L’échocardiographie est couramment utilisée pour caractériser et quantifier de manière non invasive les changements de la structure et de la fonction cardiaques. Nous décrivons un algorithme ultrason-basé de formation image qui offre une mesure de substitution augmentée de la microstructure myocardique et peut être exécuté utilisant le logiciel d’analyse d’image en libre accès.
Un abonnement JoVE est requis pour visualiser ce contenu. Connectez-vous ou commencez votre période d'essai gratuite.
Article de méthode
Évaluation par ultrasons de la microstructure myocardique
Dans cet article
Résumé
Résumé
L’échocardiographie est une modalité largement accessible de formation image qui est généralement employée pour caractériser et quantifier non envahissantement des changements de structure et de fonction cardiaques. Les évaluations ultrasoniques du tissu cardiaque peuvent inclure des analyses de l’intensité du signal de rétrodiffusion dans une région d’intérêt donnée. Les techniques précédemment établies se sont appuyées principalement sur la valeur intégrée ou moyenne des intensités de signal de rétrodiffusion, qui peuvent être sensibles à la variabilité des données aliasées à partir de faibles fréquences d’images et de retards de temps pour les algorithmes basés sur la variation cyclique. Ci-dessus, nous décrivons un algorithme ultrason-basé d’imagerie qui s’étend des méthodes précédentes, peut être appliqué à une trame d’image simple et tient compte de la distribution complète des valeurs d’intensité de signal dérivées d’un échantillon myocardique donné. Lorsqu’il est appliqué à des données d’imagerie représentatives de souris et d’humains, l’algorithme fait la distinction entre les sujets avec et sans exposition à une résistance chronique après charge. L’algorithme offre une mesure de substitution améliorée de la microstructure myocardique et peut être effectué à l’aide d’un logiciel d’analyse d’image en libre accès.
Introduction
L’échocardiographie est une modalité largement accessible de formation image qui est généralement employée pour caractériser et quantifier non envahissantement des changements de structure et de fonction cardiaques. Les évaluations par ultrasons du tissu cardiaque peuvent inclure des analyses de l’intensité du signal de rétrodiffusion dans une région d’intérêt donnée à un seul moment dans le temps, ainsi qu’au cours du cycle cardiaque. Des études antérieures ont suggéré que les mesures de l’intensité sonore du signal puissent identifier la présence sous-jacente du désarroi myocardique de fibres, viable contre le tissu myocardique non viable, et de la fibrose interstitielle1-3. Nous nous référons à la « microstructure » myocardique comme l’architecture tissulaire qui peut être caractérisée, utilisant l’analyse échographique, au-delà des mesures linéaires de la taille brute et de la morphologie. En conséquence, des analyses de l’intensité du signal échographique ont été utilisées pour évaluer les altérations microstructurales du tissu myocardique dans le cadre de la cardiomyopathie hypertrophique et dilaté4,5,de la coronaropathie chronique6,7et de la cardiopathie hypertensive8,9. Cependant, les techniques précédemment établies se sont principalement appuyées sur la valeur intégrée ou moyenne des intensités de signal de rétrodiffusion, qui peuvent être sensibles à la variabilité du bruit aléatoire5,des données aliasées à partir de faibles fréquences d’images10et des délais pour les algorithmes basés sur la variation cyclique11.
Ici, nous décrivons la méthode d’utilisation d’un algorithme d’analyse d’image basé sur ultrasons qui s’étend des méthodes précédentes; cet algorithme se concentre sur une seule trame diastolique finale pour l’analyse d’image et tient compte de la distribution complète des valeurs d’intensité du signal dérivées d’un échantillon myocardique donné. En utilisant le péricarde comme référence dans le cadre12,13,l’algorithme quantifie de manière reproductible la variation des distributions d’intensité du signal échographique et offre une mesure de substitution améliorée de la microstructure myocardique. Dans un protocole étape par étape, nous décrivons les méthodes de préparation des images à utiliser, d’échantillonnage des régions d’intérêt et de traitement des données dans des régions d’intérêt sélectionnées. Nous montrons également des résultats représentatifs de l’application de l’algorithme à des images échocardiographiques acquises auprès de souris et d’humains avec une exposition variable au stress après charge sur le ventricule gauche.
Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.
Protocole
1. Préparation des images pour les analyses
- Obtenez des images murines ou humaines échocardiographiques en mode B dans la vue parasternal à long axe. Ajustez les paramètres de compensation de gain de temps et le placement de la mise au point de transmission pour optimiser la visualisation du V et d’autres structures cardiaques dans la vue parasternal, par pratique habituelle. Assurez-vous que toutes les images sont enregistrées au format de fichier DICOM. Les vues d’image standardisées placent la paroi ventriculaire gauche inférolatérale à la base du cadre. Les cadres doivent afficher l’intégralité du myocarde ventriculaire gauche et du péricarde. La résolution doit être assez haute pour délimiter la frontière péricardique, le mur myocardique, et la frontière endocardiaque du ventricule gauche. Ignorez les images avec un excès d’abandon ou d’artefacts d’image.
