Name: ハートの患者固有のモデリング：心室繊維配向の推定 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 9 s
Description: 学ぶ心室繊維配向の推定法。患者固有の心臓モデリングのため、CTやMRI画像からアトラス変形を用いて繊維配向を推定し、犬心臓で検証。個別化された心電生理シミュレーションの精度向上に貢献する。

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我々は博士に感謝します。レイモンウィンズロー、エリオット·マクベイ、 および ex vivo のデータセットonline.Thisリサーチを提供するためのジョンズ·ホプキンス大学のパトリック·ヘルムは、保健助成金の国立研究所R01-HL082729、国立科学財団助成CBET-0933029によってサポートされていました。

1。繊維配向推定<ol><li> 1ミリメートル3の解像度で、拡張期に正常な成人の人間の心の構造的MRIやDTMRI画像を取得する。フィッティングによりアトラス構造画像から心室心筋を抽出し、ImageJを使用して、各短軸スライスに対して、スライスで心外膜と心内膜の境界（ 図2Aおよび図2B）に沿って配置されたランドマーク点のセットを介してスプラインを閉じた。画像内のすべての10 番目のスライスのために手動でランドマーク点の配置を行う。直線DTMRI画像（ 図2C）のDTSの主固有ベクトルを計算することによって、アトラス心臓の繊維方向をMATLAB.Reconstruct使用して、手動で特定された点を補間することにより、残りのスライスのための画期的なポイントを取得します。 </li><li> 生体心臓CTやMRI で使用して拡張期にある患者の心臓の形状の画像を取得する。偵察アトラスが構築された方法（ 図3Aおよび図3B）と同様に画像から患者の心臓のジオメトリを構造体。患者画像面内分解能が1mm 2であることを前にこのような復興に再サンプリングする必要があります。同様に、ランドマークが手動でピックアップされているため、スライスの数、および面外挿の間隔はセグメント化された患者の心臓の画像が1mmのスライス厚を持つように調整する必要があります。 </li><li>二段階で患者ジオメトリイメージに合わせてアトラス心室画像を変形。最初のステップでは、13の観光スポット付近の点の集合に基づいてアフィン変換を実行：左心室（LV）尖、基部に2右心室（RV）の挿入ポイントを、ベースと頂点の間に2つのRVの挿入ポイントの途中、と2均等基地でRVおよびLV心外膜輪郭を分割ポイント、ベースと頂点の間の中間の4つのセット（ 図4A＆ <strong&gt;図4B）。第二段階では、変形はアフィン変換アトラスは、大変形微分同相写像メトリック（LDDMM）（ 図4C）を使用して 、患者ジオメトリに適合するように、さらに心室。 </li><li>モーフアフィンマッチングとLDDMM変換の変形場の変換行列に応じて画像のボクセルと再配向DTSの再ポジショニングによってアトラスのDTMRIイメージ。主方向の保全（PPD）メソッドを使用してDTSの再配向を実行します。 </li><li> DTS（ 図5）の主固有ベクトルを計算することによって、モーフィングアトラスDTMRIイメージから患者繊維配向の推定値を得る。 </li></ol> 2。推定誤差の測定<ol><li> 312.5×312.5×800μmの3の解像度で、通常の6と3障害のある犬の心の ex vivoでの構造的なMRとDTMR画像を取得する。ここでは、心臓FAIルアーは210分-1でtachypacing 3週間続いバンドル分岐左のラジオ波焼灼経由の犬歯で生成されるべきである。 </li><li>セグメント同様にイヌの心から人間アトラスの心臓に心室を、§1.1で説明されるように。 〜9心7（ 図6）のように、犬の心を失敗してから1〜6心として正常なイヌの心から分割し、それらのセグメント化された心室を示す。 </li><li>アトラス（ 図7）のような心の2から6までのそれぞれを用いて、心臓1の心室繊維配向の異なる5つの推定値を得る。 </li><li>アトラス（ 図8）のような心1を使用して失敗した心室のそれぞれについて、繊維の向きを推定する。 </li><li> θC-θA | |、ここで、θcとθの傾斜角が推定される推定繊維配向の各セット内のforeachデータポイントは、のように推定誤差を計算dは、それぞれ、その時点で繊維配向を取得しました。 </li><li>推定された繊維配向の各セット内の各データポイントは、thevector内積によって3次元（3D）でbetweenestimatedと繊維方向を取得した鋭角を計算します。 </li></ol> 3。シミュレーション上の推定誤差の影響の測定<ol><li>心臓1から、心臓1（モデル1と呼ぶ）、および5推定繊維配向データセット（モデル2から6）と5のDTMRI獲得した繊維配向を持つものを6モデルを構築する。3心不全のそれぞれについて、ジオメトリは、DTMRI獲得した繊維配向と推定繊維配向を持つもう1つずつ、合計2つの心室のモデルを構築する。ここでは、メッシュの平均エッジ長さの点で計算モデルの空間分解能は、600程度である必要があります。モデル9から7としてDTMRI獲得した繊維で心不全モデルを示し、estimat持つものモデル10〜12.Inモデルとしてedの繊維は、支配方程式と、心臓組織を記述するためにモノドメイン表記を使用します。 </li></ol><img src="/files/ftp_upload/50125/50125eq1.jpg" alt="式（1）" fo:content-width="2.18in" fo:src="/files/ftp_upload/50125/50125eq1highres.jpg" /> V mは膜電位であり、C m は膜特定の容量であり、 ここで、b は Potse ら 30で説明したようにbidomain伝導率テンソルから計算されるバルク伝導率テンソルσと私はイオンと、現在の膜貫通の密度であり、今度は、V mとmembrane.For C mを越えてイオンフラックスのダイナミクスを記述する状態変数μのセットに依存している、1μF / cm 2の値を使用します。正常イヌ心臓モデルでiを σについては、longitudiを使用0.34 S / mで、それぞれ0.06 S / mの外部および横伝導度の値。イヌ心室筋細胞のグリーンスタイン·ウィンズロウイオンモデルでL 経度を表しています。 30％（ 図9）でイヌ心不全心室モデルでの電気伝導度を下げます。 <ol start="2"><li>ソフトウェアパッケージCARP（CardioSolv、LLC）は、すべてのモデルでシミュレーションを洞調律を使用。 S1-S2ペーシング·プロトコルを使用して6失敗モデルでリエントラント心室頻拍（VT）を誘導する。 S2は納品後2秒間持続性VTの活性を得るために、S1とS2の間のタイミングを選択してください。 VTが任意のS1-S2のタイミングのために誘導されない場合は、VTが誘発されるまで、（ 図10）70％まで伝導率を減少させる。 </li><li>各シミュレーションのために、心を周囲の等方性浴で2点間の細胞外電位の差をとることにより、擬似心電図を計算します。分離した心臓の基地の近くに2ポイントを配置図10に示すように、それらを結ぶ線は、中隔のベース頂面に対して垂直になるようには18センチ。推定された繊維配向を持つ各シミュレーションでは、MADとしてメトリックを計算する</li></ol><img src="/files/ftp_upload/50125/50125eq2.jpg" alt="式（2）" fo:content-width="2.77in" fo:src="/files/ftp_upload/50125/50125eq2highres.jpg" /> Xは推定繊維配向を用いたシミュレーションのECG波形であり、Yは、取得した繊維配向のシミュレーションをthecorrespondingのECG波形であり、XはXの平均値であり、Yは、Yの平均値であり、Nはxの長さですとY。

