Évaluation par ultrasons de la microstructure myocardique

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 interstitielle^1-3. 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 dilaté^4,5,de la coronaropathie chronique^6,7et de la cardiopathie hypertensive^8,9. 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 aléatoire^5,des données aliasées à partir de faibles fréquences d’images¹⁰et des délais pour les algorithmes basés sur la variation cyclique^11.

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 cadre^12,13,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.

1. Préparation des images pour les analyses

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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

1. 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.
   1. 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.
   2. Redimensionnez le retour sur investissement rectangulaire pour couvrir la largeur du péricarde à l’aide de l’outil de dimensionnement du retour sur investissement.
   3. Faites pivoter le roi pour qu’il se trouve dans la région péricardique à l’aide de l’outil de rotation d’ImageJ.
   4. 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.
   5. Appliquez l’algorithme à la sélection via les outils d’analyse ImageJ (voir section 3).
2. 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.
   1. 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.
   2. Faites pivoter le roi myocardique de telle sorte qu’il soit parallèle à la sélection péricardique.
   3. 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.
   4. Appliquez l’algorithme à la sélection via une macro ImageJ.

3. Analyse et traitement des données

1. Installez la macro ImageJ appelée « getHistogramValues .txt ».
2. 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).
3. 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).
   1. Attribuez une valeur d’intensité comprise entre 0 (le plus foncé) et 255 (le plus brillant) unités à chaque pixel de la sélection.
   2. Disposez les valeurs d’intensité hiérarchiquement, par ordre d’intensité croissante, pour produire une distribution de l’intensité du signal.
   3. Sélectionnez et indiquez les valeurs de centile suivantes pour la distribution :^{20 e} centile,^{50 e} centile (médiane) et 80^e centile.
4. Normaliser les intensités myocardiques en utilisant la référence péricardique.
   1. Normaliser en divisant les valeurs centiles myocardiques de l’intensité par les valeurs centiles péricardiales correspondantes de l’intensité^12,ou en soustrayant la valeur centile myocardique de l’intensité de la valeur centile péricardique de l’intensité^13.
   2. Indiquez les valeurs pour les quatre méthodes analytiques : valeurs myocardiques à péricardiques normalisées pour les valeurs du^{20 e} centile, du^{50 e} centile (médiane) et du^{80 e} centile.

4. Quantification de la variabilité cyclique

1. 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.

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 (Figure 2). Le positionnement de chaque ROI est également normalisé par rapport aux structures anatomiques de chaque sujet pour limiter la variabilité intersubjecte et intrasubjecte.

En tant que mesure de la densité myocardique, l’algorithme devrait révéler des changements dans l’intensité du signal tout au long du cycle cardiaque, correspondant à l’augmentation prévue de la densité myocardique dans la systole par rapport à la diastole. Comme le montre la figure 3,des valeurs centiles plus élevées de l’intensité du signal accentuent la variabilité cyclique chez les souris avec et sans 7 semaines d’exposition à la résistance après charge(c.-à-d. une souris qui a subi une constriction aortique ascendante par rapport à une souris témoin de véhicule qui a subi une chirurgie simulée).

L’analyse d’un seul cadre diastolique final(figure 4)a également permis de noter des différences significatives pour les souris et les sujets humains exposés à un stress chronique après charge (cas) par rapport à leurs homologues représentatifs (témoins). La plage et l’ampleur de l’intensité du signal diffèrent d’un cas à l’autre et d’un contrôle à l’autre. Comme on le voit dans les analyses de la variabilité cyclique, 80e par rapport aux valeurs du 50e centile dans chaque distribution de l’intensité du signal suggèrent une plus grande différence relative dans l’intensité du signal entre les cas et les témoins.

