心筋微細構造の超音波評価

サマリー

心エコー検査は、心臓の構造および機能の変化を非侵襲的に特徴付け、定量化するために一般的に使用される。心筋微細構造の強化された代理尺度を提供し、オープンアクセス画像解析ソフトウェアを用いて実行できる超音波ベースの画像アルゴリズムについて述べる。

要約

心エコー検査は、心臓の構造および機能の変化を非侵襲的に特徴付け、定量化するために一般的に使用される広くアクセス可能な画像化モダリティである。心臓組織の超音波評価には、関心のある特定の領域内の後方散乱信号強度の解析が含まれる。以前に確立された技術は、主に後方散乱信号強度の統合値または平均値に依存しており、周期変動に基づくアルゴリズムの低フレームレートおよび時間遅延からの別名データによる変動の影響を受けやすい可能性があります。本明細書において、我々は、以前の方法から及ぶ超音波ベースの画像化アルゴリズムを記述し、単一の画像フレームに適用することができ、与えられた心筋サンプルから導出される信号強度値の全分布を占める。代表的なマウスおよびヒトイメージングデータに適用すると、このアルゴリズムは、慢性の後負荷抵抗の有無に関する被写体を区別します。このアルゴリズムは、心筋微細構造の拡張された代理尺度を提供し、オープンアクセス画像解析ソフトウェアを使用して実行することができる。

概要

心エコー検査は、心臓の構造および機能の変化を非侵襲的に特徴付け、定量化するために一般的に使用される広くアクセス可能な画像化モダリティである。心臓組織の超音波評価には、特定の時間内の特定の領域内の後方散乱信号強度の分析を含めることができ、また、心周期の過程で同様に。以前の研究では、ソノマの信号強度の尺度は、心筋線維の崩壊、生存可能対非生存性心筋組織、および間質線維症^1-3の基礎的存在を特定できることを示唆している。我々は、心筋の「微細構造」を、総サイズおよび形態の線形測定を超えて、ソノグラフ解析を用いて特徴付けることができる組織アーキテクチャと呼ぶ。従って、ソノグラフィシグナル強度の解析は、肥大性および拡張型心筋症^4,5、慢性冠動脈疾患^6,7、および高血圧性心疾患^8,9の設定における心筋組織の微細構造変化を評価するために用いられている。しかしながら、以前に確立された技術は、主に後方散乱信号強度の積分または平均値に依存しており、ランダムノイズ^5、低フレームレート¹⁰からの別名データ、および周期変動¹¹に基づくアルゴリズムの時間遅延による変動の影響を受けやすい可能性がある。

本明細書では、我々は、以前の方法から拡張超音波ベースの画像解析アルゴリズムを使用する方法を説明します。このアルゴリズムは、画像解析のための単一のエンド拡張フレームに焦点を当て、特定の心筋サンプルから導き出された信号強度値の完全分布を説明します。このアルゴリズムは、フレーム内基準^12,13として心膜を用いることで、ソノグラフィ信号強度分布の変動を再現的に定量化し、心筋微細構造の強化された代理尺度を提供する。詳細なプロトコルでは、使用する画像の準備、対象領域のサンプリング、および対象領域内のデータの処理を行う方法について説明します。また、左心室の後負荷ストレスに対する可変暴露を有するマウスおよびヒトから取得した心エコー画像にアルゴリズムを適用した代表的な結果を示す。

プロトコル

1. 分析のための画像の作成

1. 寄星長軸図でマウスまたはヒト心エコーBモード画像を取得します。時間利得補正の設定と送信フォーカスの配置を調整して、通常の練習に従って、パラスターナルビューにおけるLVおよび他の心臓構造の可視化を最適化します。すべてのイメージが DICOM ファイル形式で保存されていることを確認します。標準化された画像ビューは、フレームの底部に下側左心室壁を配置します。フレームは左心室心筋および心膜の全体を表示しなければならない。解像度は、心膜の境界、心筋壁、および左心室の心筋境界を区切るのに十分な高さでなければなりません。余分なドロップアウトまたはイメージアーティファクトを含むイメージを破棄します。
2. DICOMファイルとしてImageJソフトウェアプラットフォームv1.46に分析用の画像ファイルをインポートします。ファイルを 8 ビットイメージファイルに変換します。
3. 適切な品質のエンド拡張期フレームに達するまで、心臓サイクルの連続したフレームをスクロールします。または、心エコー表示プログラムでエンド拡張期フレームを選択し、ImageJ で使用するために高解像度.jpgファイル形式にエクスポートします。ECGトレースのR波を使用してエンド・ダイストールに最も近いフレームを特定し、最大内部次元でLVをキャプチャする単一の最良のフレームを特定します。この単一フレームをエンド拡張フレームと考えてください。
4. 関心のある地域を選択する際に、ユーザーがサブジェクト ID に目をつぶることをお勧めします。

