Name: 심장의 환자 별 모델링 : 심실 섬유 오리엔테이션의 추정 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 9 s
Description: 학습하세요 환자 맞춤형 심장 모델링을 위한 심실 섬유 방향 추정 방법을 알아보세요. CT 또는 MRI 영상에서 아틀라스 심장 형태를 변형하여 섬유 방향을 추정하고, 견과 심장을 활용한 검증을 통해 정확성을 입증합니다.

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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.

1. 섬유 오리엔테이션 추정 <ol><li> 1mm 3의 해상도, 심장 확장의 정상적인 성인 인간의 마음의 구조 MRI와 DTMRI 이미지를 취득. ImageJ 사용하여, 각각의 짧은 축 슬라이스를 들어, 피팅하여지도 책 구조적 이미지에서 심실 심근의 압축을 풉니 다 슬라이스의 epicardial 및 endocardial 경계 (그림 2A와 그림 2B)를 따라 배치 랜드 마크 점의 집합을 통해 스플라인을 감았 다. 이미지의 모든 10 일 슬라이스 수동으로 랜드 마크 지점의 위치를 수행합니다. 선형 DTMRI 이미지 (그림 2C)에서 DTS의 기본 고유 벡터를 계산하여지도 책 심장의 섬유 방향을 MATLAB.Reconstruct 사용하여 수동으로 식별 포인트를 보간하여 남아있는 슬라이스에 대한 랜드 마크 포인트를 얻습니다. </li><li> 생체 심장 중부 표준시 또는 MRI에 사용 심장 확장의 환자 심장의 형상의 이미지를 취득. 정찰 임무마찬가지로지도 책은 (그림 3A 및 그림 3B) 건설 방식으로 이미지에서 환자 심장 구조를 구조체. 환자 이미지가 인 비행기 해상도가 1mm 2 것을 앞서 재건을 다시보실 수 있습니다. 마찬가지로, 랜드 마크를 수동으로 선택됩니다되는 슬라이스, 그리고 밖에서 비행기 보간의 간격의 수는 세그먼트 환자의 심장 이미지는 1 mm의 슬라이스 두께가되도록 조정해야합니다. </li><li> 변형은 아틀라스 심실 이미지는 두 단계에있는 환자 형상 이미지를 일치합니다. 첫 번째 단계에서, 13 랜드 마크 지점의 집합에 따라 아핀 변환 수행 왼쪽 심실 (LV) 꼭대기,베이스에서 오른쪽으로 두 심실 (RV) 삽입 포인트를, 기지와 꼭대기 사이에 두 개의 RV 삽입 포인트 중간, 두 고르게 기지에서 RV와 LV epicardial 윤곽을 나누어 점, 기지와 꼭대기의 중간 4 세트 (그림 4A 및 <strong&gt; 그림 4B). 두 번째 단계에서는 변형 아핀 - 변화 아틀라스는 큰 변형 diffeomorphic 메트릭 매핑 (LDDMM) (그림 4C)를 사용하여, 환자 구조를 일치시킬 더 심실이 수축하지. </li><li> Morph 아핀 일치의 변환 매트릭스와 LDDMM 변화의 변형 필드에 따라 이미지 voxels하고 다시 orientating DTS의 재 위치로지도 책의 DTMRI 이미지입니다. 주요 경로 (PPD) 메소드의 보존을 사용하여 DTS의 재 방향을 수행합니다. </li><li> (그림 5) DTS의 기본 고유 벡터를 계산하여 변형지도 책 DTMRI 이미지에서 환자 섬유 방향의 예상을 가져옵니다. </li></ol> 2. 추정 오류의 측정 <ol><li> 예 생체 구조 MR 여섯 정상적인 세 실패한 개 마음 DTMR 이미지를 수집, 312.5의 해상도 × 312.5 × 800 μm 3. 여기, 심장 파이미끼는 분 -1 210에서 tachypacing 3 주 뒤에 꾸러미 지점 왼쪽의 radiofrequency 박리를 통해 송곳니으로 생성해야합니다. </li><li> 마찬가지로 인간의 아틀라스 마음뿐 § 1.1에 설명 된 송곳니 마음에서 분류 심실합니다. 