<ol><li>Trayanova, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Whole+Heart+Modeling%3A+Applications+to+Cardiac+Electrophysiology+and+Electromechanics%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Whole Heart Modeling: Applications to Cardiac Electrophysiology and Electromechanics.</a> Circulation Research. 108, 113-128 Forthcoming.</li>
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特別な利害関係は宣言されません。

本研究ではDTMRIの非存在下では、正常および失敗心室の心筋の繊維配向が心臓電気生理学のシミュレーションで使用するためにそれらのジオメトリの体内画像から推定することができる、ことを定量的に示しています。提案された方法論は 、in vivo CTデータ内に示したが、それが直接患者繊維配向を獲得する能力の欠如に対処する、心室ジオメトリーの in vivoでのMR 画像にも同様に適用可能である。したがって、臨床応用のための心室電気生理学のパーソナライズされたモデルの開発に向けた重要なステップです。方法論はまた、高分解能で生体外の心の中に繊維の向きを推定するために使用することができます。サブミリメートル分解能DTMRI画像を取得することが困難または法外に高価で、非常に長い取得時間のためである場合に特に便利です。 当社の電気生理学的シミュレーションtionsは、アクティベーションマップは繊維の向きの変化に非常に敏感ではないことが示唆された。さらに重要なことは、我々は総電気生理学上のファ...

