L'ecocardiografia è comunemente usata per caratterizzare e quantificare in modo non invasivo i cambiamenti nella struttura e nella funzione cardiaca. Descriviamo un algoritmo di imaging basato su ultrasuoni che offre una misura surrogata migliorata della microstruttura miocardico e può essere eseguito utilizzando un software di analisi delle immagini ad accesso aperto.
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Articolo metodologico
Valutazione ad ultrasuoni della microstruttura miocardica
In questo articolo
Sommario
Abstract
L'ecocardiografia è una modalità di imaging ampiamente accessibile che è comunemente usata per caratterizzare e quantificare in modo non invasivo i cambiamenti nella struttura e nella funzione cardiaca. Le valutazioni ultrasoniche del tessuto cardiaco possono includere analisi dell'intensità del segnale di backscatter all'interno di una data regione di interesse. Le tecniche precedentemente stabilite si sono basate prevalentemente sul valore integrato o medio delle intensità del segnale backscatter, che possono essere suscettibili alla variabilità dai dati alias da bassi frame rates e ritardi di tempo per gli algoritmi basati sulla variazione ciclica. Nel presente documento, descriviamo un algoritmo di imaging basato su ultrasuoni che si estende dai metodi precedenti, può essere applicato a un singolo fotogramma dell'immagine e rappresenta la distribuzione completa dei valori di intensità del segnale derivati da un dato campione di miocardio. Se applicato a dati rappresentativi di imaging del mouse e dell'uomo, l'algoritmo distingue tra soggetti con e senza esposizione alla resistenza cronica al carico post-carico. L'algoritmo offre una misura surrogata migliorata della microstruttura miocardico e può essere eseguito utilizzando un software di analisi delle immagini ad accesso aperto.
Introduzione
L'ecocardiografia è una modalità di imaging ampiamente accessibile che è comunemente usata per caratterizzare e quantificare in modo non invasivo i cambiamenti nella struttura e nella funzione cardiaca. Le valutazioni ultrasoniche del tessuto cardiaco possono includere analisi dell'intensità del segnale di backscatter all'interno di una data regione di interesse in un singolo momento, nonché nel corso del ciclo cardiaco. Studi precedenti hanno suggerito che le misure di intensità del segnale sonografico possono identificare la presenza sottostante di disordine della fibra miocardica, tessuto miocardico vitale contro non vitale e fibrosi interstiziale1-3. Ci riferiamo alla 'microstruttura' miocardico come all'architettura tissutale che può essere caratterizzata, utilizzando l'analisi sonografica, al di là delle misurazioni lineari di dimensioni e morfologia lorde. Di conseguenza, le analisi dell'intensità del segnale sonografico sono state utilizzate per valutare le alterazioni microstrutturali del tessuto miocardico nell'impostazione della cardiomiopatia ipertrofica edilatata 4,5, della malattia coronarica cronica6,7e della cardiopatia ipertensiva8,9. Tuttavia, tecniche precedentemente stabilite si sono basate prevalentemente sul valore integrato o medio delle intensità del segnale backscatter, che possono essere suscettibili alla variabilità dal rumore casuale5, dati aliasati da bassi frame rates10e ritardi di tempo per gli algoritmi basati sulla variazione ciclica11.
Nel presente documento, descriviamo il metodo di utilizzo di un algoritmo di analisi delle immagini basato su ultrasuoni che si estende dai metodi precedenti; questo algoritmo si concentra su un singolo frame end-diastolic per l'analisi delle immagini e rappresenta la distribuzione completa dei valori di intensità del segnale derivati da un dato campione miocardico. Utilizzando il pericardio come riferimento in-frame12,13, l'algoritmo quantifica in modo riproducibile la variazione nelle distribuzioni dell'intensità del segnale sonografico e offre una misura surrogata migliorata della microstruttura miocardica. In un protocollo passo-passo, descriviamo i metodi per preparare le immagini per l'uso, campio campiodando le aree di interesse e elaborando i dati all'interno di aree di interesse selezionate. Mostriamo anche risultati rappresentativi dall'applicazione dell'algoritmo alle immagini ecocardiografiche acquisite da topi e umani con esposizione variabile allo stress post-carico sul ventricolo sinistro.