9 마음 7 (그림 6)로 견 (犬) 마음을 실패에서 6까지 마음을 1로 일반 개과의 동물 마음의 분할, 이러한 세그먼트 심실을 나타냅니다. </li><li> 아틀라스 (그림 7)로 6 마음이 각을 사용하여 심장 1 심실 섬유 방향의 다섯 가지 추정치를 얻을 수 있습니다. </li><li> 지도 책 (그림 8)로 마음이 1을 사용 실패한 심실의 각 섬유 방향을 추정. </li><li> θ C-θ | |, 어디 θ C와 θ가의 경사 각도는 추정 예상 섬유 방향의 각 세트에서 Foreach 데이터 포인트와 같은 추정 오류를 계산d는 각각 그 시점에서 섬유 방향을 취득하였습니다. </li><li> 예상 섬유 방향의 각 세트의 각 데이터 포인트에 대해 thevector 내적에 의해 세 차원 (3D)에 betweenestimated 및 섬유 방향을 획득 급성 각도를 계산합니다. </li></ol> 3. 시뮬레이션에 대한 추정 오류의 효과 측정 <ol><li> 심장 1 일부터, 심장 1 (모델 1로 함), 그리고 다섯 예상 섬유 방향의 데이터 세트 (모델 2-6)과 다섯 DTMRI - 획득 섬유 방향과 하나 중 6 모델을 구성합니다. 세 실패한 심장의 각각에 대해 형상은, DTMRI - 획득 섬유 방향 및 예상 섬유 방향과 다른과 하나가 두 개의 심실 모델을 구성합니다. 다음은 meshes의 평균 가장자리 길이의 관점에서 계산 모델의 공간 해상도는 600 μm에 대해해야합니다. 모델 9-7로 DTMRI - 획득 섬유로 심장 마비 모델을 표시하고, estimat있는 사람모델 10 12.In 모델로 에드 섬유가 적용되는 방정식으로, 심장 조직을 설명하기 위해 monodomain 표현을 사용합니다 : </li></ol><img src="/files/ftp_upload/50125/50125eq1.jpg" alt="수식 1" fo:content-width="2.18in" fo:src="/files/ftp_upload/50125/50125eq1highres.jpg" /> V m은 transmembrane 잠재력이며, C m은 막 특정 용량이며 어디에서 B는 Potse 외 30 일까지 설명 된대로 bidomain 전도성 tensors에서 계산 대량 전도성 텐서이다 σ 내가 이온은, 현재 transmembrane의 밀도입니다 결과적으로 V m과 membrane.For C m에 걸쳐 이온 fluxes의 역학을 설명하는 상태 변수 μ의 집합에 의존하는, 1 μ F / cm 2의 값을 사용합니다. 일반 개 심장 모델에 i를 σ를 들어, longitudi를 사용0.34 S / m 각각 0.06 S / m의 NAL 및 횡 방향의 전도성 값. 개 심실 myocyte의 Greenstein - 윈 이온 모델에 의해 난 경도를 나타냅니다. 30% (그림 9)에 의해 개 심장 마비의 심실 모델의 전기 conductivities을 줄입니다. <ol start="2"><li> 소프트웨어 패키지 CARP (CardioSolv, LLC), 모든 모델과 시뮬레이션의 부비동 리듬을 사용합니다. S1-S2 간격 프로토콜을 사용하여 여섯 실패한 모델에 들어가는 심실 빈맥 (VT)을 유도. S1과 S2 납품 후 2 초에 지속 VT 활동을 얻을 S2 사이의 타이밍을 선택합니다. VT 어떤 S1-S2 타이밍에 유도되어 있지 않은 경우 VT는 (그림 10) 유도 될 때까지, 최대 70 %까지 conductivities를 줄이십시오. </li><li> 각 시뮬레이션은 마음을 주변 등방성 목욕탕에서 두 지점 간의 세포 전위의 차이를 활용하여 의사 ECGs을 계산합니다. 분리 심장의 기지 근처에 두 점을 놓고그림 10에 도시로를 연결하는 선이 중격의 기본 - 첨단 평면에 수직 인 그러한 18cm,로. 예상 섬유 배향 각 시뮬레이션은 MAD 통계로를 계산 </li></ol><img src="/files/ftp_upload/50125/50125eq2.jpg" alt="수식이" fo:content-width="2.77in" fo:src="/files/ftp_upload/50125/50125eq2highres.jpg" /> X는 예상 섬유 방향과 시뮬레이션의 ECG 파형입니다, Y가 인수 섬유 방향으로 시뮬레이션을 thecorresponding의 ECG 파형이고, X는 X의 평균 값이며, Y는 Y의 평균 값이며, n은 X의 길이입니다 와 Y.