<html>計算論的アプローチは、健康と疾患における心臓の機能の理解の進歩の中心になりつつあります。電気生理学および電気機械技術の最先端の全心臓モデルは現在、通常の心室伝播、不整脈、除細動、電気機械結合、および心臓再同期1などの現象の広い範囲を勉強するために使用されている。しかし、臨床環境で直接適用可能であることが計算論的アプローチのために、それはモデルが患者に特化したものが、モデルが特定のアーキテクチャと、患者の疾患のある心臓の電気生理学的または電気機械的特性に基づいている必要がありますつまりことが不可欠です。そのようなモデルを用いたシミュレーションは、それによって劇的に心臓医療2-4改善、電気生理学的な介入だけでなく、予防のために高度にパーソナライズされた決定に到達するために医師を支援するでしょう。 内容は、 &quot;現実的な心臓モデルの&gt;作成は繊維配向は、心臓に電気伝播とひずみ分布の方向を決定し、患者の心臓の形状と繊維構造の取得を必要とし、したがって、それらを取得することは心臓のモデリング5,6に不可欠です。で医用イメージングの最近の進歩は、それが今では磁気共鳴イメージング（MRI）やコンピューター断層撮影（CT）技術を用いて高分解能で生体内での患者の心、そのような梗塞などincludingstructural改造、の幾何学的形状を得ることが可能ではありません。ただし、特定の設置生体内での患者の心臓の繊維構造体を取得するための実用的な方法。拡散テンソル（DT）のMRI検査7,8、そのまま心臓の繊維の向きを取得する唯一の手法では、9特定の制限のため、生体内で広く利用可能ではありません。簡単な説明臨床の現場にDTMRIを翻訳する前の努力がelsewhを見つけることができるのERE 2。このような繊維配向のルールベースの割り当てなどの方法論がDTMRIに代わるものを提供していますが、これらの方法論は、特定の重大な制限2、10を持っています。したがって、in vivoで心臓繊維構造を取得することが困難で、現在臨床現場での電気生理学的および電気機械心臓シミュレーションの適用を妨げる。本研究の目的は、直接、このニーズに対応することでした。 私たちは、心臓の心室繊維配向が正確に心臓やアトラスは、ジオメトリと繊維配向可能です心臓部であるアトラスのジオメトリに対して予測することができるという仮説を立てた。したがって、我々は、in vivoで心臓繊維の向きを推定するための方法論を開発するために従来技術の状態を使用し、ノーマルと失敗イヌ心室2に仮説を検証した。当社繊維見積もり手法の中心的な考え方は、similaritieを利用することである唯一のジオメトリ情報が提供されている（ターゲット）の心のおおよその繊維構造するために、さまざまな心の間でジオメトリを基準に、繊維配向、のs。私達の見積もり手法の中心には、大変形微分同相メトリックマッピング（LDDMM）11と、主成分（PPD）の2、12の保存を使用して、アトラスの繊維配向のモーフィングを使用して、ターゲットジオメトリを持つアトラスジオメトリの登録です。diffeomorphicpropertyはそれによってintegrityof解剖学的構造を維持するアトラスは、変形中に&quot;foldover&quot;自体をしないことを保証LDDMM、の図1は、我々の方法の処理パイプラインを示しています。プロトコルテキストセクション§1推定例の患者のために行うことができますどのように実証することにより、パイプラインのさまざまなコンポーネントについて説明します。 図1のブロックのいくつかの中の数字は、対応するを参照してください。セクションの下のサブセクション§プロトコルテキストの1。 我々は、計算的に地域の電気活性化マップと同様に擬似心電図（擬似心電図）をシミュレートすることにより、推定誤差を定量化し、心臓電気生理学のこのエラーonsimulationsの効果を測定することにより、提案手法の性能を評価した。人間の心の使用不能に起因する、性能評価は、13から15までの先行研究から利用可能なイヌの心臓を用いて行った。推定誤差は傾斜角度16、角度測定がepicardialsurfaceに平行にカットされperformedon組織切片の組織学アールのfollowingthe伝統によって算出した。 anglebetween繊維方向および心外膜接平面がgenerallysmall 17、18であるので、その傾斜角を使用して完全にfiberdirectionを記述する上で情報の損失は軽微であります。 comput用モデルで以前に19,20、および心臓組織が ​​確立数学的手法と実験データ21から25に基づいて表現されて報告されているようにationalシミュレーション、画像ベースのモデルが構築されました。洞調律は、S1-S2ペーシングプロトコル27でプルキンエネットワーク26、および心室頻拍、由来の複製活性化によるシミュレーションを行った。擬似心電図は28を計算し、平均絶対偏差（MAD）メトリック29を用いて比較した。

