A ecocardiografia é comumente usada para caracterizar e quantificar alterações na estrutura e função cardíaca. Descrevemos um algoritmo de imagem baseado em ultrassom que oferece uma medida de substituto aprimorada da microestrutura do miocárdio e pode ser realizado usando software de análise de imagem de acesso aberto.
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Artigo de método
Avaliação ultrassônica da microestrutura miocárdio
Neste artigo
Resumo
Resumo
A ecocardiografia é uma modalidade de imagem amplamente acessível que é comumente usada para caracterizar e quantificar alterações na estrutura e função cardíaca. Avaliações ultrassônicas do tecido cardíaco podem incluir análises da intensidade do sinal de backscatter dentro de uma determinada região de interesse. Técnicas previamente estabelecidas têm se apoiado predominantemente no valor integrado ou médio das intensidades de sinal de backscatter, que podem ser suscetíveis à variabilidade a partir de dados aliased de baixas taxas de quadros e atrasos de tempo para algoritmos baseados na variação cíclica. Aqui, descrevemos um algoritmo de imagem baseado em ultrassom que se estende a partir de métodos anteriores, pode ser aplicado a um único quadro de imagem e explica a distribuição completa dos valores de intensidade de sinal derivados de uma dada amostra de miocárdio. Quando aplicado a dados representativos de camundongos e imagens humanas, o algoritmo distingue entre sujeitos com e sem exposição à resistência crônica pós-carga. O algoritmo oferece uma medida de substituto aprimorada da microestrutura miocárdio e pode ser realizado usando software de análise de imagem de acesso aberto.
Introdução
A ecocardiografia é uma modalidade de imagem amplamente acessível que é comumente usada para caracterizar e quantificar alterações na estrutura e função cardíaca. Avaliações ultrassônicas do tecido cardíaco podem incluir análises da intensidade do sinal de backscatter dentro de uma determinada região de interesse em um único ponto no tempo, bem como ao longo do ciclo cardíaco. Estudos anteriores sugerem que medidas de intensidade de sinal sonográfico podem identificar a presença subjacente da desordem da fibra miocárdia, tecido miocárdio viável versus inviável e fibrose interstícia1-3. Referimo-nos à "microestrutura" do miocárdio como a arquitetura tecidual que pode ser caracterizada, utilizando análise sonográfica, além de medições lineares de tamanho bruto e morfologia. Assim, foram utilizadas análises de intensidade de sinal sonográfico para avaliar alterações microestruturais do tecido miocárdio no cenário de cardiomiopatia hipertrófica e dilatada4,5, doença arterial coronariana crônica6,7e doença cardíaca hipertensiva8,9. No entanto, técnicas previamente estabelecidas têm se apoiado predominantemente no valor integrado ou médio das intensidades de sinal de backscatter, que podem ser suscetíveis à variabilidade do ruído aleatório5, dados aliased de baixas taxas dequadros 10, e atrasos de tempo para algoritmos baseados na variação cíclica11.
Aqui, descrevemos o método de usar um algoritmo de análise de imagem baseado em ultrassom que se estende a partir de métodos anteriores; este algoritmo se concentra em um único quadro de dia diastólica final para análise de imagem e explica a distribuição completa dos valores de intensidade de sinal derivados de uma determinada amostra do miocárdio. Usando o pericárdio como referência in-frame12,13,o algoritmo quantifica a variação nas distribuições de intensidade de sinal sonográfico e oferece uma medida de substituto aprimorada da microestrutura miocárdia. Em um protocolo passo a passo, descrevemos métodos para preparar imagens para uso, amostragem de regiões de interesse e processamento de dados dentro de regiões de interesse selecionadas. Também mostramos resultados representativos da aplicação do algoritmo a imagens ecocardiográficas adquiridas de camundongos e humanos com exposição variável ao estresse pós-carga no ventrículo esquerdo.
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Protocolo
1. Elaboração de Imagens para Análises
- Obtenha imagens do modo B ecocardiográficos murinos ou humanos na visão de longo eixo parasténal. Ajuste as configurações de compensação de ganho de tempo e a colocação do foco de transmissão para otimizar a visualização da LV e outras estruturas cardíacas na visão parasternal, por prática usual. Certifique-se de que todas as imagens sejam salvas em formato de arquivo DICOM. As visualizações padronizadas da imagem colocam a parede ventricular esquerda inferolateral na base do quadro. Os quadros devem exibir a totalidade do miocárdio ventricular esquerdo e pericárdio. A resolução deve ser alta o suficiente para demarcar a fronteira pericárdia, a parede do miocárdio e a borda endocardial do ventrículo esquerdo. Descarte imagens com excesso de abandono ou artefatos de imagem.
- Importe um arquivo de imagem para análise na plataforma de software ImageJ v1.46 como um arquivo DICOM. Converta o arquivo em um arquivo de imagem de 8 bits.
- Role por quadros consecutivos do ciclo cardíaco até atingir um quadro de qualidade adequada. Alternativamente, selecione o quadro de dia diastólica final em um programa de visualização ecocardiográfica e, em seguida, exporte para um formato de arquivo .jpg de alta resolução para uso no ImageJ. Identifique os quadros mais próximos da estatóstola final usando a onda R do rastreamento ECG e, em seguida, identifique o único melhor quadro que captura o LV com dimensão interna máxima. Considere este quadro único o quadro de dia diastólica final.
- Sugere-se que os usuários fiquem cegos à identidade do sujeito ao selecionar regiões de interesse.
2. Amostragem de ROI
- Seleção de referência pericárdio. Ao selecionar a região pericárvia de interesse (ROI), procure capturar a heterogeneidade do tecido pericárdico. Observe que o brilho e o contraste da imagem podem ser ajustados para a seleção do ROI, conforme necessário, sem qualquer efeito sobre os resultados da análise.
