Name: Ultrasone beoordeling van myocard microstructuur (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-01-14T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 53 s
Description: Leer een ultrasone beoordeling van myocard microstructuur met behulp van een imaging-algoritme en open-access software. Deze methode berekent myocardiale dichtheid via myocard-pericard verhoudingen.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

We zijn dankbaar voor de middelen van de Harvard Medical School/Brigham en Women's Hospital Cardiovascular Physiology Core Laboratory. Dit werk werd gedeeltelijk ondersteund door financiering van de National Institutes of Health grants HL088533, HL071775, HL093148 en HL099073 (RL). MB ontving een American Heart Association founder affiliate postdoctorale fellowship award. KU is een ontvanger van een American Heart Association oprichters affiliate postdoctorale fellowship award. SC werd ondersteund door een prijs van de Ellison Foundation.

1. Voorbereiding van afbeeldingen voor analyses
<ol><li>Verkrijg muriene of menselijke echocardiografische B-modus beelden in de parasternale lange-as weergave. Pas de tijdwinstcompensatie-instellingen en de plaatsing van de zendfocus aan om de visualisatie van de LV en andere hartstructuren in de parasternale weergave te optimaliseren, volgens de gebruikelijke praktijk. Zorg ervoor dat alle afbeeldingen zijn opgeslagen in DICOM-bestandsindeling. Gestandaardiseerde beeldweergaven plaatsen de inferolaterale linkerventrikelwand aan de basis van het frame. Frames moeten het gehele linker ventriculaire myocard en pericardium weergeven. De resolutie moet hoog genoeg zijn om de pericardrand, myocardwand en endocardiale rand van de linkerventrikel af te bakenen. Verwijder afbeeldingen met overtollige uitval of afbeeldingsartefacten.</li>
	<li>Importeer een afbeeldingsbestand voor analyse in ImageJ softwareplatform v1.46 als een DICOM-bestand. Converteer het bestand naar een 8-bits afbeeldingsbestand.</li>
	<li>Blader door opeenvolgende frames van de hartcyclus totdat u een geschikt einddiastolisch frame van de juiste kwaliteit bereikt. U kunt ook het einddiastolische frame in een echocardiografisch weergaveprogramma selecteren en vervolgens exporteren naar een .jpg-bestandsindeling met hoge resolutie voor gebruik in ImageJ. Identificeer de frames die zich het dichtst bij end-diastole bevindt met behulp van de R-golf van de ECG-tracering en identificeer vervolgens het beste frame dat de LV vastlegt met een maximale interne dimensie. Beschouw dit enkele frame als het einddiastolische frame.</li>
	<li>Er wordt voorgesteld dat gebruikers verblind worden door de identiteit van het onderwerp bij het selecteren van regio's van belang.</li>
</ol>2. ROI-bemonstering
<ol><li>Pericardiale referentieselectie. Bij het selecteren van het pericardgebied van belang (ROI), streven naar de heterogeniteit van het pericardweefsel vast te leggen. Houd er rekening mee dat de helderheid en het contrast van het beeld kunnen worden aangepast voor ROI-selectie, indien nodig, zonder enig effect op de analyseresultaten.<ol>
<li>Selecteer met het rechthoektekengereedschap van ImageJ een rechthoek met een lengte die het middelste derde deel van de basale inferolaterale pericardwand nadert.</li>
		<li>Maak het formaat van de rechthoekige ROI om de breedte van het pericard te overspannen met behulp van het hulpprogramma ROI-maatvoering.</li>
		<li>Draai de ROI om binnen het pericardgebied te liggen met behulp van het roteergereedschap van ImageJ.</li>
