Name: Avaliação ultrassônica da microestrutura miocárdio (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-01-14T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 53 s
Description: Aprenda a avaliar a microestrutura miocárdica usando um algoritmo de imagem ultrassônica e software de análise de imagem de acesso aberto. Este método calcula razões miocárdio/pericárdio para quantificar a densidade tecidual.

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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.

1. Elaboração de Imagens para Análises
<ol><li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>Sugere-se que os usuários fiquem cegos à identidade do sujeito ao selecionar regiões de interesse.</li>
</ol>2. Amostragem de ROI
<ol><li>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.<ol>
<li>Usando a ferramenta de desenho retângulo do ImageJ, selecione um retângulo com comprimento aproximando o terço médio da parede pericárdia inferolateral basal.</li>
		<li>Redimensione o ROI retangular para estender a largura do pericárdio usando a ferramenta de dimensionamento do ROI.</li>
		<li>Gire o ROI para ficar dentro da região pericárvia usando a ferramenta rotativa do ImageJ.</li>
		<li>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.</li>
		<li>Aplique o algoritmo à seleção através de ferramentas de análise ImageJ (ver seção 3).</li>
	</ol>
</li>
	<li>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.<ol>
<li>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.</li>
		<li>Gire o ROI miocárdico de tal forma que ele esteja paralelo à seleção pericárvia.</li>
		<li>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.</li>
		<li>Aplique o algoritmo à seleção através de uma macro ImageJ.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Análise e Processamento de Dados
<ol><li>Instale a macro ImageJ chamada "getHistogramValues.txt".</li>
	<li>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).</li>
	<li>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).<ol>
<li>Atribua um valor de intensidade de 0 (mais escuro) a 255 (mais brilhantes) unidades a cada pixel dentro da seleção.</li>
		<li>Organizar os valores de intensidade hierarquicamente, em ordem de aumento de intensidade, para produzir uma distribuição da intensidade do sinal.</li>
		<li>Selecione e reporte os seguintes valores percentil para a distribuição: percentil 20, percentil de 50º (mediano) e 80percentil.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Normalize as intensidades do miocárdio usando a referência pericárvia.<ol>
<li>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.</li>
		<li>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.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Quantificando a Variabilidade Cíclica
<ol><li>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.</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>

Nenhum conflito de interesses declarado.

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 ...

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.

<table><tbody><tr><td>ImageJ v 1.46</td><td>NIH (Bethesda, MD)</td><td></td><td>software de acesso aberto</td></tr><tr><td>Power ShowCase</td><td>Trillium Technology (Ann Arbor, MI)</td><td></td><td>software comercial</td></tr></tbody></table>

avaliação ultrassônica da microestrutura miocárdio

Ultrasonic Assessment of Myocardial Microstructure

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.

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...

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.