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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...

<html> 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 &quot;현실적인 심장 모델&gt; 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 등의 includingstructural 개조의 형상을 얻을 가능한 않습니다. 그러나 더이 생체에서 환자의 마음 섬유 구조를 습득을위한 실용적인 방법입니다. 확산 텐서 (DT) MRI 7, 8, 그대로 마음의 섬유 방향을 취득 할 수있는 유일한 기술은, 9 특정 제한으로 인해 생체 내 널리 사용할 수 없습니다. 간단한 설명 임상 설정 DTMRI를 번역 할 수있는 이전의 노력은 elsewh를 찾을 수 있습니다의오히려 2. 이러한 섬유 방향의 규칙 기반 과제 등 방법은 DTMRI에 대한 대안을 제공하지만,이 방법은 특정 심각한 제한이 10 있습니다. 따라서 생체의 심장 섬유 구조를 얻는 데 어려움이 현재 임상 설정에서 electrophysiological 및 전기 심장 시뮬레이션의 응용 프로그램을 방해. 본 연구의 목적은 바로 이러한 요구를 해결하는 것이 었습니다. 우리는 마음의 심​​실 섬유 방향이 정확하게 마음과지도 책은 기하학과 섬유 배향 사용할 수 있습니다 마음 아틀라스의 형상 주어진 예측 될 수 있다는 가설. 따라서, 우리는 생체 내 심장 섬유 방향의 추정을위한 방법론을 개발하는 예술 기술의 상태를 사용하고, 정상과 개 심실 2를 실패 가설을 테스트. 우리 섬유 추정 방법론의 중심 아이디어는 similaritie을 이용​​하는 것입니다순서 만 형상 정보를 사용할 수있는 (타겟) 마음의 대략적인 섬유 구조 다른 마음 사이의 구조에 상대적으로 섬유 방향,에 s입니다. 우리의 추정 방법론의 중심에 큰 변형 diffeomorphic 메트릭 매핑 (LDDMM) 11, 교장 부품 (PPD) 2, 12의 보존을 사용하여 아틀라스 섬유 방향의 변형을 사용하여 대상 기하학과지도 책 기하학의 등록입니다. diffeomorphicproperty은 고리 뼈가 변형 중에 없습니다 &quot;foldover&quot;자체,이를 integrityof 해부학 적 구조를 보존하지 않습니다. 그림 1은 우리의 방법론의 처리 파이프 라인을 보여줍니다 것이 LDDMM 보장의. 프로토콜 텍스트 섹션 § 1 견적은 예를 들어 환자에 대해 수행 할 수있는 방법을 시연하여 파이프 라인의 다양한 구성 요소에 대해 설명합니다. 그림 1에 블록의 일부 내부 번호는 해당 참조섹션 아래 하위 섹션 § 프로토콜 텍스트의 1. 우리는 계산 현지 전기 활성지도뿐만 아니라 의사 electrocardiograms (가상 ECGs)를 시뮬레이션하여 추정 오류를 정량화하고, 심장 전기 생리학의 오류 onsimulations의 효과를 측정하여 제안 된 방법의 성능을 평가했다. 인간의 마음 수 없다로 인해 성능 평가는 13-15 이전 연구에서 사용할 수 송곳니 마음을 사용하여 검색을 수행했습니다. 추정 오류는 경사 각도 16 각도 측정 epicardialsurface에 평행 절단 performedon 조직 섹션 아르 조직학의 followingthe 전통의 방법으로 계산되었다. anglebetween 섬유 방향과 epicardial 탄젠트 비행기가 generallysmall 17, 18,이기 때문에 완전히 자사의 경사 각도를 사용하여 fiberdirection을 설명하는 정보 손실이 미미한 것입니다. comput에 대한모델 이전에 19, 20, 그리고 심장 조직이 설립 수학적 기법과 실험 데이터 21-25에 따라 표현 된보고 된 ational 시뮬레이션, 이미지 기반의 모델이 건설되었다. 부비동 리듬은 S1-S2 간격 프로토콜 27 일까지 Purkinje 네트워크 26과 심실 빈맥에서 발생하는 복제 활성화로 시뮬레이션했다. 의사 ECGs는 28으로 계산하고 평균 절대 편차 (MAD) 측정 항목 29를 사용하여 비교했다.