		<li>Breng de nodige aanpassingen aan de hoeken van de pericardiale ROI aan. Leg een laatste pericardgebied van belang vast dat zich in het middelste derde deel van de pericardwand bevindt en de breedte van de pericardwand omvat zonder zich uit te breiden naar de myocard- of extra-cardiale regio's. Streef ernaar om dezelfde relatieve locatie en hetzelfde percentage van het totale pericardgebied vast te leggen voor alle metingen die in een bepaald onderzoek zijn uitgevoerd.</li>
		<li>Pas het algoritme toe op de selectie via ImageJ-analysetools (zie paragraaf 3).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Myocard selectie. Probeer nogmaals de heterogeniteit van het myocardweefsel in het middelste derde deel van de basale inferolaterale myocardwand vast te leggen. Houd er rekening mee dat de helderheid en het contrast van het beeld kunnen worden aangepast voor ROI-selectie, indien nodig, zonder enig effect op de analyseresultaten.<ol>
<li>Selecteer een rechthoek die de breedte van de myocardwand overspant, met uitzondering van het endocardium en epicardium. Zorg ervoor dat de myocardselectie naast de pericardselectie en in dezelfde thetahoek ligt. Neem geen gebieden van papillaire spieren op binnen het selectiegebied.</li>
		<li>Draai de myocard ROI zodanig dat deze parallel aan de pericardiale selectie ligt.</li>
		<li>Breng de nodige aanpassingen aan de hoeken van de myocard ROI. Isoleer een laatste myocardgebied van belang dat zich in het middelste derde deel van de myocardwand bevindt en vangt de breedte van de muur op zonder zich uit te breiden naar de pericardiale of intraluminale gebieden.</li>
		<li>Pas het algoritme toe op de selectie via een ImageJ-macro.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Gegevensanalyse en -verwerking
<ol><li>Installeer de ImageJ-macro met de naam "getHistogramValues.txt".</li>
	<li>Gebruik de ImageJ histogram analyse tool om een voorbeeld te bekijken van de verdeling van signaalintensiteitswaarden binnen de ROI (voer deze stap uit voor de pericardiale selectie en voor de myocardselectie).</li>
	<li>Gebruik de ImageJ-macro om deze signaaldichtheidswaarden op te nemen voor de ROI (voer deze stap uit voor de pericardselectie en voor de myocardselectie).<ol>
<li>Wijs een intensiteitswaarde van 0 (donkerste) tot 255 (helderste) eenheden toe aan elke pixel binnen de selectie.</li>
		<li>Rangschik de intensiteitswaarden hiërarchisch, in volgorde van toenemende intensiteit, om een verdeling van de signaalintensiteit te produceren.</li>
		<li>Selecteer en rapporteer de volgende percentielwaarden voor de verdeling: 20e percentiel, 50e percentiel (mediaan) en 80e percentiel. </li>
	</ol>
</li>
	<li>Normaliseer myocardintensiteiten met behulp van de pericardverwijzing.<ol>
<li>Normaliseer door de myocard percentielwaarden van intensiteit te delen door de overeenkomstige pericardiale percentielwaarden van intensiteit12, of door de myocard percentielwaarde van intensiteit af te trekken van de pericardiale percentielwaarde van intensiteit13.</li>
		<li>Rapporteer waarden voor de vier analytische methoden: genormaliseerde myocard-naar-pericardiale waarden voor het 20e percentiel, 50e percentiel (mediaan) en 80e percentiel waarden.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Cyclische variabiliteit kwantificeren
<ol><li>Pas algoritme toe op myocardselecties via opeenvolgende frames van het DICOM-bestand en beweeg door de hartcyclus. Vergelijk verschillen in intensiteitsverdelingen tussen frames, met aandacht voor end-systolische en enddiastolische frames. Alle hierboven beschreven beeldanalyses worden offline uitgevoerd op niet-invasieve echocardiografische afbeeldingen die eerder zijn verkregen en digitaal zijn opgeslagen in DICOM-formaat. Alle onderzoeksprotocollen werden goedgekeurd door de Brigham and Women's Institutional Review Board en de Harvard Medical Area Standing Institutional Animal Care and Use Committee.</li>
</ol>

