January 20th, 2022
この研究は、経カテーテル肺弁置換術の適用における弁サイジングのための所望の測定値を得るために、4次元心臓コンピュータ断層撮影シーケンスから生成された矯正モデルを用いて新しい方法論を評価した。
この研究は、経カテーテル肺弁置換術の適用における我々のサイジングのための所望の修正を得るために、4D心臓CTから生成された矯正モデルを提供する。これは、TPVのバルブサイジングを可能にし、TPVとデバイスの革新のための有望な方法を提示する理想的なバーチャルリアリティを提供する、まっすぐな4Dモデルです。この方法は、経カテーテル北極弁プランテーションの実際のバルブサイジング、アイデアバーチャルリアリティ、およびデバイスの革新を可能にすることもできます。
まず、モジュールのドロップダウンメニューでボリュームレンダリングを選択します。次に、ボリュームドロップダウンメニューで4Dシーケンスを選択します。プリセットのドロップダウンメニューでCT心臓3を選択し、4Dハートを表示します。
プリセットのドロップダウンメニューの下にあるカーソルを調整して、心臓のみを表示します。モジュールのドロップダウンメニューでシーケンスブラウザをクリックし、4Dシーケンスを選択して表示します。4Dハートを3Dシーンにドラッグして、さまざまな方向からハートを観察します。
シフトバーの下のトリミングオプションでROIを有効にして表示する機能を選択して、鼓動する心臓の4Dボリュームをトリミングし、心臓の構造をよりよく観察します。モジュールのドロップダウンメニューでセグメントエディタを選択します。次に、内側を塗りつぶす操作ではさみ効果をクリックして、1 つのフレームをカットします。
マスクボリュームエフェクトをクリックして適用すると、セグメンテーションがマスクされたボリュームとして4Dハートにリンクされます。内側の消去操作でハサミ効果を選択すると、骨やその他の予期しない領域が削除されます。「島」エフェクトを選択し、「最大の島を保持」操作で小さな領域を削除します。
1〜3%球ブラシで消去効果を選択し、主肺動脈に付着した大動脈弧の組織、および上行大動脈と上大静脈との間の組織を除去する。各ステップの後、マスクボリュームエフェクトを適用して4Dボリュームをマスクし、右ハートモデルが3Dシーンに表示されるまで領域の削除を続けます。シーケンスブラウザをクリックし、次のフレームに移動します。
はさみエフェクトを内側に消去オプションとともに使用すると、3D シーン内の任意の領域がカットされます。4Dシーケンス全体がセグメント化されるまで、残りのフレームに同じメソッドを適用します。シーケンスブラウザボタンをクリックすると、右ハートの4Dボリュームが表示されます。
ツールバーでセグメントエディタモードを選択します。4Dシーケンスの10%フレームごとに2つのセグメンテーションを追加し、それに応じて名前を付けます。セグメントエディタモジュールで、編集可能な強度範囲を持つペイント効果ツールを選択します。
これは、上大静脈、右心房、右心室、および肺動脈のシーケンスで右心臓をペイントするCT画像に依存する。他のセグメンテーションをクリックします。ペイントツールを使用して他の領域をペイントし、一般的に右心の境界をトレースします。
「シードから成長」エフェクトを選択します。[初期化して適用] を選択して、効果を適用します。セグメントエディタモジュールの[表示された3D]ボタンをクリックすると、現代のフレームの3Dモデルが表示されます。
先に実証したように、3Dモデルを3方向のCT画像に従って除去または改良し、続いて、分岐部における肺動脈の左右の枝を除去する。右側の 3D モデルには、各フレームの 3D シーンが表示されます。データツリーのセグメンテーションをバックアップとして貸し出します。
セグメンテーションに名前を付けます。たとえば、元のセグメンテーションが 10%、直線化されたモデルの場合は 10% のセグメンテーションです。モジュールのドロップダウンメニューで正確な中心線を選択します。
抽出中心線モジュールの入力セクションにあるサーフェスドロップダウンメニューでセグメンテーションを選択します。エンドポイントドロップダウンメニューの基準となる新しいマークアップの作成をクリックします。マークアップ点を配置ボタンをクリックして、上大静脈の上部平面と主肺動脈の端面に端点を追加します。
出力メニューのツリーで「中心線モデルとして新しいモデルを作成」を選択し、新しいマークアップ曲線を中心線曲線として作成します。[適用]をクリックすると、中心線の右心モデルが表示されます。データモジュールをクリックし、中心線曲線を右クリックしてプロパティを編集します。
目のアイコンをクリックすると、コントロールポイントが表示されます。また、リサンプル セクションで、リサンプリングされたポイントの数を 40 に設定して、コンピューターの負荷を軽減します。モジュールのドロップダウンメニューで「湾曲した平面再フォーマット」を選択します。
カーブ解像度の後にカーソルをシフトし、スライス解像度を 0.8 mm に設定します。スライスサイズを 130 ~ 140 mm に設定します。出力直線化されたボリュームとして新しいボリュームを作成します。
[適用]をクリックして、まっすぐにされたボリュームを取得します。モジュールのドロップダウンメニューでボリュームレンダリングを選択して、まっすぐにされたボリュームを表示します。音量ドロップダウンメニューでまっすぐにした音量を選択し、目のアイコンをクリックします。