<table border="1"><tbody><tr><td> LDDMM </td><td>ジョンズ·ホプキンス大学</td><td></td><td> <a href="http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php" target="_blank">http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php</a> </td></tr><tr><td> MATLAB </td><td> The MathWorks、Inc。社</td><td> R2011b </td><td> <a href="http://www.mathworks.com/products/matlab/" target="_blank">http://www.mathworks.com/products/matlab/</a> </td></tr><tr><td> ImageJの</td><td>国立衛生研究所</td><td></td><td> <a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td>タランチュラ</td><td> CAEソフトウェアソリューション</td><td></td><td> <a href="http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html" target="_blank">http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html</a> </td></tr><tr><td> CARP </td><td> CardioSolv</td><td></td><td> <a href="http://cardiosolv.com/" target="_blank">http://cardiosolv.com/</a> </td></tr><tr><td>犬の画像</td><td>ジョンズ·ホプキンス大学</td><td></td><td> <a href="http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php" target="_blank">http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php</a> </td></tr></tbody></table>

ハートの患者固有のモデリング：心室繊維配向の推定

Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations

心臓治療をパーソナライズすることを目的と心臓（DYS）関数の患者固有のシミュレーションは、臨床的に心筋の繊維の向きを取得するためのin vivoイメージング技術の存在しないことによって妨げられている。このプロジェクトの目的は、患者の心臓形状の体内画像から心臓の繊維の向きを推定するための方法論を開発することでした。心室ジオメトリーと繊維配向の正確な表現は、アトラスと呼ばれ、高解像度のex vivoでの構造的磁気共鳴（MR）と、通常の人間の心の拡散テンソル（DT）のMR画像から、それぞれ再建された。患者の心臓の心室ジオメトリは生体コンピュータ断層撮影（CT）画像でから、半自動セグメンテーションを経由して 、抽出した。画像変換アルゴリズムを使用して、アトラス心室ジオメトリーは、患者のそれと一致するように変形した。最後に、変形場はアトラス繊維orientatに適用されたイオン患者繊維配向の推定値を求める。繊維上の見積りの精度は通常の6と3障害のある犬の心を用いて評価した。獲得したと推定繊維配向の傾斜角度との間の平均の差の絶対値は15.4°であった。プロジェクトから得られた臨床的に観察level.The新しい洞察と見積もられ、取得された繊維配向の間に有意な差がないことが示された洞調律および心室頻拍中の心室興奮マップと擬似心電図の計算シミュレーションは、開発のための道を開く電気生理学的介入についてのパーソナライズされた診断の医師と意思決定を支援することができ、心臓の患者固有のモデル。

図11は 、ACはノーマルと失敗の心の中だけでなく、推定DTMRI由来の繊維配向の合理化された視覚化を表示します。定性検査は、推定された繊維配向がDTMRI由来のものとよく合っていることを示しています。パネルDは心臓1の幾何学的に重ね、示し、正常な心 &#39;の傾斜角度の誤差の分布は、すべての5つの推計値を平均。パネルEは心臓1の幾何学的に重ね、心 &#39;の傾斜角度を失敗の誤差の平均値分布を示している。傾斜角度が-90°と90°であり、したがって、0°と180°の間の推定誤差の範囲の間の値を持っていることに注意してください。パネルはそれぞれFとパネルDとEの分布から組織のG現在のセクション。これはエラーの経変化を強調しています。パネルHの誤差のヒストグラムは、ほとんど心筋梗塞ボクセルが小さいエラー値を持ってお勧めします。ボクセルの約80％と75％が持っている通常、障害のある心室の誤差が20°未満であった。これは、推定されたすべてのデータセット、および心筋に属し、すべての画像ボクセルにわたって平均平均誤差は、それぞれ、通常、障害のある脳室に14.4°、16.9°であったことが見つかりました全体の心...

パーソナライズされたモデリングのための患者の心臓形状の体内画像から心室繊維配向を推定するための方法論が説明されています。通常の使用およびイヌの心を失敗実行方法論の検証は、臨床的に観察可能なレベルで推定し、取得した繊維配向の間に有意な差がないことがあることを示している。

Patient-specific  simulations of heart (dys)function aimed at personalizing cardiac therapy are hampered  by the absence of in vivo imaging technology for ...