<ol><li>Yamada, S., Komuro, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrated+backscatter+for+the+assessment+of+myocardial+viability%5BTitle%5D)+AND+%22Curr.+Opin.+Cardiol%22%5BJournal%5D)">Integrated backscatter for the assessment of myocardial viability.</a> Curr. Opin. Cardiol. 21, 433-437 (2006).</li>
<li>Mimbs, J. W., O'Donnell, M., Bauwens, D., Miller, J. W., Sobel, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+dependence+of+ultrasonic+attenuation+and+backscatter+on+collagen+content+in+dog+and+rabbit+hearts%5BTitle%5D)+AND+%22Circ.+Res%22%5BJournal%5D)">The dependence of ultrasonic attenuation and backscatter on collagen content in dog and rabbit hearts.</a> Circ. Res. 47, 49-58 (1980).</li>
<li>Picano, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+quantitative+ultrasonic+evaluation+of+myocardial+fibrosis+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">In vivo quantitative ultrasonic evaluation of myocardial fibrosis in humans.</a> Circulation. 81, 58-64 (1990).</li>
<li>Mizuno, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Myocardial+ultrasonic+tissue+characterization+for+estimating+histological+abnormalities+in+hypertrophic+cardiomyopathy%3A+comparison+with+endomyocardial+biopsy+findings%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiology%22%5BJournal%5D)">Myocardial ultrasonic tissue characterization for estimating histological abnormalities in hypertrophic cardiomyopathy: comparison with endomyocardial biopsy findings.</a> Cardiology. 96, 16-23 (2001).</li>
<li>Mizuno, R., Fujimoto, S., Saito, Y., Nakamura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-invasive+quantitation+of+myocardial+fibrosis+using+combined+tissue+harmonic+imaging+and+integrated+backscatter+analysis+in+dilated+cardiomyopathy%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiology%22%5BJournal%5D)">Non-invasive quantitation of myocardial fibrosis using combined tissue harmonic imaging and integrated backscatter analysis in dilated cardiomyopathy.</a> Cardiology. 108, 11-17 (2007).</li>
<li>Marini, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cyclic+variation+in+myocardial+gray+level+as+a+marker+of+viability+in+man.+A+videodensitometric+study%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+Heart.+J%22%5BJournal%5D)">Cyclic variation in myocardial gray level as a marker of viability in man. A videodensitometric study.</a> Eur. Heart. J. 17, 472-479 (1996).</li>
<li>Komuro, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sensitive+detection+of+myocardial+viability+in+chronic+coronary+artery+disease+by+ultrasonic+integrated+backscatter+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Soc.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">Sensitive detection of myocardial viability in chronic coronary artery disease by ultrasonic integrated backscatter analysis.</a> J. Am. Soc. Echocardiogr. 18, 26-31 (2005).</li>
<li>Ciulla, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Echocardiographic+patterns+of+myocardial+fibrosis+in+hypertensive+patients%3A+endomyocardial+biopsy+versus+ultrasonic+tissue+characterization%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Soc.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">Echocardiographic patterns of myocardial fibrosis in hypertensive patients: endomyocardial biopsy versus ultrasonic tissue characterization.</a> J. Am. Soc. Echocardiogr. 10, 657-664 (1997).</li>
<li>Maceira, A. M., Barba, J., Varo, N., Beloqui, O., Diez, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ultrasonic+backscatter+and+serum+marker+of+cardiac+fibrosis+in+hypertensives%5BTitle%5D)+AND+%22Hypertension%22%5BJournal%5D)">Ultrasonic backscatter and serum marker of cardiac fibrosis in hypertensives.</a> Hypertension. 39, 923-928 (2002).</li>
<li>D'Hooge, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+frame+rate+myocardial+integrated+backscatter.+Does+this+change+our+understanding+of+this+acoustic+parameter%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">High frame rate myocardial integrated backscatter. Does this change our understanding of this acoustic parameter.</a> Eur. J. Echocardiogr. 1, 32-41 (2000).</li>
<li>Finch-Johnston, A. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cyclic+variation+of+integrated+backscatter%3A+dependence+of+time+delay+on+the+echocardiographic+view+used+and+the+myocardial+segment+analyzed%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Soc.+Echocardiogr%22%5BJournal%5D)">Cyclic variation of integrated backscatter: dependence of time delay on the echocardiographic view used and the myocardial segment analyzed.</a> J. Am. Soc. Echocardiogr. 13, 9-17 (2000).</li>
<li>Di Bello, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Increased+echodensity+of+myocardial+wall+in+the+diabetic+heart%3A+an+ultrasound+tissue+characterization+study%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Coll.+Cardiol%22%5BJournal%5D)">Increased echodensity of myocardial wall in the diabetic heart: an ultrasound tissue characterization study.</a> J. Am. Coll. Cardiol. 25, 1408-1415 (1995).</li>
<li>Takiuchi, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+ultrasonic+tissue+characterization+can+identify+high-risk+atherosclerotic+alteration+in+human+carotid+arteries%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Quantitative ultrasonic tissue characterization can identify high-risk atherosclerotic alteration in human carotid arteries.</a> Circulation. 102, 766-770 (2000).</li>
<li>Querejeta, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Serum+carboxy-terminal+propeptide+of+procollagen+type+I+is+a+marker+of+myocardial+fibrosis+in+hypertensive+heart+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Serum carboxy-terminal propeptide of procollagen type I is a marker of myocardial fibrosis in hypertensive heart disease.</a> Circulation. 101, 1729-1735 (2000).</li>
</ol>