<table border="1"><tbody><tr><td> LDDMM </td><td> 존스 홉킨스 대학 </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> Mathworks 주식회사 </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 </td><td> 건강의 국립 연구소 </td><td></td><td> <a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td> 타란툴라 거미 </td><td> CAE 소프트웨어 솔루션 </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> 송곳니 이미지 </td><td> 존스 홉킨스 대학 </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>

심장의 환자 별 모델링 : 심실 섬유 오리엔테이션의 추정

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

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.

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 &#39;경사 각도의 오류의 분포는, 다섯 추정에 걸쳐 평균 한 값입니다. 패널 E는 심장 1의 구조에 중첩 마음 &#39;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...

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.

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

다음 실험의 목적은 현재 심장 섬유 방향을 임상적으로 획득하는 것이 불가능하기 때문에 심장 전기생리학의 개인화된 시뮬레이션을 위해 환자 심장의 섬유 방향을 추정하는 것입니다. 이는 두 번째 단계로 임상 CT 또는 MRI 이미지에서 사용할 수 있는 환자 심장의 기하학과 일치하도록 아틀라스 심장 형상을 변형하여 달성됩니다. geometry deformation field는 아틀라스 섬유 방향을 모핑하는 데 사용되며, 이는 환자 심장 섬유 방향의 추정치를 생성합니다.다음으로, 최첨단 기술인 확산 텐서(diffusion tensor), MRI(MRI)를 사용하여 섬유 배향이 비임상적으로 측정된 송곳니 심장을 사용하여 추정된 섬유 배향을 획득된 것과 비교하여 제안된 방법론을 검증합니다. 얻어진 결과는 추정된 섬유 방향이 획득된 섬유 방향과 밀접하게 일치하며 임상적으로 관찰 가능한 수준에서 추정 및 획득된 섬유 방향과 전기생리학적 시뮬레이션의 결과 간에 큰 차이가 없음을 보여줍니다. 이 연구는 확산 텐서가 없는 경우 정상 및 고장난 심실의 MRI 심근 섬유 방향을 심장 전기생리학 시뮬레이션에 사용하기 위해 기하학의 생체 내 이미지에서 추정할 수 있음을 정량적으로 보여줍니다.환자의 심장 섬유 방향을 추정하는 것은 심장 기능에 대한 환자 특이적 모델을 구성하는 능력에 필수적입니다. 이러한 환자별 심장 모델은 심장 질환 환자의 부정맥 위험을 예측하거나 심장 리듬 장애를 치료하는 데 사용할 수 있는 중재를 안내하는 데 사용할 수 있습니다. 우리는 이것이 환자 특정 전기 생리학적 모델링에 사용될 수 있음을 보여주지만 개인화된 전기 기계 모델링에도 적용할 수 있습니다.먼저 구조적 MRI 및 확산 텐서 MRI 또는 D-T-M-R-I를 획득하여 피험자 심장의 섬유 방향을 추정하기 시작합니다. 이완기에 있는 정상적인 성인 인간 심장의 이미지. 1mm 세제곱의 해상도로 이미지를 획득합니다.그런 다음 이미지 J를 사용하여 아틀라스 구조 이미지에서 심실 심근을 추출합니다. 이를 위해 심외막과 심내막 경계를 따라 일련의 랜드마크 지점을 통해 밀착 블라인드를 장착합니다. 각 짧은 축 슬라이스에 대해 랜드마크 점의 배치를 수동으로 수행합니다.이미지의 10번째 슬라이스마다, matlab을 사용하여 수동으로 식별된 점을 선형 보간하여 나머지 슬라이스에 대한 랜드마크 점을 구합니다. 다음으로, DT MRI 이미지에서 확산 텐서의 기본 iGen 벡터를 계산하여 아틀라스 심장의 섬유 방향을 재구성합니다. 아틀라스 심장의 기하학적 구조가 정의되면 생체 내 심장 CT 또는 MRI를 사용하여 이완기 환자 심장의 기하학적 이미지를 획득하고 아틀라스가 구축된 방식과 유사하게 이미지에서 환자의 심장 기하학적 구조를 재구성합니다.재구성된 형상의 해상도가 랜드마크를 수동으로 선택하는 슬라이스 수와 평면 외 보간 간격을 조정하여 1mm 세제곱이 되도록 합니다. 다음으로, 자홍색으로 표시된 atlas 심실 이미지를 빨간색으로 표시된 환자 기하학 이미지와 일치하도록 두 단계로 변형합니다. 첫 번째 단계에서는 프로토콜에 설명된 13개의 랜드마크 포인트 집합을 기반으로 에인 변환을 수행합니다.두 번째 단계에서는 대형 변형 이형성 메트릭 매핑 또는 L-D-D-M-M을 사용하여 환자 기하학적 구조와 일치하도록 INE 변환된 아틀라스 심실을 추가로 변형합니다. 다음으로 아틀라스의 DT MRI 이미지를 모핑합니다. 이를 위해 이미지 참호의 위치를 변경하고 확산 텐서의 방향을 변경합니다.L-D-D-M-M 변환 중 AINE 매칭 및 변형 필드에서 얻은 변환 매트릭스에 따라 확산 텐서의 방향 변경은 원리 방향 보존 또는 PPD 방법을 사용하여 수행해야 합니다. 