Spécifique au patient Modeling of the Heart: Estimation des orientations des fibres ventriculaires

Le but de l’expérience suivante est d’estimer l’orientation des fibres du cœur d’un patient pour des simulations personnalisées de l’électrophysiologie cardiaque, car il n’est actuellement pas possible d’acquérir cliniquement les orientations des fibres cardiaques. Ceci est réalisé en déformant la géométrie d’un atlas cardiaque pour qu’elle corresponde à la géométrie du cœur du patient disponible à partir d’une image clinique de tomodensitométrie ou d’IRM dans un deuxième temps. Le champ de déformation géométrique est utilisé pour transformer les orientations des fibres de l’atlas, ce qui génère ensuite une estimation de l’orientation des fibres cardiaques du patient.

Ensuite, à l’aide de cœurs canins dont l’orientation des fibres est mesurée de manière non clinique à l’aide du tenseur de diffusion, de l’IRM, la technique de pointe, les orientations estimées des fibres sont comparées aux orientations acquises afin de valider la méthodologie proposée. Les résultats obtenus montrent que les orientations estimées des fibres correspondent étroitement aux orientations acquises et qu’il n’y a pas de différences significatives entre les résultats des simulations électrophysiologiques avec les orientations estimées et acquises des fibres à un niveau cliniquement observable. Cette recherche démontre quantitativement qu’en l’absence de tenseur de diffusion, les orientations des fibres myocardiques IRM des ventricules normaux et défaillants peuvent être estimées à partir d’images in vivo de leurs géométries pour une utilisation dans des simulations d’électrophysiologie cardiaque.

L’estimation de l’orientation des fibres cardiaques du patient est essentielle à notre capacité à construire des modèles de fonction cardiaque spécifiques au patient. Ces modèles cardiaques spécifiques aux patients peuvent être utilisés pour prédire le risque d’arythmie chez les patients atteints de maladies cardiaques ou pour guider les interventions qui peuvent être utilisées pour traiter les troubles du rythme cardiaque. Bien que nous démontrions qu’il peut être utilisé pour la modélisation électrophysiologique spécifique au patient, il peut également être appliqué pour la modélisation électromécanique personnalisée.

Commencez à estimer l’orientation des fibres du cœur d’un sujet en acquérant d’abord l’IRM structurelle et l’IRM du tenseur de diffusion ou D-T-M-R-I. Images d’un cœur humain adulte normal en diastole. Acquérez les images à une résolution d’un millimètre cube.

Utilisez ensuite l’image J pour extraire le myocarde ventriculaire de l’image structurelle de l’atlas. Pour ce faire, installez des stores fermés à travers un ensemble de points de repère le long des limites épicardiques et endocardiques. Pour chaque tranche d’axe court, effectuez manuellement le placement des points de repère

Pour chaque tranche sur 10 de l’image, obtenez les points de repère des tranches restantes en interpolant linéairement les points identifiés manuellement à l’aide de matlab. Ensuite, reconstruisez les orientations des fibres du cœur de l’atlas en calculant les vecteurs iGen primaires des tenseurs de diffusion dans l’image IRM DT. Une fois que la géométrie du cœur de l’atlas a été définie, acquérez une image de la géométrie du cœur du patient en diastole à l’aide d’une tomodensitométrie cardiaque ou d’une IRM in vivo et reconstruisez la géométrie du cœur du patient à partir de l’image de la même manière que l’atlas a été construit.

Assurez-vous que la résolution de la géométrie reconstruite est d’un millimètre cube en ajustant le nombre de tranches pour lesquelles les points de repère sont choisis manuellement et l’intervalle d’interpolation hors plan. Ensuite, déformez l’image ventriculaire de l’atlas affichée en magenta pour qu’elle corresponde à l’image géométrique du patient affichée en rouge en deux étapes. Dans un premier temps, effectuez une transformation aine basée sur un ensemble de 13 points de repère décrits dans le protocole.

Dans un deuxième temps, déformer davantage les ventricules de l’atlas transformés en INE pour qu’ils correspondent à la géométrie du patient à l’aide d’une cartographie métrique dimorphe à grande déformation ou L-D-D-M-M. Ensuite, morph l’image IRM DT de l’atlas. Pour ce faire, repositionnez les trous de renard de l’image et réorientez les tenseurs de diffusion.

Selon la matrice de transformation acquise à partir de l’appariement AINE et du champ de déformation lors de la transformation L-D-D-M-M, la réorientation des tenseurs de diffusion doit être effectuée en utilisant la préservation des directions principales ou la méthode PPD. Enfin, obtenir une estimation de l’orientation des fibres du patient à partir de l’image IRM GT de l’atlas transformé en calculant le vecteur iGen primaire des temps de diffusion. Afin de mesurer l’erreur d’estimation, il faut d’abord acquérir des IRM structurelles ex vivo et des IRM DT de six cœurs canins normaux et de trois cœurs canins défaillants à haute résolution.