Geen belangenconflicten aangegeven.

We beschrijven het protocol voor een beeldanalysealgoritme dat de sonografische signaalintensiteitsverdeling kwantificeert en op zijn beurt een surrogaatmaat van myocardmicrostructuur biedt. Gestandaardiseerde functies van het protocol, waaronder selectie, grootte en positionering van de ROI en referentieregio, dienen om de variabiliteit tussen gebruikers en onderwerpen te minimaliseren. We tonen aan dat wanneer toegepast op end-diastolische echocardiografische beelden met één frame, het algoritme op de juiste manier ond...

Echocardiografie is een breed toegankelijke beeldvormingsmodaliteit die vaak wordt gebruikt om veranderingen in de hartstructuur en -functie niet-invasief te karakteriseren en te kwantificeren. Ultrasone beoordelingen van hartweefsel kunnen analyses omvatten van de intensiteit van het backscatter-signaal binnen een bepaald gebied van belang op een enkel moment, evenals in de loop van de hartcyclus. Eerdere studies hebben gesuggereerd dat metingen van sonografische signaalintensiteit de onderliggende aanwezigheid van myocardvezeldisarray, levensvatbaar versus niet-levensvatbaar myocardweefsel en interstitiële fibrose1-3kunnen identificeren. We verwijzen naar myocard 'microstructuur' als de weefselarchitectuur die met behulp van sonografische analyse kan worden gekarakteriseerd boven lineaire metingen van brutogrootte en morfologie. Dienovereenkomstig zijn analyses van sonografische signaalintensiteit gebruikt om microstructurele veranderingen van myocardweefsel te evalueren in de setting van hypertrofische en verwijde cardiomyopathie4,5, chronische coronaire hartziekte6,7en hypertensieve hartziekte8,9. Eerder vastgestelde technieken zijn echter voornamelijk gebaseerd op de geïntegreerde of gemiddelde waarde van backscattersignaalintensiteiten, die gevoelig kunnen zijn voor variabiliteit door willekeurige ruis5, aliasgegevens van lage framesnelheden10, en tijdvertragingen voor algoritmen op basis van cyclische variatie11.
Hierin beschrijven we de methode voor het gebruik van een op echografie gebaseerd beeldanalysealgoritme dat zich uitstrekt van eerdere methoden; dit algoritme richt zich op één einddiastolisch frame voor beeldanalyse en is verantwoordelijk voor de volledige verdeling van signaalintensiteitswaarden die zijn afgeleid van een bepaald myocardmonster. Door het pericardium te gebruiken als een in-frame referentie12,13, kwantificeert het algoritme reproduceerbaar variatie in sonografische signaalintensiteitsverdelingen en biedt het een verbeterde surrogaatmaat van myocardmicrostructuur. In een stapsgewijs protocol beschrijven we methoden voor het voorbereiden van afbeeldingen voor gebruik, het bemonsteren van interessegebieden en het verwerken van gegevens binnen geselecteerde regio's van belang. We tonen ook representatieve resultaten van het toepassen van het algoritme op echocardiografische beelden verkregen van muizen en mensen met variabele blootstelling aan afterload stress op de linkerventrikel.