마지막으로, 확산 시제의 1차 iGen 벡터를 계산하여 morphed atlas GT MRI 이미지에서 환자 섬유 방향의 추정치를 얻습니다. 추정 오류를 측정하기 위해서는 먼저 정상 심장 6개와 고장 난 개 심장 3개의 생체 외 구조 MRI를 고해상도로 촬영합니다.이전 섹션에서 설명한 바와 같이 인간 아틀라스 심장과 유사하게 개의 심장에서 심실을 분리하면 정상 개의 심장에서 1에서 6까지의 심장으로 분절되고 실패한 개의 심장에서 7에서 9까지의 심장으로 분절된 심실을 나타냅니다. 그런 다음 2개에서 6개의 심장 각각을 지도로 사용하여 심장의 심실 섬유 방향에 대한 5개의 서로 다른 추정치를 얻습니다. 다음으로 7번, 8번, 9번 심장에서 실패한 심실 각각에 대한 섬유 방향을 추정하고, 1번 심장을 추정된 섬유 세트의 모든 데이터 포인트에 대한 아틀라스로 사용하고, 방향은 추정 오차를 계산하며, 여기서 theta E와 theta A는 각각 심장에서 해당 지점에서 추정 및 획득된 섬유 방향의 경사각입니다.하나의 구성 6 모델은 DT MRI가 획득 한 심장 1의 섬유 방향으로 첫 번째 모델을 구성하고 추정 된 섬유 방향, 심장 데이터 세트, 3 개 각각에 대해 하나씩 모델 2에서 6까지 구성합니다. 실패한 심장 기하학은 두 개의 심실 모델을 구성하는데, 하나는 DT MRA가 획득한 섬유 방향을 사용하고 다른 하나는 추정된 섬유 방향을 사용합니다. 여기서 모델의 공간 해상도는 600미크론이어야 합니다.다음은 심부전 모델을 나타냅니다. DT를 통해 MRI는 모델에서 모델 7에서 9로 섬유를 획득하고 모델에서 모델 10에서 12로 추정된 섬유를 획득했습니다. mono domain representation을 사용하여 여기에 표시된 관리 방정식을 활용하고 소프트웨어 패키지 carp by cardio solve를 사용하여 텍스트 프로토콜에 자세히 설명되어 있는 심장 조직을 설명하고, 여기에 표시된 대로 PACE 인사이트를 사용하여 모든 모델로 부비동 리듬을 시뮬레이션하고 7번 심장에 오버레이합니다.다음으로, 여기에 예시된 바와 같이 전극 위치가 있는 S one S 두 페이싱 프로토콜을 사용하여 6개의 실패한 모델에서 재진입 심실 빈맥을 유도합니다.이를 달성하기 위해 S 1과 S 2 사이의 타이밍을 선택하여 S 2 분만 후 2초 동안 지속적인 심실 빈맥 활성을 얻습니다. S one S two 타이밍에 대해 심실 빈맥이 유발되지 않는 경우 각 시뮬레이션에 대해 빈맥이 유도될 때까지 전도도를 최대 70%까지 줄입니다. 심장 기저부 근처의 두 지점 사이의 세포 외 전위의 차이를 취하여 유사 ECG를 계산합니다.점들은 18cm 떨어져 있으며, 이들을 연결하는 선이 E, 1 및 E 2로 표시된 바와 같이 격막의 기본 정점 평면에 수직이 되도록 하며, 추정된 섬유 배향을 가진 각 시뮬레이션에 대해 여기에 표시된 공식을 사용하여 매드 메트릭을 계산하며, 여기서 X는 추정된 광섬유 배향의 ECG 파형입니다. Y는 획득한 광섬유 배향의 ECG 파형입니다. X 마이너스는 x의 평균값입니다.Y 마이너스는 Y의 평균값이고, 그 다음에는 X와 Y의 길이입니다. 여기에 표시된 것은 청록색 섬유로 표시된 추정 섬유 방향과 노란색으로 표시된 DT MRI 획득 섬유 방향으로 표시된 건강한 심장과 병든 심장의 간소화된 시각화입니다. 더 자세히 살펴보면 획득된 섬유 방향과 추정된 섬유 방향 사이의 유사한 정렬을 볼 수 있습니다. 획득한 섬유와 추정된 섬유 사이의 경사각 차이는 색상을 사용하여 평균 추정 오차 각도를 나타내는 3D 분포 모델에서 더 쉽게 볼 수 있습니다.색상 막대의 범위는 이 데이터에서 0도에서 175도까지입니다. 각 오차 정도에서 복셀의 수를 보여주는 히스토그램은 정상 심장과 고장 심장 모두에 대해 표시됩니다. 이러한 결과는 예측된 섬유의 경사각, 정상 심장 및 고장 심장의 방향이 체외 DT MRI에 의해 획득된 것과 유사하다는 것을 보여줍니다.그런 다음 시뮬레이션된 활성화 맵을 사용하여 심장 전체의 전기 신호 전파와 관련하여 획득 및 추정된 광섬유 방향을 비교합니다. 색상은 색상 범례에 설명된 대로 활성화 시간을 나타냅니다. 왼쪽의 활성화 맵은 획득한 섬유 방향을 나타내는 모델 1을 사용한 부비동 리듬 시뮬레이션을 위한 것이고, 오른쪽의 활성화 맵은 부비동 리듬 시뮬레이션을 위한 것입니다.모델 2에서 6은 추정된 섬유 방향을 나타냅니다. 추정된 섬유 방향에 해당하는 활성화 맵의 평균을 구할 때, 이들과 모델 1 간의 평균 전체 차이는 최소화됩니다. 모델 1과 모델 3을 사용한 부비동 리듬 시뮬레이션의 유사 ECG는 동일한 형태를 보이며 MAD 점수가 4.14%로 낮았습니다.마찬가지로, 부비동 리듬 시뮬레이션의 활성화 맵을 병든 심장의 획득 및 추정된 섬유 방향과 비교할 때 낮은 MAD 점수가 나타났습니다.MAD 점수는 하트 3.8, 하트 9에서 7에서 6.1 사이였습니다. 이것은 획득된 섬유 배향과 추정된 섬유 배향 사이의 높은 상관 관계를 나타냅니다 일단 숙달되면 이 절차를 따라 적절하게 수행하면 이 기술을 몇 시간 내에 실행할 수 있습니다. 섬유 배향의 추정은 심근경색이 있는 상태에서 방법의 효능을 테스트하기 위해 허혈성 심근병증이 있는 심장에서 수행할 수 있습니다.이 기술의 개발은 심장 기능에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 기초 과학에서 클리닉으로 변환하여 환자의 침대 옆에서 심장 리듬 장애를 치료하기 위한 개입을 안내하는 데 사용할 수 있는 길을 열었습니다.

