개인 모델링에 대한 환자의 심장 구조의 생체 영상에서 심실 섬유 방향을 예측할 수 방법론이 설명되어 있습니다. 방법의 유효성을 검사는 정상 사용하고 견 (犬) 마음이 입증 실패 수행 한 임상 관찰 수준의 예상과 인수 섬유 방향 사이에 큰 차이가 없다는 겁니다.
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개인 모델링에 대한 환자의 심장 구조의 생체 영상에서 심실 섬유 방향을 예측할 수 방법론이 설명되어 있습니다. 방법의 유효성을 검사는 정상 사용하고 견 (犬) 마음이 입증 실패 수행 한 임상 관찰 수준의 예상과 인수 섬유 방향 사이에 큰 차이가 없다는 겁니다.
심장 치료를 맞춤하기위한 마음 (dys) 함수의 환자 별 시뮬레이션은 임상 적으로 심근 섬유 방향을 획득을위한 생체 이미징 기술의 부재에 의해 방해되어 있습니다. 이 프로젝트의 목적은 환자의 심장 구조의 생체 영상에서 심장 섬유 방향을 추정 할 수있는 방법론을 개발하는 것이 었습니다. 심실 기하학과 섬유 방향의 정확한 표현은 고해상도 예 생체 자기 공명 구조 (MR)과 아틀라스라고 일반 사람의 마음의 확산 텐서 (DT) MR 이미지에서 각각 재건되었다. 환자의 마음 심실 구조는 생체 계산 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지에서 반자동 세분화를 통해 추출되었다. 이미지 변환 알고리즘을 사용하여 아틀라스 심실 형상은 환자의 일치하는 변형되었습니다. 마지막으로, 변형 필드가지도 책 섬유 orientat에 적용이온 환자의 섬유 방향의 추정치를 얻을 수 있습니다. 섬유 견적의 정확성 6 정상적인 세 개 실패의 마음을 사용하여 평가되었다. 인수 및 예상 섬유 방향의 경사 각도 사이의 평균 절대 차이는 15.4 °이었다. 부비동 리듬과 심실 빈맥에서 심실 활성화지도 및 의사 ECGs의 전산 시뮬레이션의 개발을위한 길을 열어 것입니다 프로젝트에서 얻은 임상 관찰 level.The 새로운 통찰력의 예상과 인수 섬유 방향 사이에 큰 차이가없는 것으로 표시 electrophysiological 개입에 대한 개인화 된 진단에서 의사와 의사 결정을 지원할 수 있습니다 마음의 환자 별 모델.
계산 방법은 건강과 질병에 심장의 기능에 대한 이해의 발전에 중심이되고 있습니다. 전기 생리학 및 electromechanics의 최첨단의 전체 심장 모델은 현재 같은 일반적인 심실 전파, 부정맥, defibrillation, 전기 커플 링, 그리고 심장 재 동기화 1로 현상의 다양한 범위를 공부하는 데 사용하고 있습니다. 그러나, 임상 환경에서 직접 적용 할 수있는 계산 방식에 대해,이 모델은 환자 별, 모델이 특정 건축과 환자의 병에 걸린 마음의 electrophysiological 또는 전기 특성에 따라해야합니다 즉 것이 중요합니다. 이러한 모델 시뮬레이션함으로써 극적으로 심장 건강 2-4 향상 electrophysiological 개입뿐만 아니라 예방을위한 고도의 개인화 된 의사 결정에 도달하는 의사 도움이됩니다.
내용은 "현실적인 심장 모델> 창조 섬유 방향이 마음에 전기 전파와 변형 분포의 방향을 결정한다. 환자 심장의 구조와 섬유 구조의 획득을 필요로하고, 따라서이를 취득하는 것은 심장 모델링 5, 6 필수적입니다.로 의료 영상의 최근 발전, 이제 자기 공명 영상 (MRI)와 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 기술을 사용하여 고해상도로 생체에서 환자 심장, 등 경색....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
1. 섬유 오리엔테이션 추정
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그림 11는, AC 정상과 실패의 마음뿐만 아니라 추정 DTMRI 파생 섬유 방향의 간소화 시각화를 표시합니다. 질적 시험 예상 섬유 방향이 DTMRI 파생들과 잘 정렬을 보여줍니다. 패널 D는 심장 1의 구조에 중첩, 설명, 일반 하트 '경사 각도의 오류의 분포는, 다섯 추정에 걸쳐 평균 한 값입니다. 패널 E는 심장 1의 구조에 중첩 마음 '경사 각도를, 실패의 오류의 평균 분포를 보여줍니다. 경사 각도 그러므로 -90 °와 90 ° 사이의 값을 가지고 있고, 있습니다, 0 °와 180 ° 사이의 추정 오류 범위. 각각 패널과 패널 F D와 E의 배포판 조직의 G 현재 섹션. 이 오류의 transmural 변화를 보여줍니다. 패널 H의 오류의 histograms는 대부분의 심근 voxels 작은 오류 값을 가지고하는 것이 좋습니다. voxels의 % 80 및 75 %이정상과 실패 심실에 오류가 미만 20 °, 각각. 그것은 평균 오류가 모든 예상 데이터 세트에 걸쳐 평균 것을 발.......
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이 연구는 DTMRI의 부재에서, 정상과 실패 심실의 심근 섬유 방향이 심장 전기 생리학의 시뮬레이션에 사용하기 위해 자신의 형상의 인 생체 이미지에서 추정 할 수있는 정량적으로 보여줍니다. 제안 된 방법론은 생체 중부 표준시 데이터에로 증명하지만, 직접 환자의 섬유 방향을 취득 할 수있는 능력의 부족을 해결, 심실 형태의 생체 MR 영상에서에 동일하게 적용됩니다. 이 때문에 임상 응용 프로그램에 대한 심실 전기 생리학의 개인 모델의 개발을 향한 중요한 단계입니다. 방법론은 또한 고해상도로 전 생체 마음의 섬유 방향을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 하위 mm 해상도 DTMRI 이미지가 매우 긴 수집 시간으로 인해 어렵거나 prohibitively 비싼 취득 할 때 특히 유용합니다.
우리 electrophysiological 시뮬tions가 활성화지도 섬유 방향의 변화에 매우.......
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관심 없음 충돌이 선언 없습니다.
우리는 Drs 감사드립니다. Raimond 윈, 엘리엇 McVeigh, 그리고 전 생체 데이터 세트 online.This 연구를 제공 존스 홉킨스 대학의 패트릭 투구는 건강 교부금의 국립 연구소 R01-HL082729, 그리고 국립 과학 재단 (National Science Foundation) 기금 CBET-0933029에 의해 지원되었다.
....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| LDDMM | 존스 홉킨스 대학 | http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php | |
| MATLAB | Mathworks 주식회사 | R2011b | http://www.mathworks.com/products/matlab/ |
| ImageJ | 건강의 국립 연구소 | http://rsbweb.nih.gov/ij/ | |
| 타란툴라 거미 | CAE 소프트웨어 솔루션 | http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html | |
| CARP | CardioSolv | http://cardiosolv.com/ | |
| 송곳니 이미지 | 존스 홉킨스 대학 | http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php |
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