次の実験の目的は、心臓の線維配向を推定することです 心臓の電気生理学の個別化されたシミュレーションのために、心臓の線維配向を推定することです 現在、心線維配向を取得することは不可能です。これは、第2ステップとして臨床CTまたはMRI画像から得られる患者の心臓の形状と一致するようにアトラス心臓の形状を変形させることによって達成されます。ジオメトリ変形フィールドを使用してアトラスファイバー配向をモーフィングし、それによって患者の心臓ファイバー配向の推定値が生成されます。次に、最先端の技術である拡散テンソル、MRIを使用して非臨床的に繊維配向を測定した犬の心臓を使用して、推定された線維配向を獲得したものと比較し、提案された方法論を検証します。得られた結果は、推定された繊維配向が獲得された線維配向と密接に一致し、臨床的に観察可能なレベルで推定された線維配向と獲得された線維配向の電気生理学的シミュレーションの結果との間に有意差がないことを示しています。この研究は、拡散テンソルがない場合、正常心室と機能不全の心室の形状のin vivo画像からMRI心筋線維の向きを推定し、心臓電気生理学のシミュレーションに使用できることを定量的に示しています。患者の心臓線維の配向を推定することは、患者固有の心機能モデルを構築する能力に不可欠です。これらの患者固有の心臓モデルは、心臓病患者の不整脈のリスクを予測したり、心臓のリズム障害の治療に使用できる介入を導いたりするために使用できます。これは患者固有の電気生理学的モデリングに使用できることを示していますが、パーソナライズされた電気機械モデリングにも適用できます。最初に構造 MRI と拡散テンソル MRI または D-T-M-R-I を取得することにより、被験者の心臓の線維配向を推定し始めます。拡張期の正常な成人の心臓の画像。1ミリメートルの3乗の解像度で画像を取得します。次に、画像Jを使用して、アトラス構造画像から心室心筋を抽出します。これを行うには、心外膜と心内膜の境界に沿った一連のランドマークポイントにクローズブラインドを取り付けます。短軸スライスごとに、ランドマークポイントの配置を手動で実行します。イメージの 10 番目のスライスごとに、MATLAB を使用して手動で識別された点を線形補間することにより、残りのスライスのランドマーク点を取得します。次に、DT MRI画像内の拡散テンソルの一次iGenベクトルを計算することにより、アトラス心臓の線維配向を再構築します。アトラス心臓の形状が定義されたら、in vivo 心臓 CT または MRI を使用して拡張期の患者の心臓のジオメトリの画像を取得し、アトラスが構築された方法と同様に、画像から患者の心臓ジオメトリを再構築します。再構築されたジオメトリの解像度が 1 mm 立方体になるように、ランドマークを手動で選択するスライスの数と、面外補間の間隔を調整します。次に、マゼンタで示されたアトラス心室画像を、赤で示された患者形状画像と一致するように2段階で変形します。最初のステップでは、プロトコルに記載されている 13 個のランドマーク ポイントのセットに基づいて aine 変換を実行します。2 番目のステップでは、大変形二形メトリック マッピングまたは L-D-D-M-M を使用して、患者の形状に一致するように INE 変換されたアトラス心室をさらに変形します。次に、アトラスのDT MRI画像をモーフィングします。これを実現するには、画像のフォックスホールを再配置し、拡散テンソルの向きを変更します。AINEマッチングから取得した変換行列とL-D-D-M-M変換中の変形場に従って、拡散テンソルの再配向は、主方向の保存またはPPD法を使用して実行する必要があります。最後に、拡散緊張のプライマリ iGen ベクトルを計算することにより、モーフィングされたアトラス GT MRI 画像から患者の線維配向の推定値を取得します。推定誤差を測定するには、まず、6つの正常および3つの故障した犬の心臓のex vivo構造MRIおよびDTMRIを高解像度で取得します。前のセクションで説明したように、人間のアトラス心臓と同様に犬の心臓から心室をセグメント化し、正常な犬の心臓から心臓1から6としてセグメント化された心室を示し、失敗した犬の心臓から心臓7から9としてセグメント化された心室を示します。次に、心臓 2 から 6 のそれぞれをアトラスとして使用して、心臓の心室線維の向きの 5 つの異なる推定値を取得します。次に、心臓7、8、および9から障害のある心室の各々の線維配向を推定し、推定された線維の各セットのすべてのデータポイントのアトラスとして心臓1を使用し、配向は推定誤差を計算します。