特徴追跡を用いた磁気共鳴が派生心筋ストレインの評価

心筋組織の歪みのようなパラメータを測定するために正確で実用的な方法は、それが示されているので、その株が頻繁に使用されるパラメータEFより収縮不全のためのより高感度およびそれ以前のマーカーである、偉大な臨床的価値があります。

ひずみの概念は、元の形状に正規化された物体の変形であり、これは心室機能の評価において基本的に重要です。このビデオでは、標準的な Cine シーケンスを使用して円周方向のひずみを評価するための新しい特徴追跡手法を示します。まず、標準的な心臓MRIのショートアクセスシーケンスを取得します。

その後、心臓MRIショートアクセスシドニー配列が特徴追跡ソフトウェアにダウンロードされ、ひずみ解析用のデータパッケージが構成されます。拡張期末期に最初の心内膜境界をトレースした後、特徴追跡ソフトウェアは、心周期全体を通じて解剖学的構造を表す個々のパターンの変位を自動的に追跡します。最後に、トレーシングを解析して円周方向のひずみ評価を行います。

絶対値だけでなく、速度、変位、ひずみの地域的な値を導出できます。既存の方法に対する特徴追跡技術の主な利点は、追加のイメージングなしで円周ひずみ解析を実行でき、使いやすく、現在利用可能なタグイメージングソフトウェアとよく相関することです。一度マスターすると、この手法は数分で実行できますが、この分析方法はここでは 1 つの短いアクセス スライスについて紹介します。

中レベルでは、心室の完全な評価を行う可能性があります。これは、ベースと頂点のレベル、さらに長軸スライスを使用して縦方向の変形を測定することによって実現されます。手順の最初のステップは、心臓ソフトウェアを備えた標準的なMRI装置を使用して、標準的な心臓MRIショートアクセスシーケンスを取得することです。

これは標準プロトコルの一部であり、時間のかかる追加のタグ付け手順は必要ありません。標準のショートアクセスsynシーケンスはオフラインで保存され、画像はフィーチャートラッキングソフトウェアにインポートして円周ひずみ解析を行うことができます。次に、データをインポートして選択する方法を見てみましょう。

標準のショートアクセスciniシーケンスは、オフラインワークステーションまたはネットワークドライブから特徴追跡ソフトウェアの患者データベースにインポートされます。ショートアクセスcini配列が患者データベースで利用可能になると、ひずみ解析用のパッケージコンポーザーを使用してデータパッケージが構成されます。パッケージコンポーザーでは、短軸シーケンスから特定の短軸スライスを選択するか、患者データベースからスタックを選択できます。

これは、ひずみ分析のために患者データベースに保存され、保存されます。この場合、乳頭筋のレベルでの中心室にある短軸スライスが円周ひずみ解析のために選択されます。次に、データの分析方法を見てみましょう。

選択した短軸スライスは、特徴追跡解析ソフトウェアにインポートされ、必要に応じて画像のコントラストを調整できます。分析は、拡張期末期の心内膜境界を最初にトレースすることから開始します。これは、必要に応じてチャンバーの最大寸法のトレースを修正または変更できる場合です。トラッキングを開始する前に、ボタンを押すだけで最初のトレースがキャビティ組織界面内にあることを確認してください。

最初のトレースを構成する個々のポイントをたどって、次のフレームでその近傍の 1 つのポイント付近にある同じフィーチャを検索します。追跡される特徴は、空洞、組織境界、または組織に沿って異なる解剖学的要素である可能性があります。これらは、2 つのフレーム間の 2 つの関心領域で最尤法の方法によって検出されます。

短軸のフィーチャー追跡解析により、半径方向と円周方向の両方での速度、変位、およびひずみのデータが得られます。現在、検証されているのは円周方向のひずみのみであり、タグ付きイメージング解析のために現在利用可能なソフトウェアと高い相関性があります。ショートアクセス円周ひずみは、米国心エコー学会の16または17セグメントモデルに基づいてセグメント別に、または全体的な左心室中央心室円周ひずみを表すすべてのセグメントの平均として提示できます。

その後、円周方向のひずみ結果をテキストファイルにエクスポートして、さらに解析することができます。この特徴追跡技術は、広範囲の心機能障害を持つ大規模なデュシェンヌ型筋ジストロフィー患者集団におけるタグ付けされた画像の調和位相評価とよく相関しています。では、ファントムを使用した手法の検証を見てみましょう。

この目的のために、単純で完全に制御された条件で画像解析手順をテストできるように、一連の人工コンピュータ生成ループが準備されています。理想的な左心室の短軸投影のファントムが用意されています。追跡方法は、空間分解能、フレームレート、心外膜タイプの動きが異なるファントムでテストされました。

また、最初のトレースに使用されるポイントの数はさまざまで、すべてのケースで効果がテストされました。誤差は、積分量、半径、ひずみでは非常に小さく、微分量、速度、ひずみ速度でわずかに大きかった。これは、微分演算子がエラーを増幅するため、予想されたことです。

結果の品質は低下し、空間分解能が非常に低くなります。ただし、時間分解能は、最低でも毎秒約 25 フレームが非常に高く保たれている限り、結果に大きな影響を与えません。フレーム レートでは、フレームごとの変位がピクセル サイズよりも小さくなるため、結果は改善されません。

したがって、フレームレートの増加は、空間解像度の増加を伴わない場合、ほとんどまたはまったく役に立ちません。次に、代表的な臨床例と結果をいくつか紹介します。対照被験者の若年DMD患者で駆出率が正常、高齢のDMD患者で駆出率が正常、駆出率が異常なDMD患者、末期心不全のDMD患者とのひずみ差が示されています。疾患のさまざまな段階にある対照被験者とDMD患者との間の全体的な円周方向のひずみの違いに注意してください。

左心室円周ひずみの特徴追跡は、タグ付き画像を用いたひずみの評価と高い相関性を持つだけでなく、タグ付き画像配列の調和位相解析と同様のST層を定義することもできた。特徴追跡法による環状ひずみ解析は、後天性疾患と先天性疾患の両方で駆出率が低下する前に心機能障害を検出することにより、心不全の分野における重要な質問に答えるのに役立つ可能性があります。これにより、早期介入と治療効果の評価が可能になるかもしれません。

心臓の定量化には、画像診断法が異なれば測定技術も異なり、結果を比較するのが難しいという問題が常にありました。ここで見た技術は、心臓MRIだけでなく、超音波などの他の画像源にも適用できるため、モダリティ間の比較可能性に向けた大きな一歩です。