Ультразвуковая оценка микроструктуры миокарда

Эхокардиография является широко доступным методом визуализации, который обычно используется для неинвазивно охарактеризовать и количественно изменения в сердечной структуре и функции. Ультразвуковые оценки сердечной ткани могут включать анализ интенсивности сигнала backscatter в данной области интереса в один момент времени, а также в течение сердечного цикла. Предыдущие исследования показали, что меры сонографической интенсивности сигнала может определить основное присутствие миокарда волокна беспорядка, жизнеспособной по сравнению с незвукими миокарда ткани, и интерстициальный^{фиброз 1-3}. Мы называем миокарда «микроструктурой» как архитектуру тканей, которую можно охарактеризовать, используя сонографический анализ, помимо линейных измерений валового размера и морфологии. Соответственно, анализы сонографической интенсивности сигнала были использованы для оценки микроструктурных изменений миокардной ткани в условиях гипертрофической и расширенных^{кардиомиопатии 4,5,хронической ишемической болезни сердца 6,7}и гипертонической^{болезни сердца 8,9.} Тем не менее, ранее установленные методы опирались преимущественно на интегрированное или среднее значение интенсивности сигнала backscatter, которые могут быть восприимчивы к изменчивости от случайного^{шума 5}, псевдонимом данные из низких^{частот кадров 10}, и задержки времени для алгоритмов, основанных на циклических^{вариациях 11}.

В этом случае мы описываем метод использования ультразвукового алгоритма анализа изображений, который простирается от предыдущих методов; этот алгоритм фокусируется на одном энд-диастолическом кадре для анализа изображений и объясняет полное распределение значений интенсивности сигнала, полученных из данного образца миокарда. Используя перикард в качестве в кадре^{ссылки 12,13}, алгоритм воспроизводит количественно изменения в сонографических распределения интенсивности сигнала и предлагает расширенную суррогатную меру микроструктуры миокарда. В пошаговом протоколе мы описываем методы подготовки изображений для использования, области выборки, представляющие интерес, и обработку данных в отдельных регионах, представляющих интерес. Мы также показываем репрезентативные результаты применения алгоритма к эхокардиографическим изображениям, полученным у мышей и людей с переменным воздействием нагрузки после нагрузки на левый желудочек.

1. Подготовка изображений для анализа

1. Получить murine или человека эхокардиографические B-режим изображения в парастернал долго оси зрения. Отрегулируйте настройки компенсации времени и размещения фокуса передачи для оптимизации визуализации LV и других сердечных структур в парастернальной зрения, в обычной практике. Убедитесь, что все изображения сохраняются в формате файла DICOM. Стандартизированные виды изображения помещаем в основание рамы выводную левую желудочковой стенку. Кадры должны отображать весь левый желудочковый миокард и перикард. Разрешение должно быть достаточно высоким, чтобы демаркировать перикардиаловую границу, миокардную стенку и эндокардиардную границу левого желудочка. Отбросьте изображения с избыточным отсева или изображения артефактов.
2. Импорт файла изображения для анализа в программное обеспечение платформы ImageJ v1.46 в качестве файла DICOM. Преобразование файла в 8-битный файл изображения.
3. Прокрутите последовательные кадры сердечного цикла до достижения соответствующего качества конечной диастолической рамы. Кроме того, выберите конечный диастолический кадр в программе эхокардиографического просмотра, а затем экспортировать в формат файла с высоким .jpg для использования в ImageJ. Определите кадры, наиболее близкие к конечной диатоле, используя R-волну отслеживания ЭКГ, а затем определите единственный лучший кадр, который захватывает LV с максимальным внутренним измерением. Рассмотрим этот один кадр конца диастолической рамы.
4. При выборе областей, представляющих интерес, пользователи могут быть ослеплены темой идентификации.