ここで、シータEとシータAは、それぞれ心臓からその点で推定および取得された線維配向の傾斜角です。1つのコンストラクト6つのモデルは、DT MRIで取得した心臓1の繊維配向を使用して最初のモデルを構築し、推定された繊維配向、心臓のデータセット、3つのそれぞれに1つずつ、2から6をモデル化します。故障した心臓の形状は、DT MRA が獲得した線維配向を持つモデルと推定された線維配向を持つ 2 つの心室モデルを構築します。ここでは、モデルの空間分解能は 600 ミクロンである必要があります。次に、心不全モデルを示します。DT MRIでは、モデル7〜9としてファイバーを取得し、モデル10〜12としてファイバーを推定しました。ここに示されている支配方程式を利用し、カーディオソルブによるソフトウェアパッケージcarpを使用してテキストプロトコルで詳細に説明されている制御方程式を利用して心臓組織を記述するためにモノドメイン表現を使用し、ここに示すようにPACEインサイトを使用してすべてのモデルで洞調律をシミュレートし、ハートセブンに重ね合わせます。次に、ここに示されているように電極位置を持つ S one S 2 ペーシング プロトコルを使用して、6 つの失敗モデルでリエントラント心室頻拍を誘発します。これを達成するために、S 1 と S 2 の間のタイミングを選択して、S 2 送達後 2 秒間持続的な心室頻拍活動を取得します。心室頻拍が S 1 S 2 タイミングで誘発されない場合は、シミュレーションごとに頻脈が誘発されるまで、伝導率を最大 70% 減少させます。心臓の基部近くの2点間の細胞外電位の差を取ることにより、疑似心電図を計算します。ポイントは 18 センチメートル離れており、それらを結ぶ線がセプタムの基部頂点平面に垂直になるように、E 1 と E 2 で示されるように、推定された繊維配向を持つ各シミュレーションで、ここに示す式 (X は推定された繊維配向の ECG 波形) を使用してマッド メトリックを計算します。Yは、取得した繊維配向のECG波形です。x から x を引いた値は x の平均値です。YマイナスはYの平均値であり、次にXとYの長さを示していますここに示されているのは、推定された繊維配向がシアン繊維で示され、DT MRIが獲得した線維配向が黄色で示されている、健康な心臓と病気の心臓の合理化された視覚化です。さらに詳しく見ると、取得した繊維配向と推定された繊維配向の間に同様の配置があることがわかります。取得した繊維と推定された繊維の間の傾斜角の違いは、色を使用して平均推定誤差角度を表す3D分布モデルでより簡単に確認できます。カラーバーの範囲は、このデータから 0 度から 175 度です。誤差の各度数でのボクセルの数を示すヒストグラムが、正常な心臓と故障した心臓の両方についてプロットされます。これらの結果は、予測された線維の傾斜角、正常心臓と機能不全心臓の向きが、ex vivo DT MRIで取得されたものと同等であることを示しています。次に、シミュレートされた活性化マップを使用して、心臓全体の電気信号伝搬に関して取得した線維配向と推定された線維配向を比較します。色は、色の凡例で説明されるアクティブ化時間を表します。左の活性化マップは、モデル1が獲得した繊維配向を表す洞調律のシミュレーション用、右の活性化マップは洞調律のシミュレーション用です。モデル 2 から 6 は、推定された繊維配向を表します。推定された繊維配向に対応する活性化マップを平均化すると、それらとモデル1との間の全体の平均差は最小になります。モデル1とモデル3を使用した洞調律シミュレーションの疑似ECGは、同じ形態を示し、わずか4.14%の低MADスコアをもたらします同様に、洞調律シミュレーションの活性化マップを、疾患のある心臓の獲得および推定された線維配向と比較すると、低いMADスコアが見られました。MADスコアは、ハートで3.8、ハート9で7から6.1の範囲でした。これは、取得した繊維配向と推定された繊維配向との間に高い相関関係があることを表しています 一度習得すると、この手順に従って適切に実行すれば、この手法は数時間で実行できます。虚血性心筋症の心臓では、心筋梗塞の存在下での方法の有効性をテストするために、線維配向の推定を行うことができます。この技術の開発により、基礎科学から臨床への心機能のコンピューターシミュレーションの変換が可能になり、患者のベッドサイドで使用して、心調律障害の治療のための介入を導くことができます。