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Protocollo
1. Preparazione di immagini per le analisi
- Ottenere immagini in modalità B ecocardiografica murina o umana nella vista parasternale ad asse lungo. Regola le impostazioni di compensazione del guadagno di tempo e il posizionamento della messa a fuoco di trasmissione per ottimizzare la visualizzazione dell'LV e di altre strutture cardiache nella vista parasternale, secondo la pratica abituale. Verificare che tutte le immagini vengano salvate in formato file DICOM. Le viste immagine standardizzate posizionano la parete ventricolare sinistra inferolaterale alla base del fotogramma. I telai devono mostrare l'intero miocardio ventricolare sinistro e il pericardio. La risoluzione deve essere abbastanza alta da delimitare il bordo pericardico, la parete del miocardio e il bordo endocardico del ventricolo sinistro. Scartare le immagini con un abbandono in eccesso o artefatti dell'immagine.
- Importare un file di immagine per l'analisi nella piattaforma software ImageJ v1.46 come file DICOM. Convertire il file in un file di immagine a 8 bit.
- Scorrere fotogrammi consecutivi del ciclo cardiaco fino a raggiungere un telaio end-diastolico di qualità appropriato. In alternativa, selezionare il frame end-diastolic in un programma di visualizzazione ecocardiografica e quindi esportare in un formato di file .jpg ad alta risoluzione da utilizzare in ImageJ. Identificare i fotogrammi più vicini alla diastole finale utilizzando l'onda R della traccia ECG, quindi identificare il singolo fotogramma migliore che cattura l'LV con la dimensione interna massima. Si consideri questo singolo fotogramma il telaio end-diastolic.
- Si suggerisce che gli utenti siano accecati dall'identità del soggetto quando selezionano le aree di interesse.
2. Campionamento del ROI
- Selezione dei riferimenti pericardiali. Quando si seleziona la regione di interesse pericardica (ROI), mirare a catturare l'eterogeneità del tessuto pericardico. Si noti che la luminosità e il contrasto dell'immagine possono essere regolati per la selezione del ROI, in base alle esigenze, senza alcun effetto sui risultati dell'analisi.
- Utilizzando lo strumento di disegno rettangolo di ImageJ, selezionate un rettangolo con lunghezza approssimante il terzo centrale della parete pericardico inferolaterale basale.
- Ridimensionare il ROI rettangolare per estenderlo sulla larghezza del pericardio utilizzando lo strumento di ridimensionamento del ROI.
- Ruotare il ROI in modo che si trova all'interno dell'area del pericardio utilizzando lo strumento di rotazione di ImageJ.
- Apportare le modifiche necessarie agli angoli del ROI pericardico. Cattura un'ultima regione di interesse pericardica che si trova all'interno del terzo centrale della parete pericardica, e include la larghezza della parete pericardica senza estendersi nelle regioni miocardiche o extra cardiache. Mirare a catturare la stessa posizione relativa e la percentuale dell'area totale del pericardio per tutte le misure adottate in un determinato studio.
- Applicare l'algoritmo alla selezione tramite gli strumenti di analisi ImageJ (vedere la sezione 3).
- Selezione del miocardio. Ancora una volta, mirare a catturare l'eterogeneità del tessuto miocardico all'interno del terzo centrale della parete miocardiale inferolaterale basale. Si noti che la luminosità e il contrasto dell'immagine possono essere regolati per la selezione del ROI, in base alle esigenze, senza alcun effetto sui risultati dell'analisi.
- Selezionare un rettangolo che si estende sulla larghezza della parete miocardico, escludendo l'endocardio e l'epicardio. Assicurarsi che la selezione del miocardio sia adiacente alla selezione del pericardio e allo stesso angolo theta. Non includere aree del muscolo papillare all'interno dell'area di selezione.
- Ruotare il ROI del miocardio in modo che si trovi parallelamente alla selezione del pericardio.
- Apportare le modifiche necessarie agli angoli del ROI del miocardio. Isolare un'ultima regione di interesse miocardica che si trova all'interno del terzo centrale della parete del miocardio e cattura la larghezza della parete senza estendersi nelle regioni pericardiche o intraluminali.