<table><tbody><tr><td>ImageJ v 1.46</td><td>NIH (Bethesda, MD)</td><td></td><td>open access software</td></tr><tr><td>Power ShowCase</td><td>Trillium Technology (Ann Arbor, MI)</td><td></td><td>commerciële software</td></tr></tbody></table>

ultrasone beoordeling van myocard microstructuur

Ultrasonic Assessment of Myocardial Microstructure

Echocardiografie is een breed toegankelijke beeldvormingsmodaliteit die vaak wordt gebruikt om veranderingen in de hartstructuur en -functie niet-invasief te karakteriseren en te kwantificeren. Ultrasone beoordelingen van hartweefsel kunnen analyses van backscatter signaalintensiteit binnen een bepaald gebied van belang omvatten. Eerder vastgestelde technieken zijn voornamelijk gebaseerd op de geïntegreerde of gemiddelde waarde van backscatter-signaalintensiteiten, die vatbaar kunnen zijn voor variabiliteit van aliasgegevens van lage framesnelheden en tijdvertragingen voor algoritmen op basis van cyclische variatie. Hierin beschrijven we een op echografie gebaseerd beeldalgoritme dat zich uitstrekt van eerdere methoden, kan worden toegepast op één beeldframe en de volledige verdeling van signaalintensiteitswaarden verklaart die zijn afgeleid van een bepaald myocardmonster. Wanneer toegepast op representatieve muis- en menselijke beeldvormingsgegevens, maakt het algoritme onderscheid tussen proefpersonen met en zonder blootstelling aan chronische afterloadweerstand. Het algoritme biedt een verbeterde surrogaatmeting van myocardmicrostructuur en kan worden uitgevoerd met behulp van open-access beeldanalysesoftware.

Signaalintensiteitsanalyse wordt uitgevoerd in 4 hoofdstappen(figuur 1),waaronder: 1) beeldselectie en -opmaak, 2) bemonstering roi en referentiegebieden, 3) algoritmetoepassing en 4) verwerking van eindwaarden om myocard-tot-pericardiale intensiteitsverhoudingen op te leveren. Selectie en grootte van de ROI is gestandaardiseerd om interuser- en intrauservariabiliteit te beperken (Figuur 2). De positionering van elke ROI is ook gestandaardiseerd met betrekking tot de anatomische structur...

Echocardiografie wordt vaak gebruikt om veranderingen in de hartstructuur en -functie niet-invasief te karakteriseren en te kwantificeren. We beschrijven een op echografie gebaseerd beeldalgoritme dat een verbeterde surrogaatmeting van myocardmicrostructuur biedt en kan worden uitgevoerd met behulp van open-access beeldanalysesoftware.

Ultrasone beoordeling van myocard microstructuur

Echocardiography is a widely accessible imaging modality that is commonly used to noninvasively characterize and quantify changes in cardiac structure and ...