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Research

JoVE Journal

Bioengineering

バイオエンジニアリング（生体工学）

このレポートは、ストレッチ誘発性心房細動時のランゲンドルフ灌流羊の心臓の無傷の左心房の電気的興奮を同時に心内膜と心外膜の光学的マッピングの方法論と結果の詳細な説明を提供します。...

ストレッチ誘発性心房細動の羊のモデルで高解像度の心内膜と心外膜光学マッピング

本研究の目的は、再作成した後、造影コンピュータ断層撮影スキャンから生成された3次元再構成を用いたヒト心臓静脈系の解剖にアクセスすることです。...

灌流固定標本のコントラストコンピュータ断層撮影を用いた人間の心臓静脈系の解剖学的再建

このプロトコルでは、電子顕微鏡や共焦点顕微鏡画像から心筋細胞の細胞内構造の空間的有限要素モデルを作成する手法について説明します。カルシウム...

心筋細胞のシステム生物学における細胞構造の役割を研究する心筋細胞の構造的に現実的な有限要素の幾何学的なモデルを作成します。

本研究の目的は、翻訳動物モデルを用いて心臓動態を調べる方法を確立することにあった。記述された実験的アプローチは、孤立した無傷の豚の心臓モデルにおける電気的活動を評価するための電気生理学的研究と共に二重放出眼電図を組み込む。...

元ヴィヴォ・ランゲンドルフ・パーフュード・ハーツの眼電図と電気生理学研究

この研究では、一括パラメータアプローチと有限要素分析に基づいて、保存された駆出率を持つ心不全の2つの計算モデルを紹介する。これらのモデルは、圧力過負荷および心室コンプライアンスの低下によって誘発される左心室および関連血管系のヘモダイナミクスの変化を評価するために使用される。...

保存された駆出率を用いた心不全の塊状パラメータと有限要素モデリング

本研究では、マウス心臓の左心室機能パラメータを定量化するための包括的な心血管磁気共鳴画像法(CMR)プロトコルについて説明する。プロトコルは、CMR画像の取得、後処理、および分析、ならびに異なる心臓機能パラメータの評価を記述します。...

心臓血管磁気共鳴画像法によるマウス心左心室機能、心筋緊張、血行力の定量化

患者固有のモデルは、外科計画を開発または学習する際に、外科医と仲間の信頼を向上させます。3次元(3D)プリンタは、手術の準備に十分な詳細を生成しますが、組織触覚忠実度を複製することができません。3Dプリンティング精度とシミュレートされたシリコーン組織を組み合わせた、患者固有のシリコーン心臓モデルの作成を詳述したプロトコルが提示されます。...

手術前計画と実習訓練における応用を有する患者特異的シリコーン心臓モデルの作成

このプロトコルは、心臓のマルチスケール電気機械モデルを適用することにより、患者固有の超音波画像から左心室のパラメトリックモデルを自動的に生成するためのSILICOFCMプラットフォームのワークフローを示しています。このプラットフォームは、実際の臨床試験を減らし、肯定的な治療結果を最大化することを目的とした インシリコ...

インシリコで 心血管疾患の臨床試験

正確な心臓内心エコー検査(ICE)は、左心房構造の推定において有意な精度を示しており、将来的で有望な心臓構造推定方法である。ここでは、ICEと高速解剖学的マッピング(FAM)カテーテルリモデリングによる左心房と肺静脈の3次元モデリングのプロトコルを提案します。...

精密な心臓内心エコー法による左心房と肺静脈の3次元モデリング

In vivo Cine Invascular 超音波画像は、さまざまな圧力負荷条件に対応する冠動脈断面の動きを示しています。有限要素モデルに基づいて、反復スキームを使用して、計算モデルと医用画像からの冠状動脈の動きを一致させることにより、 in vivo で冠状動脈の患者固有の機械的特性を決定しました。...

ヒト冠動脈のin vivo機械的特性を定量化するための血管内超音波画像ベース有限要素モデリングアプローチ 

学ぶ心室繊維配向の推定法。患者固有の心臓モデリングのため、CTやMRI画像からアトラス変形を用いて繊維配向を推定し、犬心臓で検証。個別化された心電生理シミュレーションの精度向上に貢献する。

ハートの患者固有のモデリング：心室繊維配向の推定

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