- Importez un fichier image pour analyse dans la plate-forme logicielle ImageJ v1.46 en tant que fichier DICOM. Convertissez le fichier en fichier image 8 bits.
- Faites défiler les trames consécutives du cycle cardiaque jusqu’à atteindre un cadre fin-diastolique de qualité appropriée. Vous pouvez également sélectionner le cadre diastolique de fin dans un programme de visualisation échocardiographique, puis l’exporter vers un format de fichier .jpg haute résolution pour une utilisation dans ImageJ. Identifiez les trames les plus proches de la diastole d’extrémité utilisant l’onde R du tracé d’ECG, et puis identifiez la meilleure trame simple qui capture le LV avec la dimension interne maximale. Considérez cette image unique comme la trame diastolique de fin.
- Il est suggéré que les utilisateurs soient aveuglés par l’identité du sujet lors de la sélection des régions d’intérêt.
2. Échantillonnage du retour sur investissement
- Sélection de référence péricardique. Lors de la sélection de la région péricardique d’intérêt (ROI), visez à capturer l’hétérogénéité du tissu péricardique. Notez que la luminosité et le contraste de l’image peuvent être ajustés pour la sélection du retour sur investissement, si nécessaire, sans aucun effet sur les résultats d’analyse.
- À l’aide de l’outil de dessin rectangle d’ImageJ, sélectionnez un rectangle dont la longueur se rapproche du tiers central de la paroi péricardique inferolatérale basale.
- Redimensionnez le retour sur investissement rectangulaire pour couvrir la largeur du péricarde à l’aide de l’outil de dimensionnement du retour sur investissement.
- Faites pivoter le roi pour qu’il se trouve dans la région péricardique à l’aide de l’outil de rotation d’ImageJ.
- Apportez les ajustements nécessaires aux coins du roi péricardique. Capturez une région péricardique finale d’intérêt qui se trouve dans le tiers moyen de la paroi péricardique et comprend la largeur de la paroi péricardique sans s’étendre dans les régions myocardiques ou extra-cardiaques. Viser à saisir le même emplacement relatif et le même pourcentage de la superficie péricardique totale pour toutes les mesures prises dans une étude donnée.
- Appliquez l’algorithme à la sélection via les outils d’analyse ImageJ (voir section 3).
- Sélection myocardique. Encore une fois, visez à capturer l’hétérogénéité du tissu myocardique dans le tiers moyen de la paroi myocardique inferolatérale basale. Notez que la luminosité et le contraste de l’image peuvent être ajustés pour la sélection du retour sur investissement, si nécessaire, sans aucun effet sur les résultats d’analyse.
- Sélectionnez un rectangle qui s’étend sur la largeur de la paroi myocardique, à l’exclusion de l’endocarde et de l’épicarde. Assurez-vous que la sélection myocardique se trouve à côté de la sélection péricardique et au même angle thêta. N’incluez pas de zones de muscle papillaire dans la zone de sélection.
- Faites pivoter le roi myocardique de telle sorte qu’il soit parallèle à la sélection péricardique.
- Apportez les ajustements nécessaires aux coins du roi myocardique. Isoler une région myocardique finale d’intérêt qui se trouve dans le tiers moyen de la paroi myocardique, et capture la largeur de la paroi sans s’étendre dans les régions péricardiques ou intraluminales.
- Appliquez l’algorithme à la sélection via une macro ImageJ.
3. Analyse et traitement des données
- Installez la macro ImageJ appelée « getHistogramValues .txt ».
- Utilisez l’outil d’analyse d’histogramme ImageJ pour prévisualiser la distribution des valeurs d’intensité du signal dans le ROI (effectuez cette étape pour la sélection péricardique et pour la sélection myocardique).
- Utilisez la macro ImageJ pour enregistrer ces valeurs de densité de signal pour le ROI (effectuez cette étape pour la sélection péricardique et pour la sélection myocardique).
- Attribuez une valeur d’intensité comprise entre 0 (le plus foncé) et 255 (le plus brillant) unités à chaque pixel de la sélection.
- Disposez les valeurs d’intensité hiérarchiquement, par ordre d’intensité croissante, pour produire une distribution de l’intensité du signal.
- Sélectionnez et indiquez les valeurs de centile suivantes pour la distribution :20 e centile,50 e centile (médiane) et 80e centile.
- Normaliser les intensités myocardiques en utilisant la référence péricardique.
- Normaliser en divisant les valeurs centiles myocardiques de l’intensité par les valeurs centiles péricardiales correspondantes de l’intensité12,ou en soustrayant la valeur centile myocardique de l’intensité de la valeur centile péricardique de l’intensité13.
- Indiquez les valeurs pour les quatre méthodes analytiques : valeurs myocardiques à péricardiques normalisées pour les valeurs du20 e centile, du50 e centile (médiane) et du80 e centile.
4. Quantification de la variabilité cyclique
- Appliquez l’algorithme aux sélections myocardiques à travers des images consécutives du fichier DICOM, en se déplaçant dans le cycle cardiaque. Comparez les différences de distribution d’intensité entre les images, en accordant une attention particulière aux images systoliques et diastoliques finales.
