Name: Valutazione ad ultrasuoni della microstruttura miocardica (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-01-14T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 53 s
Description: Scopri un algoritmo di imaging ecocardiografico per valutare la microstruttura miocardica utilizzando software open-access. Questo metodo calcola i rapporti miocardio-pericardio per analizzare la densità tessutale cardiaca.

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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.

1. Preparazione di immagini per le analisi
<ol><li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Si suggerisce che gli utenti siano accecati dall'identità del soggetto quando selezionano le aree di interesse.</li>
</ol>2. Campionamento del ROI
<ol><li>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.<ol>
<li>Utilizzando lo strumento di disegno rettangolo di ImageJ, selezionate un rettangolo con lunghezza approssimante il terzo centrale della parete pericardico inferolaterale basale.</li>
		<li>Ridimensionare il ROI rettangolare per estenderlo sulla larghezza del pericardio utilizzando lo strumento di ridimensionamento del ROI.</li>
		<li>Ruotare il ROI in modo che si trova all'interno dell'area del pericardio utilizzando lo strumento di rotazione di ImageJ.</li>
		<li>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.</li>
		<li>Applicare l'algoritmo alla selezione tramite gli strumenti di analisi ImageJ (vedere la sezione 3).</li>
	</ol>
</li>
	<li>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.<ol>
<li>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.</li>
		<li>Ruotare il ROI del miocardio in modo che si trovi parallelamente alla selezione del pericardio.</li>
		<li>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.</li>
		<li>Applicare l'algoritmo alla selezione tramite una macro ImageJ.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Analisi ed elaborazione dei dati
<ol><li>Installare la macro ImageJ denominata "getHistogramValues.txt".</li>
	<li>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).</li>
	<li>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).<ol>
<li>Assegnare un valore di intensità da 0 (più scuro) a 255 unità (più luminose) a ogni pixel all'interno della selezione.</li>
		<li>Disporre i valori di intensità gerarchicamente, in ordine di intensità crescente, per produrre una distribuzione dell'intensità del segnale.</li>
		<li>Selezionare e segnalare i seguenti valori percentili per la distribuzione: 20° percentile, 50° percentile (mediana) e 80° percentile. </li>
	</ol>
</li>
	<li>Normalizzare le intensità miocardiali utilizzando il riferimento pericardico.<ol>
<li>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.</li>
		<li>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. </li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Quantificare la variabilità ciclica
<ol><li>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.</li>
</ol>