2. ROI サンプリング

1. 心膜参照選択。関心のある心膜領域(ROI)を選択する際には、心膜組織の異質性を捉えることを目指す。画像の明るさとコントラストは、必要に応じて、解析結果に影響を与えることなく、ROIの選択に合わせて調整できます。
   1. ImageJ の矩形描画ツールを使用して、基底の内膜壁の 3 分の 1 に近い長さの長方形を選択します。
   2. ROI サイズ変更ツールを使用して、四角形の ROI を心膜の幅に合わせてサイズ変更します。
   3. ImageJ の回転ツールを使用して、心膜領域内に配置する ROI を回転させます。
   4. 心膜 ROI のコーナーに必要な調整を行います。心膜壁の中央3分の1以内にあり、心筋領域または心外領域に伸びることなく心膜壁の幅を含む、関心のある最終的な心膜領域をキャプチャします。特定の研究で行われたすべての測定に対して、同じ相対位置と総心膜領域の割合をキャプチャすることを目指します。
   5. ImageJ 解析ツールを使用して選択にアルゴリズムを適用します(セクション3を参照)。
2. 心筋選択。もう一度、基底下心筋心筋壁の中央3分の1以内の心筋組織の不均一性を捕捉することを目指す。画像の明るさとコントラストは、必要に応じて、解析結果に影響を与えることなく、ROIの選択に合わせて調整できます。
   1. 心内膜と心外膜を除いて、心筋壁の幅に及ぶ長方形を選択します。心筋選択が心膜選択に隣接し、同じθ角度にあることを確認してください。選択領域内に乳頭筋の領域を含めないでください。
   2. 心筋ROIを心膜選択と平行になるように回転させます。
   3. 心筋ROIのコーナーに必要な調整を行います。心筋壁の中央3分の1以内にある最終心筋領域を隔離し、心膜領域または内反領域に伸びることなく壁の幅を捉えます。
   4. アルゴリズムを ImageJ マクロを使用して選択に適用します。

3. データ分析と処理

1. "取得のヒストグラム値.txt"と呼ばれる ImageJ マクロをインストールします。
2. ImageJ ヒストグラム解析ツールを使用して、ROI 内の信号強度値の分布をプレビューします (心膜選択と心筋選択に対してこの手順を実行します)。
3. ImageJ マクロを使用して、ROI のこれらの信号密度値を記録します (心膜選択と心筋選択に対してこのステップを実行します)。
   1. 選択範囲内の各ピクセルに 0 (最も暗い) から 255 (最も明るい) 単位の強度値を割り当てます。
   2. 強度値を階層的に並べ、強度を上げる順に、信号強度の分布を生成する。
   3. 分布の百分位数の値として、20^番目 の百分位数、50^番目の 百分位数 (中央値)、および 80 パーセンタイルを選択してレポート^します 。
4. 心膜参照を使用して心筋強度を正規化します。
   1. 強度の心筋百分位数を、対応する心膜百分位値の強度¹²で割ることによって、または強度の心膜百分位値から強度の心筋百分位数値を差し引くことによって^{正規化する。}
   2. 4 つの分析方法のレポート値: 20^パー センタイルの正規化された心筋対心筋値、50^番目の 百分位数 (中央値)、および 80^パー センタイル値。

4. 周期的変動性の定量化

1. DICOMファイルの連続したフレームを介して心筋選択にアルゴリズムを適用し、心臓周期を移動する。フレーム間の強度分布の差を比較し、エンドシストリックフレームとエンド拡張期フレームに注意します。
   上記の画像解析はすべて、以前に取得した非侵襲的な心エコー画像上でオフラインで行われ、DICOM形式でデジタル保存されます。すべての研究議定書は,ブリガム・アンド・ウィメンズ制度審査委員会とハーバード医療地域常設動物のケア・使用委員会によって承認されました。

結果

信号強度解析は、4つの主要なステップ(図1)を含む:画像選択とフォーマット、2)サンプリングROIおよび基準領域、3)アルゴリズムアプリケーション、および4)心筋対心筋強度比を得るための最終的な値を処理する。ROIの選択とサイズは、ユーザー間とユーザー内変動を制限するために標準化されています(図2)。各ROIの位置づけは、各被験者の解剖学的構造に関しても標準化され、被検者間および被検体内変動を制限する。

心筋密度の尺度として、このアルゴリズムは、収縮期の心筋密度の増加が期的な収縮期と比較して予想される増加に対応して、心臓周期全体のシグナル強度の変化を明らかにすることが期待される。 図3に示すように、シグナル強度の百分位値が高いほど、7週間の後負荷抵抗への曝露の有無にかかわらずマウスの周期的変動を強調する(すなわち 、偽の手術を受けた車両制御マウスと比較して大動脈収縮の上昇を受けたマウス)。

単一のエンド拡張期...

ディスカッション

我々は、ソノグラフィ信号強度分布を定量化し、ひいては心筋微細構造の代理尺度を提供する画像解析アルゴリズムのプロトコルを記述する。ROIと参照領域の選択、サイジング、位置決めなど、プロトコルの標準化された機能は、ユーザおよびサブジェクトベースの変動を最小限に抑えるのに役立ちます。我々は、エンド拡張期単一フレーム心エコー画像に適用すると、アルゴリズムが通常の心筋と後負荷ストレスにさらされた心筋を適切に区別できることを実証する。

プロトコルは、オープンソースの ImageJ ソフトウェアパッケージを使用してアルゴリズムをどのように採用できるかを詳しく説明します。この画像解析環境内では、このアルゴリズムを使用して、所与の心筋組織サンプルからの信号強度値の分布に関するデータを生成することができます。結果として得られる信号強度分布は、ヒストグラムの形で表示することができます。心筋選択における強度値のヒストグラムは、病気の心筋組織が非疾患心筋と比較して分布の右シフトおよびより大きな範囲の値を示すことを示している。このパターンは、アルゴリズムが人間とマウスの両方の心エコー画像に適用されるときに見ら...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
ImageJ v 1.46	NIH (Bethesda, MD)		オープンアクセスソフトウェア
Power ShowCase	Trillium Technology (Ann Arbor, MI)		商用ソフトウェア