- Usando a ferramenta de desenho retângulo do ImageJ, selecione um retângulo com comprimento aproximando o terço médio da parede pericárdia inferolateral basal.
- Redimensione o ROI retangular para estender a largura do pericárdio usando a ferramenta de dimensionamento do ROI.
- Gire o ROI para ficar dentro da região pericárvia usando a ferramenta rotativa do ImageJ.
- Faça os ajustes necessários nos cantos do ROI pericárdica. Capture uma região pericárdia final de interesse que fica dentro do terço médio da parede pericárdia, e inclui a largura da parede pericárdia sem estender-se para as regiões miocáridas ou extra-cardíacas. Objetivo de capturar a mesma localização relativa e percentual da área pericárvia total para todas as medidas feitas em um determinado estudo.
- Aplique o algoritmo à seleção através de ferramentas de análise ImageJ (ver seção 3).
- Seleção do miocárdio. Mais uma vez, procure capturar a heterogeneidade do tecido miocárdio dentro do terço médio da parede do miocárdio basal inferolateral. Observe que o brilho e o contraste da imagem podem ser ajustados para a seleção do ROI, conforme necessário, sem qualquer efeito sobre os resultados da análise.
- Selecione um retângulo que abrange a largura da parede do miocárdio, excluindo o endoárdio e o epicárdio. Certifique-se de que a seleção do miocárdio está adjacente à seleção pericárvia e no mesmo ângulo. Não inclua áreas de músculo papilar dentro da área de seleção.
- Gire o ROI miocárdico de tal forma que ele esteja paralelo à seleção pericárvia.
- Faça os ajustes necessários nos cantos do ROI miocárdio. Isole uma região final do miocárdio de interesse que fica dentro do terço médio da parede do miocárdio, e captura a largura da parede sem se estender para as regiões pericáridas ou intraluminais.
- Aplique o algoritmo à seleção através de uma macro ImageJ.
3. Análise e Processamento de Dados
- Instale a macro ImageJ chamada "getHistogramValues.txt".
- Use a ferramenta de análise histograma ImageJ para visualizar a distribuição dos valores de intensidade do sinal dentro do ROI (realize esta etapa para a seleção pericárvia e para a seleção do miocárdio).
- Use a macro ImageJ para registrar esses valores de densidade de sinal para o ROI (realize esta etapa para a seleção pericárcial e para a seleção do miocárdio).
- Atribua um valor de intensidade de 0 (mais escuro) a 255 (mais brilhantes) unidades a cada pixel dentro da seleção.
- Organizar os valores de intensidade hierarquicamente, em ordem de aumento de intensidade, para produzir uma distribuição da intensidade do sinal.
- Selecione e reporte os seguintes valores percentil para a distribuição: percentil 20, percentil de 50º (mediano) e 80percentil.
- Normalize as intensidades do miocárdio usando a referência pericárvia.
- Normalizar dividindo os valores percentil de intensidade do miocárdio pelos valores percentil pericárdico correspondentes de intensidade12, ou subtraindo o valor percentil do miocárdio de intensidade do valor percentil pericárdico da intensidade13.
- Valores do relatório para os quatro métodos analíticos: valores normalizados do miocárdio para pericárdio para os valores de 20percentil, percentil de 50º percentil (mediano) e 80º percentil.
4. Quantificando a Variabilidade Cíclica
- Aplique algoritmo às seleções do miocárdio através de quadros consecutivos do arquivo DICOM, movendo-se através do ciclo cardíaco. Compare diferenças nas distribuições de intensidade entre os quadros, com atenção aos quadros sistólicos e terminais.
Todas as análises de imagem descritas acima são realizadas offline em imagens ecocardiográficas não invasivas previamente adquiridas e armazenadas digitalmente em formato DICOM. Todos os protocolos de estudo foram aprovados pelo conselho de revisão institucional da Brigham and Women's e pelo Comitê de Cuidados e Uso Institucional da Área Médica de Harvard.
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Resultados
A análise da intensidade do sinal é realizada em 4 etapas principais(Figura 1), incluindo: 1) seleção e formatação de imagens, 2) roi amostral e áreas de referência, aplicação de algoritmos 3 e 4) processamento de valores finais para produzir relações de intensidade miocárdio-pericárcial. A seleção e o tamanho do ROI são padronizados para limitar o interusário, bem como a variabilidade intrausuária(Figura 2). O posicionamento de cada ROI também é padronizado em relação às estruturas anat...
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Discussão
Descrevemos o protocolo para um algoritmo de análise de imagem que quantifica a distribuição da intensidade do sinal sonográfico e, por sua vez, oferece uma medida substituta da microestrutura miocárdia. As características padronizadas do protocolo, incluindo seleção, dimensionamento e posicionamento do ROI e região de referência, servem para minimizar a variabilidade do usuário e do assunto. Demonstramos que quando aplicado a imagens ecocardiográficas de um quadro único de fim, o algoritmo pode distinguir adequadamente ...
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Divulgações
Nenhum conflito de interesses declarado.
Agradecimentos
Somos gratos pelos recursos fornecidos pela Harvard Medical School/Brigham e pelo Women's Hospital Cardiovascular Physiology Core Laboratory Laboratory. Este trabalho foi apoiado em parte por financiamento dos Institutos Nacionais de Saúde HL088533, HL071775, HL093148 e HL099073 (RL). MB recebeu um prêmio de pós-doutorado da American Heart Association. Ku é um beneficiário de um prêmio de bolsa de pós-doutorado da American Heart Association. SC foi apoiado por um prêmio da Fundação Ellison.
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Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | software de acesso aberto | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | software comercial |
Referências
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Reimpressões e permissões