<ol><li>Yamada, S., Komuro, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrated+backscatter+for+the+assessment+of+myocardial+viability%5BTitle%5D)+AND+%22Curr.+Opin.+Cardiol%22%5BJournal%5D)">Integrated backscatter for the assessment of myocardial viability.</a> Curr. Opin. Cardiol. 21, 433-437 (2006).</li>
<li>Mimbs, J. W., O'Donnell, M., Bauwens, D., Miller, J. W., Sobel, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+dependence+of+ultrasonic+attenuation+and+backscatter+on+collagen+content+in+dog+and+rabbit+hearts%5BTitle%5D)+AND+%22Circ.+Res%22%5BJournal%5D)">The dependence of ultrasonic attenuation and backscatter on collagen content in dog and rabbit hearts.</a> Circ. Res. 47, 49-58 (1980).</li>
<li>Picano, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+quantitative+ultrasonic+evaluation+of+myocardial+fibrosis+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">In vivo quantitative ultrasonic evaluation of myocardial fibrosis in humans.</a> Circulation. 81, 58-64 (1990).</li>
<li>Mizuno, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Myocardial+ultrasonic+tissue+characterization+for+estimating+histological+abnormalities+in+hypertrophic+cardiomyopathy%3A+comparison+with+endomyocardial+biopsy+findings%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiology%22%5BJournal%5D)">Myocardial ultrasonic tissue characterization for estimating histological abnormalities in hypertrophic cardiomyopathy: comparison with endomyocardial biopsy findings.</a> Cardiology. 96, 16-23 (2001).</li>
<li>Mizuno, R., Fujimoto, S., Saito, Y., Nakamura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-invasive+quantitation+of+myocardial+fibrosis+using+combined+tissue+harmonic+imaging+and+integrated+backscatter+analysis+in+dilated+cardiomyopathy%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiology%22%5BJournal%5D)">Non-invasive quantitation of myocardial fibrosis using combined tissue harmonic imaging and integrated backscatter analysis in dilated cardiomyopathy.</a> Cardiology. 108, 11-17 (2007).</li>
<li>Marini, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cyclic+variation+in+myocardial+gray+level+as+a+marker+of+viability+in+man.+A+videodensitometric+study%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+Heart.+J%22%5BJournal%5D)">Cyclic variation in myocardial gray level as a marker of viability in man. A videodensitometric study.</a> Eur. Heart. J. 17, 472-479 (1996).</li>
<li>Komuro, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sensitive+detection+of+myocardial+viability+in+chronic+coronary+artery+disease+by+ultrasonic+integrated+backscatter+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Soc.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">Sensitive detection of myocardial viability in chronic coronary artery disease by ultrasonic integrated backscatter analysis.</a> J. Am. Soc. Echocardiogr. 18, 26-31 (2005).</li>
<li>Ciulla, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Echocardiographic+patterns+of+myocardial+fibrosis+in+hypertensive+patients%3A+endomyocardial+biopsy+versus+ultrasonic+tissue+characterization%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Soc.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">Echocardiographic patterns of myocardial fibrosis in hypertensive patients: endomyocardial biopsy versus ultrasonic tissue characterization.</a> J. Am. Soc. Echocardiogr. 10, 657-664 (1997).</li>
<li>Maceira, A. M., Barba, J., Varo, N., Beloqui, O., Diez, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ultrasonic+backscatter+and+serum+marker+of+cardiac+fibrosis+in+hypertensives%5BTitle%5D)+AND+%22Hypertension%22%5BJournal%5D)">Ultrasonic backscatter and serum marker of cardiac fibrosis in hypertensives.</a> Hypertension. 39, 923-928 (2002).</li>
<li>D'Hooge, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+frame+rate+myocardial+integrated+backscatter.+Does+this+change+our+understanding+of+this+acoustic+parameter%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">High frame rate myocardial integrated backscatter. Does this change our understanding of this acoustic parameter.</a> Eur. J. Echocardiogr. 1, 32-41 (2000).</li>
<li>Finch-Johnston, A. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cyclic+variation+of+integrated+backscatter%3A+dependence+of+time+delay+on+the+echocardiographic+view+used+and+the+myocardial+segment+analyzed%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Soc.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">Cyclic variation of integrated backscatter: dependence of time delay on the echocardiographic view used and the myocardial segment analyzed.</a> J. Am. Soc. Echocardiogr. 13, 9-17 (2000).</li>
<li>Di Bello, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Increased+echodensity+of+myocardial+wall+in+the+diabetic+heart%3A+an+ultrasound+tissue+characterization+study%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Coll.+Cardiol%22%5BJournal%5D)">Increased echodensity of myocardial wall in the diabetic heart: an ultrasound tissue characterization study.</a> J. Am. Coll. Cardiol. 25, 1408-1415 (1995).</li>
<li>Takiuchi, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+ultrasonic+tissue+characterization+can+identify+high-risk+atherosclerotic+alteration+in+human+carotid+arteries%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Quantitative ultrasonic tissue characterization can identify high-risk atherosclerotic alteration in human carotid arteries.</a> Circulation. 102, 766-770 (2000).</li>
<li>Querejeta, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Serum+carboxy-terminal+propeptide+of+procollagen+type+I+is+a+marker+of+myocardial+fibrosis+in+hypertensive+heart+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Serum carboxy-terminal propeptide of procollagen type I is a marker of myocardial fibrosis in hypertensive heart disease.</a> Circulation. 101, 1729-1735 (2000).</li>
</ol>

Nessun conflitto di interessi dichiarato.

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...

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.

<table><tbody><tr><td>ImageJ v 1.46</td><td>NIH (Bethesda, MD)</td><td></td><td>software ad accesso aperto</td></tr><tr><td>Power ShowCase</td><td>Trillium Technology (Ann Arbor, MI)</td><td></td><td>software commerciale</td></tr></tbody></table>

valutazione ad ultrasuoni della microstruttura miocardica

Ultrasonic Assessment of Myocardial Microstructure

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.

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...

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.

Valutazione ad ultrasuoni della microstruttura miocardica

Echocardiography is a widely accessible imaging modality that is commonly used to noninvasively characterize and quantify changes in cardiac structure and ...