Het algemene doel van deze procedure is om een surrogaatmaat te bieden voor de microstructuur van het myocard met behulp van een op echografie gebaseerd beeldvormingsalgoritme en open-access beeldanalysesoftware. Dit wordt bereikt door eerst een digitaal echocardiografisch beeld te selecteren en te formatteren. De tweede stap is om het myocardgebied van belang en een periccardiale referentiegebied te selecteren.Vervolgens worden de gegevens verwerkt na toepassing van het algoritme met behulp van het Image J-softwareprogramma. De laatste stap is het verwerken van de uiteindelijke waarden en het produceren van output in de vorm van myocardiale naar periccardiale verhoudingen. Uiteindelijk wordt het echografiesignaal van een geselecteerd echocardiografisch gebied van belang verwerkt om een maat voor de myocarddichtheid te verkrijgen die informatie geeft over een surrogaatmaat voor weefselmicrostructuur.Het belangrijkste voordeel van deze techniek ten opzichte van bestaande methoden zoals traditionele, lineaire of tweedimensionale echografie-gebaseerde beoordelingen van de hartstructuur is dat het echocardiografische analyse mogelijk maakt om zowel de kwantificering van myocardweefselmicrostructuur als de kwantificering van macroscopische hartparameters te omvatten. Bovendien maakt het gebruik van open-source software. Na het verkrijgen van mariene of menselijke echocardiografische B-modusbeelden in de parasternal lange as-weergave. Gebruik Image J om het DICOM-bestand van het te analyseren beeld te openen en het bestand om te zetten in een acht-bits afbeeldingsbestand.De inferolaterale linker ventrikelwand moet aan de basis van het frame verschijnen, de frames moeten het gehele linker ventrikelmyocard en periccardium weergeven en de resolutie moet hoog genoeg zijn om de periccardiale rand, de myocardiale wand en de endocardiale rand van de linker ventrikel te onderscheiden. Gooi alle beelden weg met overtollige dropout of beeldartefacten. Blader door opeenvolgende frames van de hartcyclus met behulp van de R-golf van de ECG-tracering om de frames te identificeren die het dichtst bij het einddiastole liggen.Identificeer vervolgens het enkele frame dat het best de maximale interne dimensie van de linker ventrikel vastlegt. Beschouw dit enkele frame, het endodiastolische frame. Selecteer vervolgens het periccardiale gebied van belang, met als doel de heterogeniteit van het periccardiale weefsel te vangen.Dit doet u door de grijstintenbereik en consistentie van het algehele periccardium te beoordelen en een gebied van belang te selecteren dat representatief is voor deze attributen. Pas het beeld, de helderheid en het contrast voor de selectie van het gebied van belang aan zoals nodig. Gebruik de rechthoektekentool van Image J om een rechthoek te selecteren met een lengte die het middelste derde deel van de basale inferolaterale periccardiale wand benadert.Verander de grootte van het rechthoekige gebied van belang om de breedte van het periccardium te overspannen met behulp van de ROI-groottetool. Gebruik vervolgens de rotatietool van Image J om het gebied van belang te draaien zodat het binnen de periccardiale regio ligt. Selecteer indien nodig de handmatige aanpassingstool om de hoeken van het periccardiale gebied van belang aan te passen wanneer de aanpassingen voltooid zijn.Het periccardiale gebied van belang moet zich in het middelste derde deel van de periccardiale wand bevinden en de breedte van de periccardiale wand omvatten met uitbreiding naar de myocardiale of extracardiale regio's. Streef ernaar om dezelfde relatieve locatie en percentage van het totale periccardiale gebied voor alle metingen in een bepaalde studie te vangen. Om een histogram van intensiteitswaarden te genereren, installeert u een Image J histogram macro genaamd get histogram values.Voer de histogrammacro uit om de verdeling van signaalintensiteitswaarden binnen het geselecteerde periccardiale gebied van belang te bekijken. De macro registreert de signaaldichtheidswaarden voor het gebied van belang en naar tekenen en intensiteitswaarde van nul eenheden voor de donkerste tot 255 eenheden voor de helderste voor elk pixel binnen de selectie om een verdeling van signaalintensiteit te produceren. De macro rapporteert de 20e, 50e en 80e percentiel voor de verdeling.Bij het selecteren van het myocardgebied van belang, streef ernaar om ook de heterogeniteit van het myocardweefsel binnen het middelste derde deel van de basale inferolaterale myocardiale wand te vangen. Pas zoals eerder, het beeld, de helderheid en het contrast aan zoals nodig. Selecteer een rechthoek die de breedte van de myocardiale wand overspant, met uitzondering van het endocardium en epicardium.Neem geen gebieden met papillaire spier op binnen het selectiegebied. Het positioneren van het gebied van belang is sterk gebruikersafhankelijk. Om succes te garanderen, moet de gebruiker een schatting maken van de belangrijkste grenzen. Draai het myocardiale gebied van belang zodanig dat het naast en parallel aan de periccardiale selectie ligt.Maak eventueel noodzakelijke aanpassingen aan de hoeken van het myocardiale gebied van belang, isoleer een uiteindelijk myocardiaal gebied van belang dat zich binnen het middelste derde deel van de myocardiale wand bevindt en de breedte van de wand vastlegt zonder uitbreiding naar de periccardiale of intraluminale regio's zoals eerder getoond. Gebruik de Image J histogram macro om de verdeling van signaalintensiteitswaarden binnen het myocardiale gebied van belang te bekijken. De volgende stap is het normaliseren van de myocardiale intensiteiten met behulp van de eerder verkregen periccardiale referentiegegevens. Begin met het delen van de myocardiale percentielwaarden van intensiteit door de overeenkomstige periccardiale percentiel.Intensiteitswaarden rapporteren waarden voor de genormaliseerde myocardiale naar periccardiale waarden voor de 20e percentiel, 50e percentiel en 80e percentiel waarden. Pas deze analyse toe op myocardiale selecties door opeenvolgende frames van het DICOM-bestand met speciale aandacht voor endsystolische en enddiastolische frames. De sonografische signaalintensiteit varieert gedurende de hartcyclus zoals hier getoond voor controlemuisjes, de cyclische variabiliteit werd beoordeeld met behulp van drie snijpuntwaarden, 20e percentiel, 50e percentiel en 80e percentiel.De cyclische variabiliteit is duidelijker bij muizen die een band om de aorta hadden om de uitstromingsweerstand te verhogen. Merk op dat de relatieve cyclische variabili