patient-specific-modeling-heart-estimation-ventricular-fiber

Research

연구

JoVE Journal

Bioengineering

생명공학

이 보고서는 방법론과 스트레치 유발 심방 세동 동안 Langendorff - perfused 양의 마음을 그대로 좌심방의 전기적 자극을 동시에 endocardial와 epicardial 광학 매핑의 결과에 대한 자세한 설명을 제공합니다.

스트레치 유도 심방세동 세동의 쉽 모델에서 고해상도 Endocardial 및 Epicardial 광학 매핑

본 연구의 목적은 다시하고 대조 전산화 단층 촬영 검사에서 생성 3D 재구성을 사용하여 인간의 심장 정맥 시스템의 해부학에 액세스 할 수 있습니다.

콘트라스트 계산하기 관류 고정 시편의 단층 촬영을 이용하여 인간의 심장 정맥 시스템의 해부학 적 재건

이 프로토콜은 전자 현미경 검사 법 그리고 confocal 현미경 검사 법 심상에서 cardiomyocytes의 세포내 구조의 공간적 상세한 유한 요소 모델을 생성 하는 새로운 방법을 설명 합니다. 이 공간 세부 모델의 파워는 칼슘 신호 및 생체에서 사례 연구를 사용 하 여 보여 줍니다.