L'obiettivo generale di questa procedura è fornire una misura surrogata della microstruttura miocardica utilizzando un algoritmo di imaging basato su ultrasuoni e un software di analisi delle immagini ad accesso aperto. Ciò si ottiene selezionando e formattando prima un'immagine ecocardiografica digitale. Il secondo passo consiste nel selezionare la regione miocardica di interesse e un'area di riferimento pericardica.Successivamente, i dati vengono elaborati dopo l'applicazione dell'algoritmo utilizzando il programma software Image J. La fase finale consiste nell'elaborazione dei valori finali e nella produzione di output sotto forma di rapporti miocardio/pericardico. In definitiva, il segnale ecografico proveniente da una regione ecocardiografica selezionata di interesse viene elaborato per ottenere una misura della densità miocardica che fornisce informazioni relative a una misura surrogata della microstruttura tissutale.Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti come le valutazioni della struttura cardiaca tradizionali, lineari o bidimensionali basate su ultrasuoni è che consente all'analisi ecocardiografica di includere la quantificazione della microstruttura del tessuto miocardico oltre alla quantificazione dei parametri cardiaci macroscopici. Inoltre, utilizza un software open source Dopo aver ottenuto immagini ecocardiografiche marine o umane in modalità B nella vista dell'asse lungo parasternale. Utilizzare l'immagine J per aprire il file DICOM dell'immagine da analizzare e convertire il file in un file immagine a otto bit.La parete del ventricolo sinistro inferolaterale deve apparire alla base del telaio, i telai devono mostrare l'interezza del miocardio ventricolare sinistro e la risoluzione del pericardio deve essere sufficientemente alta da demarcare il bordo pericardico, la parete miocardica e il bordo endocardico del ventricolo sinistro. Elimina tutte le immagini con un eccesso di dropout o artefatti dell'immagine. Scorrere i fotogrammi consecutivi del ciclo cardiaco utilizzando l'onda R del tracciato ECG per identificare i fotogrammi più vicini alla diastole terminale.Identificare quindi il singolo fotogramma che meglio cattura la dimensione interna massima del ventricolo sinistro. Considera questo singolo fotogramma, il fotogramma telediastolico. Successivamente, selezionare la regione pericardica di interesse, con l'obiettivo di catturare l'eterogeneità del tessuto pericardico.A tale scopo, valutare l'intervallo della scala di grigi e la consistenza del pericardio complessivo e selezionare una regione di interesse che sia rappresentativa di questi attributi. Regolare l'immagine, la luminosità e il contrasto per la regione di interesse selezionata in base alle esigenze. Utilizzando lo strumento di disegno del rettangolo dell'immagine j, selezionare un rettangolo con una lunghezza che si avvicini al terzo medio della parete pericardica inferolaterale basale.Ridimensiona la regione rettangolare di interesse per coprire la larghezza del pericardio utilizzando lo strumento di dimensionamento ROI. Quindi, usa lo strumento di rotazione dell'immagine J per ruotare la regione di interesse in modo che si trovi all'interno della regione pericardica. Se necessario, selezionare lo strumento di regolazione manuale per regolare gli angoli della regione pericardica di interesse al termine delle regolazioni.La regione pericardica di interesse dovrebbe trovarsi all'interno del terzo medio della parete pericardica e includere la larghezza della parete pericardica con estensione nelle regioni miocardiche o extra cardiache. Cercare di acquisire la stessa posizione relativa e percentuale dell'area pericardica totale per tutte le misure effettuate in un determinato studio. Per generare un istogramma dei valori di intensità, installare una macro di istogramma J dell'immagine denominata get histogram values.Testo Esegui la macro dell'istogramma per visualizzare in anteprima la distribuzione dei valori di intensità del segnale all'interno della regione pericardica di interesse selezionata. La macro registra i valori di densità del segnale per la regione di interesse e per i segni e il valore di intensità da zero unità per il più scuro a 255 unità per il più luminoso per ogni pixel all'interno della selezione per produrre una distribuzione dell'intensità del segnale. La macro riporta il 20°, 50° e 80° percentile per la distribuzione.Quando si seleziona la regione miocardica di interesse, cercare anche di catturare l'eterogeneità del tessuto miocardico all'interno del terzo medio della parete miocardica inferolaterale basale. Come prima, regolare l'immagine, la luminosità e il contrasto secondo necessità. Seleziona un rettangolo che si estenda per tutta la larghezza della parete miocardica, escludendo l'endocardio e l'epicardio.Non includere aree di muscolo papillare all'interno dell'area di selezione. Il posizionamento dell'area di interesse dipende fortemente dall'utente. Per garantire il successo, l'utente deve effettuare una stima dei confini principali, ruotare la regione miocardica di interesse in modo che si trovi adiacente e parallela alla selezione pericardica.Apportare le modifiche necessarie agli angoli della regione miocardica di interesse, isolare un'ultima regione miocardica di interesse che si trova all'interno del terzo medio della parete miocardica e cattura la larghezza della parete senza estendersi nelle regioni pericardiche o intraluminali come mostrato in precedenza. Utilizzare la macro dell'istogramma J dell'immagine per visualizzare in anteprima la distribuzione dei valori di intensità del segnale all'interno della regione miocardica di interesse. Il passo successivo è quello di normalizzare le intensità miocardiche utilizzando i dati di riferimento pericardici precedentemente ottenuti, iniziando dividendo i valori percentili di intensità del miocardio per il corrispondente percentile pericardico.I valori di intensità riportano i valori per i valori miocardici e pericardici normalizzati per il 20° percentile, il 50° percentile e l'80° percentile. Applicare questa analisi alle selezioni miocardiche attraverso fotogrammi consecutivi del file DICOM con particolare attenzione ai fotogrammi telesistolici e telediastolici. L'intensità del segnale ecografico varia durante il ciclo cardiaco come mostrato qui per i topi di controllo, la variabilità ciclica è stata valutata utilizzando tre punti di taglio, 20° percentile, 50° percentile e 80° percentile.La variabilità ciclica è più pronunciata nei topi che avevano una fascia posizionata attorno all'aorta per aumentare la resistenza al deflusso. Si noti che la variabilità ciclica relativa è maggiore per i valori dell'80° percentile rispetto ai valori del punto di taglio più bassi. Questo istogramma mostra le distribuzioni dell'intensità del segnale derivate dal miocardio di un topo di controllo a sette settimane dopo l'intervento chirurgico fittizio.Le linee verticali blu indicano i valori del 20° percentile, del 50° percentile e dell'80° percentile. La distribuzione delle intensità del segnale mostra un'intensità più destra o più elevata in un topo con bande aortiche a sette settimane dall'intervento chirurgico. Le intensità del segnale in un normale essere umano intensivo e in un essere umano iperteso sono mostrate qui sia nei topi che negli esseri umani.Le distribuzioni dell'intensità del segnale sono spostate a destra e sono più ampie nell'intervallo per i soggetti con stress cronico da postcarico rispetto ai controlli mostrati qui è un confronto tra un topo operato in modo fittizio e un topo a bande aortiche e tra un essere umano normoteso e iperteso. Il rapporto di intensità del segnale miocardico/pericardico è stato determinato utilizzando tre metodi analitici. Il rapporto tra i valori del 20° percentile, il rapporto tra i valori del 50° percentile e il rapporto tra i valori dell'80° percentile.La differenza maggiore tra i controlli e i casi di stress post-carico è dimostrata utilizzando i rapporti dei valori dell'80° percentile dell'intensità del segnale. Qui sono mostrate le sezioni di colorazione tricroma del ventricolo sinistro di Masson a sette settimane dopo l'intervento chirurgico per un topo che ha subito un intervento chirurgico fittizio e un topo che ha subito un bandaggio aortico. Una sostanziale deposizione di collagene e fibrosi interstiziale possono essere osservate nel ventricolo del topo a bande aortiche Una volta padroneggiata e se eseguita correttamente, questa tecnica può essere eseguita in 5-10 minuti per file.