ultrasonic-assessment-of-myocardial-microstructure

Research

JoVE Journal

Medicine

Geneeskunde

Transthoracale echocardiografie biedt een niet-invasieve methode voor de evaluatie van de hartfunctie bij muizen. Een combinatie van echografie en Doppler beeldvormende technieken kan worden gebruikt voor dimensionele metingen van het hart en intracardiale bloedstroom, die samen zorgen voor een evaluatie van cardiale systolische en diastolische prestaties te verkrijgen.

Transthoracale echocardiografie in Muizen

Hoge frequentie Doppler-echografie is een nieuwe technologie voor de beoordeling van regionale myocardiale functie. Dit werk presenteert eerste bewijs waaruit de toepasselijkheid van deze veelzijdige imaging platform voor de herhaalde meting van het myocard stam, dp / dt, en mitralisinsufficiëntie in de ischemie-reperfusie (IR) muizen hart.

Hoogfrequente hoge resolutie Echocardiografie: eerste bewijs op niet-invasieve Herhaalde Maatregel van myocard Strain, contractiliteit, en mitralisinsufficiëntie in de Ischemie-reperfusie Murine Hart

Foetale en perinatale sterfte is een gemeenschappelijk kenmerk bij het bestuderen van genetische veranderingen die van invloed cardiale ontwikkeling. Hoogfrequente echografie is verbeterd 2-D resolutie en kan uitstekende informatie te verstrekken over de vroege ontwikkeling van het hart en is een ideale methode om de impact op cardiale structuur en functie te detecteren voorafgaand aan het overlijden.