2. Выборка рентабельности инвестиций

1. Перикардиальный выбор ссылок. При выборе перикардиальной области интереса (ROI), цель захвата неоднородности перикардиальной ткани. Обратите внимание, что яркость и контрастность изображения могут быть скорректированы для выбора рентабельности инвестиций, по мере необходимости, без какого-либо влияния на результаты анализа.
   1. Используя инструмент рисования прямоугольника ImageJ, выберите прямоугольник длиной, приближенный к средней трети базальной адголатеральной перикардиальной стены.
   2. Размер прямоугольной рентабельности инвестиций, чтобы охватить ширину перикардия с помощью инструмента размера roi.
   3. Поверните рентабельность инвестиций, чтобы лежать в перикардиальной области с помощью инструмента вращения ImageJ.
   4. Внесите необходимые коррективы в углы перикардиальной рентабельности инвестиций. Захват окончательного перикардиальной области интереса, которая находится в средней трети перикардиальной стены, и включает в себя ширину перикардиальной стены, не расширяясь в миокарда или экстра-сердечных областях. Цель состоит в том, чтобы захватить то же относительное местоположение и процент от общей площади перикардиала для всех мер, сделанных в данном исследовании.
   5. Примените алгоритм к выбору с помощью инструментов анализа ImageJ (см. раздел 3).
2. Выбор миокарда. Еще раз, цель захватить неоднородность миокарда ткани в средней трети базальной адголатеральной стенки миокарда. Обратите внимание, что яркость и контрастность изображения могут быть скорректированы для выбора рентабельности инвестиций, по мере необходимости, без какого-либо влияния на результаты анализа.
   1. Выберите прямоугольник, который охватывает ширину стенки миокарда, за исключением эндокарда и эпикардия. Убедитесь, что выбор миокарда находится рядом с перикардиальным выбором и под тем же углом. Не включать области папиллярных мышц в области отбора.
   2. Поверните рентабельность миокарда так, что она лежит параллельно перикардиального выбора.
   3. Внесите необходимые коррективы в углы окупаемости миокарда. Изолировать окончательный миокарда области интереса, который находится в средней трети стенки миокарда, и захватывает ширину стены, не расширяя в перикардиальных или интралюминальных областях.
   4. Примените алгоритм к выбору с помощью макроса ImageJ.

3. Анализ и обработка данных

1. Установите макрос ImageJ под названием "getHistogramValues.txt".
2. Используйте инструмент анализа гистограммы ImageJ для просмотра распределения значений интенсивности сигнала в рамках рентабельности инвестиций (выполните этот шаг для выбора перикардиала и для выбора миокарда).
3. Используйте макрос ImageJ для записи этих значений плотности сигнала для рентабельности инвестиций (выполните этот шаг для перикардиального выбора и для выбора миокарда).
   1. Назначьте значение интенсивности от 0 (темных) до 255 (самых ярких) единиц каждому пикселю в пределах выделения.
   2. Упорядочить значения интенсивности иерархически, в порядке увеличения интенсивности, чтобы произвести распределение интенсивности сигнала.
   3. Выберите и сообщите следующие значения процентиля для дистрибутива:^20-й процентиль,^50-й процентиль (средний) и 80-й процентиль.
4. Нормализация интенсивности миокарда с помощью перикардиальной справки.
   1. Нормализация путем деления миокарда процентильные значения интенсивности на соответствующие перикардиальные процентные^{значения интенсивности 12}, или путем вычитания миокарда процентильное значение интенсивности от перикардиального процентильного значения^{интенсивности 13}.
   2. Отчетные значения для четырех аналитических методов: нормализованные значения миокарда к перикардиалу для 20-го процентиля, 50-го^{процентиля} (медианы) и 80-го процентильного значения.

4. Количественная оценка циклической изменчивости

1. Применить алгоритм к выбору миокарда через последовательные кадры файла DICOM, двигаясь через сердечный цикл. Сравните различия в интенсивности распределения между кадрами, с вниманием к конца систолической и конца диастолических кадров.
   Все описанные выше изображения выполняются в автономном режиме на неинвазивных эхокардиографических изображениях, ранее приобретенных и хранящихся в цифровом формате в формате DICOM. Все протоколы исследования были одобрены Бригамом и женским институциональным советом по обзору и Гарвардским медицинским районом, стоящим в Институциональном комитете по уходу за животными и использованию животных.

Анализ интенсивности сигнала выполняется в 4 основных шагах(рисунок 1), включая: 1) выборку изображения и форматирование, 2) рентабельность инвестиций и справочные области, 3) применение алгоритма и 4) обработку конечных значений для предоставления коэффициентов интенсивности миокарда к перикардиалу. Выбор и размер рентабельности инвестиций стандартизированы для ограничения интерпользователя, а также внутрипольной изменчивости(рисунок 2). Позиционирование каждой рентабельности инвестиций также стандартизировано в отношении анатомических структур каждого субъекта для ограничения межсубъектной, а также внутрисубъектной изменчивости.

В качестве меры плотности миокарда, алгоритм, как ожидается, выявить изменения интенсивности сигнала на протяжении всего сердечного цикла, что соответствует ожидаемому увеличению плотности миокарда в систоле по сравнению с диастолом. Как показано на рисунке 3, более высокие процентные значения интенсивности сигнала подчеркивают циклическую изменчивость у мышей с и без 7 недель воздействия сопротивления после нагрузки(т.е. мышь, которая подверглась восходящему сужению аорты по сравнению с мышью управления транспортным средством, которая перенесла фиктивную операцию).

