Summary
에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용됩니다. 당사는 심근 미세 구조의 향상된 대리 측정을 제공하고 오픈 액세스 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 수행 할 수있는 초음파 기반 이미징 알고리즘을 설명합니다.
Abstract
에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용되는 널리 접근 가능한 이미징 양식입니다. 심장 조직의 초음파 평가는 관심의 주어진 지역 내에서 백스캐터 신호 강도의 분석을 포함 할 수 있습니다. 이전에 확립된 기술은 주로 백스캐터 신호 강도의 통합 또는 평균 값에 의존해 왔으며, 이는 순환 변동에 기초한 알고리즘에 대한 낮은 프레임 속도 및 시간 지연에서 별칭 데이터로부터 가변성에 취약할 수 있습니다. 본 명세서에서, 우리는 이전 방법으로부터 확장되는 초음파 기반 이미징 알고리즘을 설명하고, 단일 이미지 프레임에 적용될 수 있으며 주어진 심근 샘플로부터 유래된 신호 강도 값의 전체 분포를 설명한다. 대표적인 마우스 및 인간 이미징 데이터에 적용하면 알고리즘은 만성 후하중 저항에 노출되지 않고 피사체를 구별합니다. 이 알고리즘은 심근 미세 구조의 향상된 대리 측정을 제공하며 개방형 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다.
Introduction
에코카르디오그래피는 일반적으로 비침습적으로 심장 구조와 기능의 변화를 특성화하고 정량화하는 데 사용되는 널리 접근 가능한 이미징 양식입니다. 심장 조직의 초음파 평가는 한 번에 관심의 주어진 영역 내에서 백스캐터 신호 강도의 분석을 포함 할 수 있습니다, 뿐만 아니라 심장 주기의 과정을 통해. 이전 연구는 초음파 신호 강도의 측정이 심근 섬유 혼란의 근본적인 존재를 식별 할 수 있음을 제안했다, 생존 대 실행 가능한 심근 조직, 및 간질 섬유증1-3. 우리는 심근 '미세 구조'를 총 크기와 형태학의 선형 측정을 넘어 초음파 분석을 사용하여 특성화 할 수있는 조직 아키텍처로 지칭합니다. 이에 따라, 초음파 신호 강도의 분석은 비대및 확장된 심근병증4,5,만성 관상동맥질환6,7,고혈압 심장질환8,9의설정에서 심근 조직의 미세구조적 변화를 평가하는 데 사용되어 왔다. 그러나, 이전에 확립된 기술은 백스캐터 신호 강도의 통합 또는 평균 값에 주로 의존해 왔으며, 이는 랜덤 노이즈5,낮은 프레임속도(10)의별칭 데이터, 순환변동(11)에기초한 알고리즘에 대한 시간 지연으로부터의 가변성에 취약할 수 있다.
본명, 이전 방법으로부터 확장되는 초음파 기반 이미지 분석 알고리즘을 사용하는 방법을 설명한다. 이 알고리즘은 이미지 분석을 위한 단일 종횡확장프레임에 중점을 두고 주어진 심근 샘플에서 파생된 신호 강도 값의 전체 분포를 설명합니다. 심낭을 인프레임 참조12,13으로사용하여, 알고리즘은 초음파 신호 강도 분포의 변동을 재재현하고 심근 미세 구조의 향상된 대리 측정을 제공한다. 단계별 프로토콜에서는 사용하기 위한 이미지 준비, 관심 영역 샘플링 및 관심 있는 영역 내에서 데이터를 처리하는 방법을 설명합니다. 우리는 또한 좌심실에 후부하 응력에 가변 노출을 가진 마우스와 인간에게서 취득한 심초음파 심초음파 심상에 알고리즘을 적용에서 대표적인 결과를 보여줍니다.
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Protocol
1. 분석을 위한 이미지 준비
- 무두질 긴 축 보기에서 뮤린 또는 인간 심초음파 B 모드 이미지를 가져옵니다. 전송 초점의 시간 이득 보상 설정 및 배치를 조정하여 일반적인 연습에 따라 PARAsternal 보기에서 LV 및 기타 심장 구조의 시각화를 최적화합니다. 모든 이미지가 DICOM 파일 형식으로 저장되었는지 확인합니다. 표준화된 이미지 뷰는 프레임 의 베이스에 열성 좌심실 벽을 배치합니다. 프레임은 왼쪽 심실 심근과 심낭의 전체를 표시해야합니다. 해상도는 왼쪽 심실의 심근 테두리, 심근 벽 및 내내심 테두리를 해비할 만큼 충분히 높아야 합니다. 과도한 중퇴 또는 이미지 아티팩트가 있는 이미지를 삭제합니다.
- 이미지를 분석하기 위한 이미지 파일을 이미지J 소프트웨어 플랫폼 v1.46으로 DICOM 파일로 가져옵니다. 파일을 8비트 이미지 파일로 변환합니다.