Murine Foetale echocardiografie

Rechterventrikel (RV) disfunctie is cruciaal voor het ontstaan ​​van hart-en vaatziekten, maar beperkt voorhanden zijn voor de evaluatie ervan. Recente ontwikkelingen in de echografie zorgen voor een niet-invasieve en accurate optie voor longitudinale RV studie. Hierin hebben we een stap-voor-stap echocardiografische onder toepassing van een muizenmodel van drukoverbelasting detail.

Beoordeling van de rechter ventrikel structuur en functie in een muismodel van longslagader Vernauwing door Transthoracale Echocardiografie

Deze methode beschrijft het gebruik van Quantum Micro-Computed Tomography (MicroCT) om de hartmorfologie, functie, perfusie, metabolisme en levensvatbaarheid te beoordelen met behulp van een gejodeerd contrastmiddel bij muizen met experimenteel geïnduceerde myocardischemie. De techniek kan worden toegepast voor niet-destructieve, longitudinale in vivo beeldvorming met hoge doorvoer van verschillende diermodellen van menselijke hartaandoeningen.

In vivo kwantitatieve beoordeling van myocard structuur, functie, perfusie en levensvatbaarheid Met behulp van Cardiac Micro-computertomografie

Het doel van dit protocol is om niet-invasief beoordelen cardiale structurele en functionele veranderingen in een muismodel van hart-en vaatziekten door dwarse aorta vernauwing, met behulp van B- en M-mode echocardiografie en kleur / pulse wave Doppler imaging.

Beoordeling van Cardiac morfologische en functionele veranderingen in muismodel van Transversale Aorta Vernauwing door Echocardiografie Imaging

Dit protocol geeft een gedetailleerde beschrijving van de echocardiografische benadering voor uitgebreide fenotypering van de hart- en hartklepfunctie bij muizen.

Echocardiografische benaderingen en protocollen voor Comprehensive Fenotypische karakterisering van Valvular hart-en vaatziekten in Muizen

Speckle-tracking echocardiografie is een opkomende diagnostische beeldvorming techniek voor de kwantitatieve beoordeling van wereldwijde en regionale hartspierprestatie. Standaard weergave echocardiografische bewegende beelden worden opgenomen en vervorming parameters worden vervolgens gemeten met behulp van geautomatiseerde continue frame per frame van tracking en bewegingsanalyse van spikkels binnen de B-modus beelden van de hartspier.

Transthoracale Speckle Tracking echocardiografie voor de kwantitatieve beoordeling van Linksventriculaire myocardvervorming

Hier beschrijven we een protocol voor het gebruik van in vivo vierdimensionale echografie en ex vivo massaspectrometriebeeldvorming om biomechanische en biomoleculaire veranderingen in het cardiovasculaire systeem van muizen te beoordelen. Deze techniek wordt toegepast om cardiale remodellering te analyseren bij chirurgisch geïnduceerd myocardinfarct en vasculaire veranderingen bij ouder wordende dieren.

Multimodale studie van cardiovasculaire remodellering bij muizen: vierdimensionale echografie en massaspectrometriebeeldvorming

Een nauwkeurige en praktische methode om de parameters te meten achtige stam in myocardiale weefsel is van grote klinische waarde, want het is aangetoond, dat de stam is een meer gevoelige en eerder marker voor contractiele dysfunctie dan de vaak gebruikte parameter EF.

Magnetic Resonance Afgeleide myocard Strain Assessment Met behulp van functie Tracking

Leer een ultrasone beoordeling van myocard microstructuur met behulp van een imaging-algoritme en open-access software. Deze methode berekent myocardiale dichtheid via myocard-pericard verhoudingen.

Ultrasone beoordeling van myocard microstructuur

Meer video's verkennen