Из анализа одного энд-диастолического кадра(рисунок 4), значительныеразличия также отмечены для мыши и человека, подверженных хроническому стрессу после нагрузки (случаи) по сравнению с их репрезентативными коллегами (контроль). Диапазон и величина интенсивности сигнала различаются между случаями и управления. Как видно из анализа циклической изменчивости, 80-е местопо сравнению с 50-мипроцентными значениями в рамках каждого распределения интенсивности сигнала свидетельствует о большей относительной разнице в интенсивности сигнала между случаями и контролем.

Алгоритм, представленный в настоящем, обеспечивает выход в виде миокарда к перикардиальным соотношениям интенсивности сигнала, где перикардиальные значения служат в качестве референта вкадре (рисунок 5). Коэффициент интенсивности сигнала миокарда к перикардиалу был определен на основе однокаумного анализа изображений, полученных от репрезентативного контроля, и случаев послезагрузочного стресса. Со согласием с результатами выше, миокарда к перикардиальной отношение80-й процентильной интенсивности сигнала значения предлагает наибольшую способность различать элементы управления и случаи. Ожидаемые различия в микроструктуре миокарда, основанные на результатах анализа изображений, соответствовали выводам гистологии миокардной ткани в контроле и случае мышей на 7 недель после фиктивной или аортальной хирургии, соответственно (Рисунок 6).

Рисунок 1. Процесс рабочего процесса для отдельного изображения. Этот процесс включает в себя четыре основных шага, которые могут быть повторены при сравнении предметов или при количественной оценке циклической изменчивости. Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.

Рисунок 2. Методика отбора проб по региону, представляющий интерес (ROI). Алгоритм анализа изображений стандартизирован для применения у мышей(A)и у людей(B). Показаны выбор миокарда и перикардиального выбора для репрезентативных изображений мыши и человека, соответственно. Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.

Рисунок 3. Изменение интенсивности сонографического сигнала на протяжении всего сердечного цикла. Алгоритм был применен к области миокарда, представляющие интерес для последовательных кадров изображений DICOM, полученных от репрезентативноймыши управления (A)и аортальной мыши(B). Частота кадров составила 212 для обоих изображений. Для этих изображений циклическая изменчивость оценивалась с помощью 3 огранок:20-й процентиль (алмаз), 50-йпроцентиль (квадрат) и 80-й процентиль (треугольник). Относительная циклическая изменчивость выше для значений80-го процента, чем для более низких значений точки разреза. Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.

Рисунок 4. Распределение интенсивности сигнала показано на однока частотном анализе репрезентативных изображений мыши и человека. Гистограммы отображают распределение интенсивности сигнала, полученных из миокарда мыши управления на 7 недель после фиктивной хирургии (A), аорты полосатой мыши на 7 недель послеоперации( B ), нормотензивный человек (C), и гипертонической человека (D). Синие вертикальные линии обозначают20-й процентиль,50-й процентиль и 80-епроцентильное значения. Распределения интенсивности сигнала являются право-сдвинуты, и больше по диапазону, для субъектов с хроническим стрессом после нагрузки(т.е. аорты полосами по сравнению с контрольной мыши, и гипертонической по сравнению с нормотензивным человеком). Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.

Рисунок 5. Репрезентативные данные, полученные алгоритмом анализа изображений. (A) показывает данные из фиктивных работает (контроль) по сравнению с аорты полосатой (дело) мыши на 7 недель. (B) показывает данные от человека с нормальным кровяным давлением (контроль) по сравнению с человеком с хронической гипертензией (случай). Соотношение интенсивности миокарда к перикардиалу было определено с помощью 3 аналитических методов в алгоритме: соотношение20-процентных значений; соотношение 50-процентныхзначений; и соотношение 80-хпроцентилинных значений. Наибольшая разница между контролем и случаями демонстрируется с помощью соотношения80-х процентилинных значений интенсивности сигнала. Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.

Рисунок 6. Различия в гистологии миокарда тканей между мышами с и без воздействия после нагрузки стресса. Трихромные окрашенные участки левого желудочка представителя Массона показаны для мыши, которая перенесла фиктивную операцию(A: control) и мыши, которая подверглась полосированию аорты(B: case) через 7 недель после операции. Разделы показывают наличие существенного осаждения коллагена и интерстициального фиброза в случае по сравнению с контролем. Шкала баров составляет 50 мкм. Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.

Конфликт интересов не заявлен.