Avaliação ultrassônica da microestrutura miocárdio

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

O objetivo geral deste procedimento é fornecer uma medida substituta da microestrutura miocárdica usando um algoritmo de imagem baseado em ultrassom e software de análise de imagem de acesso aberto. Isso é feito selecionando e formatando primeiro uma imagem ecocardiográfica digital. O segundo passo é selecionar a região miocárdica de interesse e uma área de referência pericárdica.Em seguida, os dados são processados mediante a aplicação do algoritmo usando o programa de software Image J. A etapa final é processar os valores finais e produzir a saída na forma de proporções miocárdicas/pericárdicas. Em última análise, o sinal de ultrassom de uma região ecocardiográfica selecionada de interesse é processado para produzir uma medida de densidade miocárdica que fornece informações sobre uma medida substituta da microestrutura do tecido.A principal vantagem dessa técnica em relação aos métodos existentes, como avaliações tradicionais, lineares ou bidimensionais baseadas em ultrassom da estrutura cardíaca, é que ela permite que a análise ecocardiográfica inclua a quantificação da microestrutura do tecido miocárdico, além da quantificação dos parâmetros cardíacos macroscópicos. Além disso, utiliza software de código aberto após a obtenção de imagens ecocardiográficas marinhas ou humanas no modo B na visão do eixo longo paraesternal. Use a imagem J para abrir o arquivo DICOM da imagem a ser analisada e converta o arquivo em um arquivo de imagem de oito bits.A parede ínfero-lateral do ventrículo esquerdo deve aparecer na base do quadro, as estruturas devem exibir a totalidade do miocárdio do ventrículo esquerdo e a resolução do pericárdio deve ser alta o suficiente para demarcar a borda pericárdica, a parede do miocárdio e a borda endocárdica do ventrículo esquerdo. Descarte todas as imagens com excesso de eliminação ou artefatos de imagem. Percorra quadros consecutivos do ciclo cardíaco usando a onda R do traçado de ECG para identificar os quadros mais próximos da diástole final.Em seguida, identifique o quadro único que melhor captura a dimensão interna máxima do ventrículo esquerdo. Considere este único quadro, o quadro diastólico final. Em seguida, selecione a região pericárdica de interesse, visando captar a heterogeneidade do tecido pericárdico.Faça isso avaliando a faixa da escala de cinza e a consistência do pericárdio geral e selecione uma região de interesse que seja representativa desses atributos. Ajuste a imagem, o brilho e o contraste para a seleção da região de interesse, conforme necessário. Usando a ferramenta de desenho de retângulo da imagem j, selecione um retângulo com um comprimento próximo ao terço médio da parede pericárdica inferolateral basal.Redimensione a região retangular de interesse para abranger a largura do pericárdio usando a ferramenta de dimensionamento de ROI. Em seguida, use a ferramenta de rotação da imagem J para girar a região de interesse para ficar dentro da região pericárdica. Se necessário, selecione a ferramenta de ajuste manual para ajustar os cantos da região pericárdica de interesse quando os ajustes estiverem concluídos.A região pericárdica de interesse deve estar dentro do terço médio da parede pericárdica e incluir a largura da parede pericárdica com extensão para as regiões miocárdica ou extracardíaca. Procure capturar a mesma localização relativa e porcentagem da área total do pericárdio para todas as medidas feitas em um determinado estudo. Para gerar um histograma de valores de intensidade, instale uma macro de histograma J de imagem chamada obter valores de histograma.O texto executa a macro do histograma para visualizar a distribuição dos valores de intensidade do sinal na região pericárdica selecionada de interesse. A macro registra os valores de densidade do sinal para a região de interesse e para sinais e valor de intensidade de zero unidades para o mais escuro a 255 unidades para o mais brilhante para cada pixel dentro da seleção para produzir uma distribuição da intensidade do sinal. A macro relata o percentil 20, 50 e 80 para a distribuição.Ao selecionar a região miocárdica de interesse, procure também capturar a heterogeneidade do tecido miocárdico dentro do terço médio da parede miocárdica inferolateral basal. Como antes, ajuste a imagem, o brilho e o contraste conforme necessário. Selecione um retângulo que abranja a largura da parede do miocárdio, excluindo o endocárdio e o epicárdio.Não inclua áreas de músculo papilar dentro da área de seleção. O posicionamento da região de interesse é altamente dependente do usuário. Para garantir o sucesso, o usuário precisa fazer uma estimativa dos limites principais, Gire a região miocárdica de interesse de forma que fique adjacente e paralela à seleção pericárdica.Faça os ajustes necessários nos cantos da região miocárdica de interesse, isole uma região miocárdica final de interesse que esteja dentro do terço médio da parede miocárdica e capture a largura da parede sem se estender para as regiões pericárdicas ou intraluminais, como mostrado anteriormente. Use a macro do histograma J da imagem para visualizar a distribuição dos valores de intensidade do sinal na região miocárdica de interesse. O próximo passo é normalizar as intensidades miocárdicas usando os dados de referência pericárdicos obtidos anteriormente, começando dividindo os valores percentuais de intensidade do miocárdico pelo percentil pericárdico correspondente.Os valores de intensidade relatam os valores do miocárdio normalizado para os valores pericárdicos para os valores do percentil 20, 50 e 80. Aplique esta análise às seleções miocárdicas por meio de quadros consecutivos do arquivo DICOM, com atenção especial aos quadros sistólicos e diastólicos finais. A intensidade do sinal ultrassonográfico varia ao longo do ciclo cardíaco, conforme mostrado aqui para camundongos controle, a variabilidade cíclica foi avaliada usando três pontos de corte, percentil 20, percentil 50 e percentil 80.A variabilidade cíclica é mais pronunciada em camundongos que tinham uma faixa colocada ao redor da aorta para aumentar a resistência ao fluxo de saída. Observe que a variabilidade cíclica relativa é maior para os valores do percentil 80 do que para os valores de ponto de corte mais baixos. Este histograma exibe distribuições de intensidade de sinal derivadas do miocárdio de um camundongo controle sete semanas após a cirurgia simulada.As linhas verticais azuis denotam os valores do percentil 20, 50 e 80. A distribuição das intensidades de sinal mostra intensidades para a direita para mais altas em um camundongo com faixas aórticas sete semanas após a cirurgia. As intensidades de sinal em um humano intensivo normal e em um humano hipertenso são mostradas aqui em camundongos e humanos.As distribuições de intensidade do sinal são deslocadas para a direita e são maiores em alcance para os indivíduos com estresse crônico de pós-carga em comparação com os controles mostrados aqui é uma comparação entre um camundongo com banda aórtica e operado simulado e entre um humano normotenso e hipertenso. A relação entre a intensidade do sinal miocárdico e pericárdico foi determinada por meio de três métodos analíticos. A proporção dos valores do percentil 20, a proporção dos valores do percentil 50 e a proporção dos valores do percentil 80.A maior diferença entre os controles e os casos de estresse pós-carga é demonstrada usando as proporções dos valores do percentil 80 da intensidade do sinal. Aqui são mostradas as seções de coloração tricromática de masson do ventrículo esquerdo sete semanas após a cirurgia para um camundongo que foi submetido a cirurgia simulada e um camundongo que foi submetido a bandagem aórtica. Deposição substancial de colágeno e fibrose intersticial podem ser observadas no ventrículo do camundongo com bandas aórticas Uma vez dominada e se realizada corretamente, essa técnica pode ser feita em cinco a 10 minutos por arquivo.

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Medicina

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