CT心臓3をプリセットとして選択します。シフトカーソルを動かして、3Dシーンでまっすぐになった右心のボリュームを表示します。データツリーの直線化されたボリュームを、セグメンテーションのためにまっすぐにされたボリュームの名前で列に並べます。
右クリックして、まっすぐになったボリュームをセグメント化します。セグメントエディタモジュールでしきい値効果を選択して、目的のまっすぐな右心に色を付けます。そして、「適用」をクリックして操作を適用します。
マスクボリュームエフェクトを選択すると、セグメンテーション用にストレートボリュームを選択して、ストレートボリュームをマスクします。入力ボリュームおよび出力ボリュームとしてのボリューム。そして、「適用」をクリックして操作を適用します。
[適用]をクリックして設定を適用し、骨、予期しない小さな領域、および組織を除去し、まっすぐになった右心臓のセグメンテーションのみを維持します。次に、3Dシーンでまっすぐになった右心のボリュームとまっすぐになった右心のセグメンテーションの3Dモデルを確認します。まっすぐにされた右心のボリュームレンダリングと他のフレームのまっすぐなセグメンテーションを取得したら、それらをそれぞれのフォルダに保存します。
原稿に記述されている 5 つの平面を、キーボードのシフト キーを押しながら、5 つの平面のツールバーの十字線または関数を使用して、各フレームの直線化されたモデルに追加します。ツールバーの「作成と配置」モジュールをクリックして、平面効果を選択します。境界線を測定する線の効果を選択します。
閉じた曲線効果を選択して、円周と断面積を求めます。データをコピーしてデータセットを構築します。直線化されたモデルで右心室容積測定を実行するには、4Dシーケンスから得られた各フレームの直線化されたセグメンテーションを列に並べ、体積測定用のマッチングフレームに従ってセグメンテーションにラベルを付けます。
モジュールドロップダウンメニューでセグメント統計モジュールを選択します。入力メニューでセグメンテーションとボリュームのスケールを選択し、後でボリューム測定用にXパーセントセグメンテーションを選択します。出力テーブルとして新しいテーブルの作成を選択し、[適用]をクリックしてボリュームテーブルを取得する操作を適用します。
このビデオは、4D心臓CTシーケンスから生成された4D全心臓および右心モデルを示しており、心臓周期全体にわたる名誉毀損を示しています。鼓動する心臓と右心臓の名誉毀損全体があらゆる方向に展示されています。図は、セグメンテーションの各10%におけるマスク体積に続いて得られた、直線化された右心モデルを示し、船JプレCTにおける矯正モデルにおける右心臓の変形を例示する。断面積、周囲長、および円周の変化を心周期の異なる段階で取得し、図1に示すような傾向図を生成した。
この方法では、ボリュームをマスクしてセグメンテーションに集中させ、直線化されたモデルを構築し、選択した5つのプランでNPR測定を実行することが重要です。この方法は、研究者が心臓ICTを分析し、介入ハードウェア治療のためにより視覚化され、開発後の医療機器開発のための極めて重要な方法です。
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この研究は、経カテーテル肺弁置換術の適用のバルブサイズ決定に必要な修正を得るために、4D心臓CTから生成された直線化モデルを提供します。この方法は、デバイス革新のための理想的な仮想現実を提示します。
Dynamic 4D cardiac CT-guided valve sizing addresses a critical challenge in transcatheter pulmonary valve replacement (TPVR) by enabling precise, quantitative assessment of right ventricular outflow tract (RVOT) and pulmonary artery (PA) anatomy throughout the cardiac cycle. This approach enhances predictive confidence in device selection, reducing the risk of stent misplacement and paravalvular leak, and supports innovation in device design and procedural planning. Integrating 4D modeling into the discovery-to-preclinical continuum strengthens translational continuity and portfolio decision-making for structural heart interventions.
This 4D CT-guided workflow bridges early discovery, device screening, and preclinical validation by providing dynamic, quantitative anatomical data for TPVR device development.