Segmentez les ventricules des cœurs canins de la même manière que ceux du cœur de l’atlas humain, comme décrit dans la section précédente, désignez les ventricules segmentés des cœurs canins normaux comme les cœurs un à six, et ceux des cœurs canins défaillants comme cœur sept à neuf. Ensuite, utilisez chacun des cœurs deux à six comme atlas pour obtenir cinq estimations différentes de l’orientation des fibres ventriculaires du cœur. Une estimation suivante des orientations des fibres pour chacun des ventricules défaillants du cœur sept, huit et neuf, en utilisant le cœur un comme atlas pour tous les points de données dans chaque ensemble de fibres estimées, les orientations calculent l’erreur d’estimation où thêta E et thêta A sont les angles d’inclinaison des orientations estimées et acquises des fibres à ce point respectivement du cœur.

Un modèle construit six avec les orientations des fibres acquises par l’IRM DT du cœur un et les modèles deux à six avec les orientations estimées des fibres, les ensembles de données du cœur, un pour chacun des trois. Les géométries cardiaques défaillantes construisent deux modèles ventriculaires, l’un avec les orientations de fibres acquises par DT MRA et l’autre avec les orientations de fibres estimées. Ici, la résolution spatiale des modèles devrait être de 600 microns.

Signifiez ensuite les modèles d’insuffisance cardiaque. Avec DT, l’IRM a acquis les fibres comme les modèles sept à neuf et celles avec des fibres estimées comme les modèles 10 à 12 dans les modèles. Utilisez la représentation mono domaine pour décrire le tissu cardiaque en utilisant l’équation gouvernante présentée ici et décrite en détail dans le protocole texte à l’aide du progiciel carp par cardio solve, simulez le rythme sinusal avec tous les modèles en utilisant les informations PACE comme indiqué ici, superposé sur le cœur sept.

Ensuite, induire une tachycardie ventriculaire réentrante dans les six modèles défaillants à l’aide d’un protocole de stimulation S un S deux avec emplacements d’électrodes comme illustré ici pour ce faire, choisissez le moment entre S un et S deux pour obtenir une activité de tachycardie ventriculaire soutenue pendant deux secondes après l’accouchement S deux. Si la tachycardie ventriculaire n’est pas induite pour un moment S un S deux, diminuez les conductivités jusqu’à 70 % jusqu’à ce que la tachycardie soit induite pour chaque simulation. Calculez des pseudo-ECG en prenant la différence de potentiels extracellulaires entre deux points proches de la base du cœur.

Les points sont séparés de 18 centimètres de sorte que la ligne qui les relie est perpendiculaire au plan d’apex de base du septum, comme illustré par E un et E deux pour chaque simulation avec les orientations de fibre estimées, calculez la métrique folle à l’aide de la formule montrée ici où X est la forme d’onde ECG des orientations de fibre estimées. Y est la forme d’onde ECG des orientations de fibre acquises. X moins est la valeur moyenne de x.

Y moins est la valeur moyenne de Y, puis est la longueur de X et Y Ici sont présentées des visualisations simplifiées d’un cœur sain et malade avec l’orientation estimée des fibres indiquée sous forme de fibres cyan et les orientations des fibres acquises par l’IRM DT indiquées en jaune. En regardant de plus près, vous pouvez voir l’alignement similaire entre les orientations acquises et estimées de la fibre. La différence d’angles d’inclinaison entre les fibres acquises et estimées est plus facilement visible dans un modèle de distribution 3D qui utilise la couleur pour représenter l’angle d’erreur d’estimation moyen.

La barre de couleur varie de zéro degré à 175 degrés à partir de ces données. Un histogramme montrant le nombre de voxels à chaque degré d’erreur est tracé pour le cœur normal et le cœur défaillant. Ces résultats montrent que les angles d’inclinaison des fibres prédites, les orientations des cœurs normaux et défaillants sont comparables à ceux acquis par l’IRM DT ex vivo.

Les cartes d’activation simulées sont ensuite utilisées pour comparer les orientations acquises et estimées des fibres par rapport à la propagation du signal électrique dans tout le cœur. La couleur représente le temps d’activation tel que décrit par la légende des couleurs. La carte d’activation de gauche est destinée à la simulation du rythme sinusal, le premier modèle représentant les orientations des fibres acquises, et celles de droite sont destinées aux simulations du rythme sinusal.

Les modèles deux à six représentent les orientations estimées des fibres. Lorsque l’on calcule la moyenne des cartes d’activation correspondant aux orientations estimées des fibres, la différence globale moyenne entre elles et le premier modèle est minime. Les pseudo-ECG des simulations de rythme sinusal avec le modèle un et le modèle trois montrent des morphologies identiques et aboutissent à un faible score MAD de seulement 4,14 %. De même, en comparant les cartes d’activation des simulations de rythme sinusal avec les orientations des fibres acquises et estimées des cœurs malades, de faibles scores MAD ont été observés.

Le score MAD variait de 3,8 pour le cœur, sept à 6,1 pour le cœur neuf. Cela représente une forte corrélation entre les orientations de fibre acquises et estimées Une fois maîtrisée, cette technique peut être exécutée en quelques heures si elle est effectuée correctement Suite à cette procédure. L’estimation de l’orientation des fibres peut être réalisée dans les cœurs atteints de cardiomyopathie ischémique afin de tester l’efficacité de la méthode en présence d’infarctus du myocarde.

Le développement de cette technique ouvre la voie à la traduction des simulations informatiques de la fonction cardiaque de la science fondamentale à la clinique, où elles peuvent être utilisées au chevet du patient pour guider les interventions visant à traiter les troubles du rythme cardiaque.