- Applicare l'algoritmo alla selezione tramite una macro ImageJ.
3. Analisi ed elaborazione dei dati
- Installare la macro ImageJ denominata "getHistogramValues.txt".
- Utilizzare lo strumento di analisi dell'istogramma ImageJ per visualizzare in anteprima la distribuzione dei valori di intensità del segnale all'interno del ROI (eseguire questo passaggio per la selezione del pericardico e per la selezione del miocardio).
- Utilizzare la macro ImageJ per registrare questi valori di densità del segnale per il ROI (eseguire questo passaggio per la selezione del pericardio e per la selezione del miocardio).
- Assegnare un valore di intensità da 0 (più scuro) a 255 unità (più luminose) a ogni pixel all'interno della selezione.
- Disporre i valori di intensità gerarchicamente, in ordine di intensità crescente, per produrre una distribuzione dell'intensità del segnale.
- Selezionare e segnalare i seguenti valori percentili per la distribuzione: 20° percentile, 50° percentile (mediana) e 80° percentile.
- Normalizzare le intensità miocardiali utilizzando il riferimento pericardico.
- Normalizzare dividendo i valori percentili miocardi di intensità per i corrispondenti valori percentili pericardiali di intensità12o sottraendo il valore percentile miocardico dell'intensità dal valore percentile pericardico di intensità13.
- Valori di report per i quattro metodi analitici: valori miocardio-pericardico normalizzati per i valori del 20° percentile, del 50° percentile (mediana) e dell'80° percentile.
4. Quantificare la variabilità ciclica
- Applicare l'algoritmo alle selezioni miocardico attraverso fotogrammi consecutivi del file DICOM, spostandosi attraverso il ciclo cardiaco. Confrontare le differenze nelle distribuzioni di intensità tra i fotogrammi, con attenzione ai fotogrammi end-sistolici e end-diastolic.
Tutte le analisi delle immagini sopra descritte vengono eseguite offline su immagini ecocardiografiche nonive precedentemente acquisite e archiviate digitalmente in formato DICOM. Tutti i protocolli di studio sono stati approvati dal comitato di revisione istituzionale di Brigham and Women e dal Comitato istituzionale per la cura e l'uso degli animali dell'area medica di Harvard.
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Risultati
L'analisi dell'intensità del segnale viene eseguita in 4 passaggi principali(Figura 1),tra cui: 1) selezione e formattazione dell'immagine, 2) ROI di campionamento e aree di riferimento, 3) applicazione dell'algoritmo e 4) elaborazione dei valori finali per ottenere rapporti di intensità miocardica-pericardica. La selezione e le dimensioni del ROI sono standardizzate per limitare la variabilità tra utenti e intrautente (Figura 2). Il posizionamento di ogni ROI è anche standardizzato risp...
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Discussione
Descriviamo il protocollo per un algoritmo di analisi delle immagini che quantifica la distribuzione dell'intensità del segnale sonografico e, a sua volta, offre una misura surrogata della microstruttura miocardica. Le funzionalità standardizzate del protocollo, tra cui la selezione, il dimensionamento e il posizionamento del ROI e dell'area di riferimento, servono a ridurre al minimo la variabilità basata su utenti e soggetti. Dimostriamo che se applicato alle immagini ecocardiografiche a fotogramma singolo end-diastoli...
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Dichiarazioni
Nessun conflitto di interessi dichiarato.
Ringraziamenti
Siamo grati per le risorse fornite dalla Harvard Medical School / Brigham and Women's Hospital Cardiovascular Physiology Core Laboratory. Questo lavoro è stato sostenuto in parte dai finanziamenti dei National Institutes of Health grants HL088533, HL071775, HL093148 e HL099073 (RL). MB ha ricevuto un premio di borsa di studio post-dottorato affiliato all'American Heart Association. KU è destinatario di un premio di borse di studio post-dottorato affiliato ai fondatori dell'American Heart Association. SC è stato supportato da un premio della Ellison Foundation.
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Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | software ad accesso aperto | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | software commerciale |
Riferimenti
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Ristampe e permessi