Toutes les analyses d’images décrites ci-dessus sont effectuées hors ligne sur des images échocardiographiques non invasives précédemment acquises et stockées numériquement au format DICOM. Tous les protocoles d’étude ont été approuvés par le brigham and women’s institutional review board et le Harvard Medical Area standing Institutional Animal Care and Use Committee.
Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.
Résultats
L’analyse de l’intensité du signal est effectuée en 4 étapes principales(Figure 1),y compris: 1) la sélection et le formatage de l’image, 2) le retour sur investissement et les zones de référence de l’échantillonnage, 3) l’application de l’algorithme et 4) le traitement des valeurs finales pour produire des rapports d’intensité myocardique / péricardique. La sélection et la taille du retour sur investissement sont normalisées pour limiter la variabilité inter-utilisateurs et intra-utilisateur (Fi...
Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.
Discussion
Nous décrivons le protocole pour un algorithme d’analyse d’image qui quantifie la distribution échographique d’intensité de signal et, à son tour, offre une mesure de substitution de microstructure myocardique. Les fonctionnalités normalisées du protocole, y compris la sélection, le dimensionnement et le positionnement du retour sur investissement et de la région de référence, servent à minimiser la variabilité basée sur l’utilisateur et le sujet. Nous démontrons qu’une fois appliqué aux images échocardiographiques de si...
Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.
Déclarations de divulgation
Aucun conflit d’intérêts déclaré.
Remerciements
Nous sommes reconnaissants des ressources fournies par le Laboratoire central de physiologie cardiovasculaire de la Harvard Medical School/Brigham and Women’s Hospital. Ce travail a été soutenu en partie par le financement des national institutes de la santé subventions HL088533, HL071775, HL093148 et HL099073 (RL). MB a reçu une bourse postdoctorale de l’American Heart Association. KU est récipiendaire d’une bourse postdoctorale affiliée aux fondateurs de l’American Heart Association. SC a été soutenu par un prix de la Fondation Ellison.
Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.
Matériaux
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | logiciel en libre accès | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | logiciel commercial |
Références
- Yamada, S., Komuro, K. Integrated backscatter for the assessment of myocardial viability. Curr. Opin. Cardiol. 21, 433-437 (2006).
- Mimbs, J. W., O'Donnell, M., Bauwens, D., Miller, J. W., Sobel, B. E. The dependence of ultrasonic attenuation and backscatter on collagen content in dog and rabbit hearts. Circ. Res. 47, 49-58 (1980).
- Picano, E., et al. In vivo quantitative ultrasonic evaluation of myocardial fibrosis in humans. Circulation. 81, 58-64 (1990).
- Mizuno, R., et al. Myocardial ultrasonic tissue characterization for estimating histological abnormalities in hypertrophic cardiomyopathy: comparison with endomyocardial biopsy findings. Cardiology. 96, 16-23 (2001).
- Mizuno, R., Fujimoto, S., Saito, Y., Nakamura, S. Non-invasive quantitation of myocardial fibrosis using combined tissue harmonic imaging and integrated backscatter analysis in dilated cardiomyopathy. Cardiology. 108, 11-17 (2007).
- Marini, C., et al. Cyclic variation in myocardial gray level as a marker of viability in man. A videodensitometric study. Eur. Heart. J. 17, 472-479 (1996).
- Komuro, K., et al. Sensitive detection of myocardial viability in chronic coronary artery disease by ultrasonic integrated backscatter analysis. J. Am. Soc. Echocardiogr. 18, 26-31 (2005).
- Ciulla, M., et al. Echocardiographic patterns of myocardial fibrosis in hypertensive patients: endomyocardial biopsy versus ultrasonic tissue characterization. J. Am. Soc. Echocardiogr. 10, 657-664 (1997).
- Maceira, A. M., Barba, J., Varo, N., Beloqui, O., Diez, J. Ultrasonic backscatter and serum marker of cardiac fibrosis in hypertensives. Hypertension. 39, 923-928 (2002).
- D'Hooge, J., et al. High frame rate myocardial integrated backscatter. Does this change our understanding of this acoustic parameter. Eur. J. Echocardiogr. 1, 32-41 (2000).
- Finch-Johnston, A. E., et al. Cyclic variation of integrated backscatter: dependence of time delay on the echocardiographic view used and the myocardial segment analyzed. J. Am. Soc. Echocardiogr. 13, 9-17 (2000).
- Di Bello, V., et al. Increased echodensity of myocardial wall in the diabetic heart: an ultrasound tissue characterization study. J. Am. Coll. Cardiol. 25, 1408-1415 (1995).
- Takiuchi, S., et al. Quantitative ultrasonic tissue characterization can identify high-risk atherosclerotic alteration in human carotid arteries. Circulation. 102, 766-770 (2000).
- Querejeta, R., et al. Serum carboxy-terminal propeptide of procollagen type I is a marker of myocardial fibrosis in hypertensive heart disease. Circulation. 101, 1729-1735 (2000).
Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.
Réimpressions et autorisations
