por 18 centímetros, de modo que la línea que los conecta es perpendicular al plano del vértice base del tabique, como se ilustra en E uno y E dos, para cada simulación con las orientaciones de fibra estimadas, calcule la métrica mad utilizando la fórmula que se muestra aquí, donde X es la forma de onda de ECG de las orientaciones de fibra estimadas. Y es la forma de onda del ECG de las orientaciones de las fibras adquiridas. X menos es el valor medio de x.

Y menos es el valor medio de Y, y luego es la longitud de X e Y Aquí se muestran visualizaciones optimizadas de un corazón sano y enfermo con la orientación estimada de las fibras que se muestran como fibras cian y las orientaciones de las fibras adquiridas por DT MRI que se muestran en amarillo. Mirando más de cerca, puede ver la alineación similar entre las orientaciones de fibra adquiridas y estimadas. La diferencia en los ángulos de inclinación entre las fibras adquiridas y estimadas se ve más fácilmente en un modelo de distribución 3D que utiliza el color para representar el ángulo de error de estimación medio.

La barra de color oscila entre cero grados y 175 grados a partir de estos datos. Se traza un histograma que muestra el número de vóxeles en cada grado de error tanto para el corazón normal como para el que falla. Estos resultados muestran que los ángulos de inclinación de las fibras predichas, las orientaciones de los corazones normales y fallantes son comparables a los adquiridos por la resonancia magnética DT ex vivo.

A continuación, se utilizan los mapas de activación simulados para comparar las orientaciones de las fibras adquiridas y estimadas con respecto a la propagación de la señal eléctrica por todo el corazón. El color representa el tiempo de activación tal y como se describe en la leyenda del color. El mapa de activación de la izquierda es para la simulación del ritmo sinusal con el modelo uno que representa las orientaciones de las fibras adquiridas, y los de la derecha son para simulaciones del ritmo sinusal.

Con modelos del dos al seis que representan las orientaciones estimadas de las fibras. Cuando se promedian los mapas de activación correspondientes a las orientaciones estimadas de las fibras, la diferencia media global entre ellas y el modelo uno es mínima. Los pseudo ECG de las simulaciones del ritmo sinusal con el modelo uno y el modelo tres muestran morfologías idénticas y dan como resultado una puntuación MAD baja de solo el 4,14%De manera similar, al comparar los mapas de activación de las simulaciones del ritmo sinusal con las orientaciones de fibras adquiridas y estimadas de los corazones enfermos, se observaron puntuaciones MAD bajas.

La puntuación MAD osciló entre 3,8 en el corazón, siete y 6,1 en el corazón nueve. Esto representa una alta correlación entre las orientaciones de las fibras adquiridas y estimadas. Una vez dominada, esta técnica se puede ejecutar en pocas horas si se realiza correctamente siguiendo este procedimiento. La estimación de las orientaciones de las fibras se puede realizar en corazones con miocardiopatía isquémica para probar la eficacia del método en presencia de infarto de miocardio.

El desarrollo de esta técnica allana el camino para la traslación de las simulaciones informáticas de la función cardíaca de la ciencia básica a la clínica, donde se pueden utilizar junto a la cama del paciente para guiar las intervenciones en el tratamiento de los trastornos del ritmo cardíaco.