Artigo de método

Paciente específico Modelagem do Coração: Estimativa de Orientações de fibra ventriculares

DOI:

10.3791/50125

⸱

8 de janeiro de 2013

 ,  , 
1Institute for Computational Medicine and the Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University

Neste artigo

Resumo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Uma metodologia para estimar orientações de fibra de ventriculares em imagens in vivo de geometrias coração do paciente para a modelagem de personalizado é descrito. Validação da metodologia realizada utilizando normal e não corações caninos demonstrar que que não há diferenças significativas entre as orientações de fibra estimadas e adquirida a um nível clinicamente observável.

Resumo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Específicas do paciente simulações da função cardíaca (dis), destinado a personalizar a terapia cardíaca são dificultados pela ausência de tecnologia de imagem in vivo para adquirir clinicamente orientações fibras miocárdicas. O objetivo deste projeto foi desenvolver uma metodologia para estimar orientações de fibra cardíaca em imagens in vivo de geometrias coração do paciente. Uma representação exacta da geometria ventricular e orientações de fibra foi reconstruído, respectivamente, de alta resolução, ressonância ex vivo estrutural magnética (RM) e imagens do tensor de difusão (DT) de RM de um coração humano normal, referido como o atlas. Geometria ventricular do coração do paciente foi extraído, através da segmentação semi-automática, a partir de uma in vivo tomografia computadorizada de imagem (CT). Utilizando algoritmos de transformação da imagem, a geometria ventricular atlas foi deformada para corresponder ao do paciente. Finalmente, o campo de deformação foi aplicado à fibra atlas orientatíons para obter uma estimativa de orientações de fibra de pacientes. A precisão das estimativas de fibra foi avaliada usando seis normais e três falhando corações caninos. A diferença média absoluta entre ângulos de inclinação de orientações de fibra adquiridos e estimada foi de 15,4 °. Simulações computacionais de mapas de ativação ventricular e pseudo-ECG em ritmo sinusal e taquicardia ventricular indicaram que não há diferenças significativas entre as orientações de fibra estimados e adquirido em um clinicamente observáveis ​​level.The novos insights obtidos a partir do projeto vai preparar o caminho para o desenvolvimento de paciente modelos específicos do coração, que pode ajudar os médicos no diagnóstico personalizado e decisões sobre intervenções eletrofisiológicas.

Introdução

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

A abordagem computacional está a tornar-se central para o avanço do conhecimento da função do coração na saúde e na doença. Estado-da-arte todo coração modelos de eletrofisiologia e eletromecânica estão sendo usados ​​para estudar uma ampla gama de fenômenos, como a propagação ventricular normal, arritmia, desfibrilação, acoplamento eletromecânico, e ressincronização cardíaca 1. No entanto, para a abordagem computacional para ser directamente aplicável no ambiente clínico, é imperativo que os modelos ser específicas do paciente, isto é, os modelos devem basear-se na arquitectura específica e propriedades electrofisiológicas ou electromecânic....

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Protocolo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Estimativa Orientações fibra

  1. Adquirir imagens de ressonância magnética e estruturais DTMRI de um coração humano adulto normal em diástole, a uma resolução de 1 mm 3. Usando ImageJ, extrair o miocárdio ventricular a partir da imagem atlas estrutural por encaixe, para cada fatia do eixo curto, fechado estrias através de um conjunto de pontos de marco colocados ao longo dos limites do epicárdio e endocárdio na fatia (Figura 2A e Figura 2B). Realizar a colocação de pontos de marco manualmente para cada fatia 10 ª na imagem. Obter os pontos marcantes para as restantes fatias através da interpolação line....

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Resultados

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Figura 11, AC exibe visualizações simplificadas de estimativa, bem como orientações DTMRI derivados de fibra em corações normais e falhando. A análise qualitativa mostra que as orientações de fibra de cerca de alinham bem com DTMRI derivados entes. O painel D ilustra, sobreposta sobre a geometria do coração 1, a distribuição do erro de ângulos de inclinação corações normais ", em média, em todos os cinco estimativas. Painel E mostra a distribuição média de erro de falha ângulos de inclinação, os coraçõe.......

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Discussão

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Esta pesquisa demonstra quantitativamente que, na ausência de DTMRI, orientações de fibra do miocárdio dos ventrículos normais e não pode ser estimada a partir de imagens in vivo das suas geometrias para utilização em simulações de electrofisiologia cardíaca. A metodologia proposta é demonstrado com dados in vivo TC, mas é igualmente aplicável a imagens de RM in vivo da geometria ventricular, dirigindo-se a falta de capacidade para adquirir directamente orientações de fibra d.......

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Divulgações

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Não há conflitos de interesse declarados.

Agradecimentos

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Agradecemos os drs. Raimond Winslow, Elliot McVeigh, e Patrick Helm na Johns Hopkins University para fornecer o ex vivo conjuntos de dados de pesquisa online.This foi apoiado pelo National Institutes of Health concessão R01-HL082729 e National Science Foundation concessão CBET-0933029.

....

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
LDDMM Johns Hopkins University http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php
MATLAB Mathworks, Inc. R2011b http://www.mathworks.com/products/matlab/
ImageJ National Institutes of Health http://rsbweb.nih.gov/ij/
Tarântula CAE Software Solutions http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html
CARP CardioSolv http://cardiosolv.com/
Imagens caninos Johns Hopkins University http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php

Referências

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Trayanova, N. Whole Heart Modeling: Applications to Cardiac Electrophysiology and Electromechanics. Circulation Research. 108, 113-128 Forthcoming.
  2. Vadakkumpadan, F., Arevalo, H., Ceritoglu, C., Miller, M., Trayanova, N.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Reimpressões e permissões

Solicitar permissão para reutilizar o texto ou as figuras deste artigo JoVE

Solicitar permissão

Etiquetas

Eletrofisiologia Card acaResson ncia Magn tica de Tensor de Difus oAlgoritmos de Transforma o de ImagemDeforma o da Geometria VentricularEstimativa da Orienta o das FibrasValida o em Cora o CaninoSimula o de EletrocardiogramaModelagem Computacional do Cora o

Artigos relacionados