에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용됩니다. 당사는 심근 미세 구조의 향상된 대리 측정을 제공하고 오픈 액세스 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 수행 할 수있는 초음파 기반 이미징 알고리즘을 설명합니다.
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에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용됩니다. 당사는 심근 미세 구조의 향상된 대리 측정을 제공하고 오픈 액세스 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 수행 할 수있는 초음파 기반 이미징 알고리즘을 설명합니다.
에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용되는 널리 접근 가능한 이미징 양식입니다. 심장 조직의 초음파 평가는 관심의 주어진 지역 내에서 백스캐터 신호 강도의 분석을 포함 할 수 있습니다. 이전에 확립된 기술은 주로 백스캐터 신호 강도의 통합 또는 평균 값에 의존해 왔으며, 이는 순환 변동에 기초한 알고리즘에 대한 낮은 프레임 속도 및 시간 지연에서 별칭 데이터로부터 가변성에 취약할 수 있습니다. 본 명세서에서, 우리는 이전 방법으로부터 확장되는 초음파 기반 이미징 알고리즘을 설명하고, 단일 이미지 프레임에 적용될 수 있으며 주어진 심근 샘플로부터 유래된 신호 강도 값의 전체 분포를 설명한다. 대표적인 마우스 및 인간 이미징 데이터에 적용하면 알고리즘은 만성 후하중 저항에 노출되지 않고 피사체를 구별합니다. 이 알고리즘은 심근 미세 구조의 향상된 대리 측정을 제공하며 개방형 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다.
에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용되는 널리 접근 가능한 이미징 양식입니다. 심장 조직의 초음파 평가는 한 번에 관심의 주어진 영역 내에서 백스캐터 신호 강도의 분석을 포함 할 수 있습니다, 뿐만 아니라 심장 주기의 과정을 통해. 이전 연구는 초음파 신호 강도의 측정이 심근 섬유 혼란의 근본적인 존재를 식별 할 수 있음을 제안했다, 생존 대 실행 가능한 심근 조직, 및 간질 섬유증1-3. 우리는 심근 '미세 구조'를 총 크기와 형태학의 선형 측정을 넘어 초음파 분석을 사용하여 특성화 할 수있는 조직 아키텍처로 지칭합니다. 이에 따라, 초음파 신호 강도의 분석은 비대및 확장된 심근병증4,5,만성 관상동맥질환6,7,고혈압 심장질환8,9의설정에서 심근 조직의 미세구조적 변화를 평가하는 데 사용되어 왔다. 그러나, 이전에 확립된 기술은 백스캐터 신호 강도의 통합 또는 평균 값에 주로 의존해 왔으며, 이는 랜덤 노이즈5,낮은 프레임속도(10)의별칭 데이터, 순환변동(11)에기초한 알고리즘에 대한 시간 지연으로부터의 가변성에 취약할 수 있다.
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1. 분석을 위한 이미지 준비
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신호 강도 분석은 4개의 주요 단계(도 1)에서 수행된다(그림1)포함: 1) 이미지 선택 및 서식, 2) 샘플링 ROI 및 기준 영역, 3) 알고리즘 응용 프로그램, 및 4) 심근-심근 강도 비율을 산출하기 위해 최종 값을 처리한다. ROI의 선택 및 크기는 인터사용자뿐만 아니라 인트라우더가 변성을 제한하도록 표준화된다(그림2). 각 ROI의 위치는 또한 각 피사체의 해부학 적 구조와 관련하여 표준화되어 주제 간뿐만 아니라 주제 가변성을 제한합니다.
심근 밀도의 척도로서, 알고리즘은 심장 주기 전반에 걸쳐 신호 강도의 변화를 드러낼 것으로 예상되며, 이는 디아스톨에 비해 시스톨의 심근 밀도의 예상 증가에 해당한다. 도 3에도시된 바와 같이, 신호 강도의 높은 백분위수 값은 후하저항에 7주간의 노출없이 마우스의 주기적 가변성을 강조한다(즉, 가짜 수술을 받은 차량 제어 마우스에 비해 상승대동.......
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초음파 신호 강도 분포를 정량화하는 이미지 분석 알고리즘의 프로토콜을 설명하고, 차례로 심근 미세 구조의 대리 측정을 제공합니다. ROI 및 참조 영역의 선택, 크기 조정 및 위치 지정을 포함한 프로토콜의 표준화된 기능은 사용자 및 주체 기반 가변성을 최소화합니다. 우리는 최종 확장기 단일 프레임 심초음파 이미지에 적용 할 때 알고리즘이 적당히 후부하 스트레스에 노출 된 심근과 정상적인 심근을 구별 할 수 있음을 보여줍니다.
이 프로토콜은 오픈 소스 ImageJ 소프트웨어 패키지를 사용하여 알고리즘을 사용하는 방법을 자세히 설명합니다. 이러한 이미지 분석 환경 내에서 알고리즘을 사용하여 주어진 심근 조직 샘플에서 신호 강도 값의 분포에 대한 데이터를 생성할 수 있다. 결과 신호 강도 분포는 히스토그램의 형태로 표시될 수 있다. 심근 선택 내의 강도 값의 히스토그램은 병에 걸린 심근 조직이 비병성 심근에 비해 분포의 올바른 변화와 더 큰 범위의 값을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이.......
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이해 상충이 선언되지 않았습니다.
우리는 하버드 의과 대학 / 브리검 및 여성 병원 심장 혈관 생리학 핵심 연구소에서 제공하는 자원에 감사드립니다. 이 작품은 국립 보건원 보조금 HL088533, HL071775, HL093148 및 HL099073 (RL)의 자금 조달에 의해 부분적으로 지원되었다. MB는 미국 심장협회 창립자 계열사 인후친교상을 수상했다. KU는 미국 심장 협회 설립자 제휴 박사 후 펠로우십 어워드의 수상자입니다. SC는 엘리슨 재단의 상을 받았습니다.
....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | 오픈 액세스 소프트웨어 | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | 상용 소프트웨어 |
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