Cardiomyocyte 시스템 생물학에서 세포 아키텍처의 역할을 연구 하기 Cardiomyocyte의 구조적으로 현실적인 유한 요소 형상 모델 생성

이 연구의 목적은 번역 동물 모델을 사용하여 심장 역학을 조사하는 방법을 확립하는 것이었습니다. 기술된 실험 접근법은 분리되고 손상되지 않은 돼지 심장 모델에서 전기 적 활동을 평가하기 위한 전기 생리학 연구와 함께 이중 방출 광검을 통합합니다.

전 비보 랑엔도르프-퍼블릭 하트의 검문 및 전기생리학 연구

이 작품은 일괄 매개 변수 접근 방식과 유한 요소 분석을 기반으로 보존 된 배출 분획을 가진 심부전의 두 가지 계산 모델을 소개합니다. 이러한 모델은 압력 과부하 및 심실 규정 준수 감소에 의해 유도된 좌심실 및 관련 혈관의 혈역학적 변화를 평가하는 데 사용됩니다.

보존된 배출 분수로 심부전의 덩어리 매개변수 및 유한 원소 모델링

이 연구는 마우스 심혼의 좌심실 기능 적 파라미터를 정량화하기 위한 포괄적인 심장 혈관 자기 공명 영상 (CMR) 프로토콜을 설명합니다. 이 프로토콜은 CMR 이미지의 수집, 후처리 및 분석뿐만 아니라 다양한 심장 기능 매개 변수의 평가를 설명합니다.

심혈관 자기 공명 영상에 의한 마우스 심장 좌심실 기능, 심근 균주 및 혈역학력의 정량화

환자 별 모델은 수술 계획을 개발하거나 학습 할 때 외과 의사와 동료의 자신감을 향상시킵니다. 3차원(3D) 프린터는 수술 준비를 위한 적절한 세부 정보를 생성하지만 조직 햅틱 충실도를 복제하지 못합니다. 3D 프린팅 정밀도와 시뮬레이션 된 실리콘 조직을 결합한 환자 별 실리콘 심장 모델의 생성을 자세히 설명하는 프로토콜이 제공됩니다.

수술 전 계획 및 실습 교육에서 응용 프로그램을 갖춘 환자 별 실리콘 심장 모델 생성

이 프로토콜은 심장의 멀티 스케일 전기 기계 모델을 적용하여 환자 별 초음파 이미지에서 좌심실의 파라 메트릭 모델을 자동으로 생성하는 SILICOFCM 플랫폼의 워크 플로우를 보여줍니다. 이 플랫폼은 실제 임상 시험을 줄이고 긍정적 인 치료 결과를 극대화하기위한 인실리코 임상 시험을 가능하게합니다.

실리코에 위치 심혈관 질환에 대한 임상 시험

정확한 심장 내 심장 초음파(ICE)는 유망하고 유망한 심장 구조 추정 방법인 좌심방 구조를 추정하는 데 상당한 정확도를 보여줍니다. 여기서는 ICE 및 FAM(Fast Anatomical Mapping) 카테터 리모델링을 통한 좌심방 및 폐정맥의 3차원 모델링을 위한 프로토콜을 제안합니다.

정확한 심장 내 심장 초음파 접근 방식을 사용한 좌심방 및 폐 정맥의 3차원 모델링

생체 내 cine 혈관 내 초음파 이미지는 다양한 압력 부하 조건에 해당하는 관상 동맥 단면 움직임을 보여줍니다. 유한 요소 모델을 기반으로 반복 계획을 사용하여 계산 모델과 의료 이미지의 관상 동맥 움직임을 일치시켜 생체 내에서 관상 동맥의 환자 특정 기계적 특성을 결정했습니다.

인간 관상동맥의 생체 내 기계적 특성을 정량화하기 위한 혈관 내 초음파 이미지 기반 유한 요소 모델링 접근 방식 

학습하세요 환자 맞춤형 심장 모델링을 위한 심실 섬유 방향 추정 방법을 알아보세요. CT 또는 MRI 영상에서 아틀라스 심장 형태를 변형하여 섬유 방향을 추정하고, 견과 심장을 활용한 검증을 통해 정확성을 입증합니다.

심장의 환자 별 모델링 : 심실 섬유 오리엔테이션의 추정

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