L’algorithme présenté ici fournit une sortie sous la forme de rapports myocardiques/péricardiques d’intensité du signal, où les valeurs péricardiques servent de référent dans la trame(Figure 5). Le rapport myocardique-à-péricardique d’intensité de signal a été déterminé basé sur l’analyse de simple-trame des images acquises des commandes représentatives et des cas de l’effort d’afterload. Concordant avec les résultats ci-dessus, le rapport myocardique-à-péricardique des valeurs d’intensité de signal de 80e centile offre la plus grande capacité de différencier entre les contrôles et les cas. Les différences attendues dans la microstructure myocardique, d’après les résultats de notre analyse d’images, étaient compatibles avec les résultats de l’histologie des tissus myocardiques chez les souris témoins et les souris cas 7 semaines suivant une chirurgie par feinte ou par bande aortique, respectivement(figure 6).

Figure 1. Processus de flux de travail pour une image individuelle. Le processus comprend quatre étapes principales qui peuvent être répétées lors de la comparaison des sujets ou lors de la quantification de la variabilité cyclique. Cliquez ici pour agrandir l’image.

Figure 2. Technique d’échantillonnage de la région d’intérêt (ROI). L’algorithme d’analyse d’image est normalisé pour une application chez la souris(A)et chez l’homme(B). Des sélections myocardiques et péricardiques pour des images représentatives de souris et d’homme, respectivement, sont montrées. Cliquez ici pour agrandir l’image.

Figure 3. Variation de l’intensité du signal échographique tout au long du cycle cardiaque. L’algorithme a été appliqué à une région myocardique d’intérêt sur des images consécutives de DICOM acquises à partir d’une souris témoin représentative(A)et d’une souris à bandes aortiques(B). La fréquence d’images était de 212 pour les deux images. Pour ces images, la variabilité cyclique a été évaluée à l’aide de 3 points de coupe :20 e centile (losange),50 e centile (carré) et 80e centile (triangle). La variabilité cyclique relative est plus élevée pour les valeurs du80 e centile que pour les valeurs de point de coupure inférieures. Cliquez ici pour agrandir l’image.

Figure 4. Les distributions d’intensité du signal sont indiquées à partir de l’analyse à trame unique d’images représentatives de souris et d’humains. Les histogrammes montrent des distributions de l’intensité du signal dérivées du myocarde d’une souris témoin à 7 semaines après la chirurgie simulée(A),une souris à bandes aortiques à 7 semaines après la chirurgie(B),un humain normot lumineux(C)et un humain hyperténieur(D). Les lignes verticales bleues indiquent les valeursdu 20 e centile, du50 e centile et du80 e centile. Les distributions de l’intensité du signal sont décalées vers la droite, et sont plus grandes dans la gamme, pour les sujets avec le stress chronique d’après charge(c.-à-d. aortique-banded comparé à la souris de contrôle, et hypertendus comparé à l’humain normotensive). Cliquez ici pour agrandir l’image.

Figure 5. Données représentatives produites par l’algorithme d’analyse d’image. (A) montre les données d’une souris à feinte (témoin) par rapport à la souris à bandes aortiques (cas) à 7 semaines. (B) montre les données d’un humain avec une pression artérielle normale (contrôle) par rapport à un humain avec l’hypertension chronique (cas). Le rapport myocardique-à-péricardique d’intensité de signal a été déterminé utilisant 3 méthodes analytiques dans l’algorithme : rapport des valeurs de 20e centile ; rapport des valeurs du50 e centile; et rapport des valeurs du80 e centile. La plus grande différence entre les contrôles et les cas est démontrée en utilisant des rapports des valeurs du 80e centile de l’intensité du signal. Cliquez ici pour agrandir l’image.

Figure 6. Différences dans l’histologie myocardique de tissu entre les souris avec et sans exposition au stress d’afterload. Les sections tachées trichromes du ventricule gauche du représentant Masson sont montrées pour une souris qui a subi une chirurgie simulée(A: contrôle) et une souris qui a subi une bande aortique(B: cas) à 7 semaines après la chirurgie. Les sections montrent la présence du dépôt substantiel de collagène et de la fibrose interstitielle dans le cas comparé au contrôle. Les barres d’échelle représentent 50 μm. Cliquez ici pour agrandir l’image.

Aucun conflit d’intérêts déclaré.