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

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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....

Protocol

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....

Results

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.......

Discussion

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.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
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