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Questo protocollo fornisce una descrizione dettagliata dell'approccio ecocardiografico per la fenotipizzazione completa della funzione cardiaca e valvolare nei topi.

Approcci ecocardiografici e protocolli per completa caratterizzazione fenotipica di malattia valvolare cardiaca nei topi

Speckle monitoraggio ecocardiografia è una tecnica diagnostica per immagini emergente per la valutazione quantitativa delle prestazioni del miocardio globale e regionale. immagini in movimento Visualizzazione standard ecocardiografici vengono registrati e parametri di deformazione vengono successivamente valutati con modalità automatizzate di monitoraggio e il movimento continua analisi fotogramma per fotogramma di macchie nelle immagini B-mode del miocardio.

Transtoracica Speckle monitoraggio ecocardiografia per la valutazione quantitativa del ventricolo sinistro del miocardio Deformazione

Qui, descriviamo un protocollo per utilizzare l'ecografia quadridimensionale in vivo e la spettrometria di massa ex vivo per valutare le alterazioni biomeccaniche e biomolecolari nel sistema cardiovascolare murino. Questa tecnica viene applicata per analizzare il rimodellamento cardiaco nell'infarto miocardico indotto chirurgicamente e nelle alterazioni vascolari negli animali anziani.

Studio multimodale del rimodellamento cardiovascolare murino: ecografia quadridimensionale e spettrometria di massa

Un metodo pratico e preciso per misurare i parametri ceppo nel tessuto miocardico è di grande valore clinico, poiché è stato dimostrato, che il ceppo è un marker più sensibile e precedenti per la disfunzione contrattile rispetto al parametro di uso frequente EF.

Risonanza Magnetica Derivato valutazione di deformazione miocardica Utilizzo del rilevamento delle caratteristiche

Scopri un algoritmo di imaging ecocardiografico per valutare la microstruttura miocardica utilizzando software open-access. Questo metodo calcola i rapporti miocardio-pericardio per analizzare la densità tessutale cardiaca.

Valutazione ad ultrasuoni della microstruttura miocardica

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