- 적절한 품질 최종 확장기 프레임에 도달 할 때까지 심장 주기의 연속 프레임을 스크롤합니다. 또는 심초음파 보기 프로그램에서 최종 확장기 프레임을 선택한 다음 ImageJ에서 사용할 고해상도 .jpg 파일 형식으로 내보냅니다. 심전도 추적의 R 파를 사용하여 엔드 디아스톨에 가장 가까운 프레임을 식별한 다음 최대 내부 차원으로 LV를 캡처하는 단일 최상의 프레임을 식별합니다. 이 단일 프레임을 최종 확장기 프레임을 고려하십시오.
- 관심 있는 지역을 선택할 때 사용자가 피사체 ID에 눈이 멀어질 것을 권장합니다.
2. ROI 샘플링
- 심근 참조 선택. 관심의 심근 영역을 선택할 때 (ROI), 심근 조직의 이질성을 캡처하는 것을 목표로. 필요에 따라 분석 결과에 영향을 주지 않으면서 이미지 밝기와 콘트라스트가 필요에 따라 ROI 선택을 위해 조정할 수 있습니다.
- ImageJ의 직사각형 드로잉 도구를 사용하여 기저 비열성 심근 벽의 중간 3분의 1을 근사화하는 길이의 사각형을 선택합니다.
- 직사각형 ROI의 크기를 조정하여 ROI 크기 조정 도구를 사용하여 심낭의 폭을 가로지르게 합니다.
- IMAGEJ의 회전 도구를 사용하여 ROI를 회전하여 심근 영역 내에 놓습니다.
- 심근 ROI의 모서리에 필요한 조정을 합니다. 심근 벽의 중간 3분의 1 내에 있는 최종 심근 영역을 캡처하고 심근 또는 심장 외영역으로 확장하지 않고 심근벽의 폭을 포함한다. 주어진 연구에서 이루어진 모든 조치에 대해 동일한 상대 적 위치와 총 심근 영역의 비율을 캡처하는 것을 목표로합니다.
- ImageJ 분석 도구를 통해 선택 영역에 알고리즘을 적용합니다(섹션 3 참조).
- 심근 선택. 다시 한번, 기저 비열성 심근벽의 중간 3분의 1 내에서 심근 조직의 이질성을 포착하는 것을 목표로 한다. 필요에 따라 분석 결과에 영향을 주지 않으면서 이미지 밝기와 콘트라스트가 필요에 따라 ROI 선택을 위해 조정할 수 있습니다.
- 심근 벽의 너비에 걸쳐 있는 사각형을 선택합니다., 심근 및 에피카르듐을 제외. 심근 선택이 심근 선택과 동일한 테타 각도에 인접한지 확인합니다. 선택 영역 내에 유두 근육 영역을 포함하지 마십시오.
- 심근 ROI를 회전하여 심근 선택과 평행하게 놓습니다.
- 심근 ROI의 모서리에 필요한 조정을 합니다. 심근벽의 3분의 1 에 속하는 최종 심근 영역을 분리하고 심근 또는 내루마 영역으로 확장하지 않고 벽의 폭을 포착합니다.
- ImageJ 매크로를 통해 선택 영역에 알고리즘을 적용합니다.
3. 데이터 분석 및 처리
- "getTogramValue.txt"라는 ImageJ 매크로를 설치합니다.
- ImageJ 히스토그램 분석 도구를 사용하여 ROI 내에서 신호 강도 값의 분포를 미리 봅니다(심근 선택 및 심근 선택에 대해 이 단계를 수행하십시오).
- ImageJ 매크로를 사용하여 ROI에 대한 이러한 신호 밀도 값을 기록합니다(심근 선택 및 심근 선택에 대해 이 단계를 수행).
- 강도 값을 0(가장 어둡게)에서 255(가장 밝은) 단위로 선택 영역 내의 각 픽셀에 할당합니다.
- 강도 값을 강도 증가 순서로 계층적으로 정렬하여 신호 강도의 분포를 생성합니다.
- 분포에 대한 다음 백분위수 값을 선택하고 보고합니다: 20번째 백분위수, 50번째 백분위수(중앙값), 및 80번째 백분위수.
- 심근 참조를 사용하여 심근 강도를 정규화합니다.
- 강도의 심근 백분위수 값을 강도12의해당 심근 백분위수 값으로 나누거나강도(13)의심근 백분위수 값으로부터 강도의 심근 백분위수 값을 공제하여 정규화한다.
- 4가지 분석 방법에 대한 값을 보고합니다:20번째 백분위수,50번째 백분위수(중앙값) 및80번째 백분위수 값에 대한 심근-심근-심근 값의 정규화.
4. 주기적 가변성 정량화
- DICOM 파일의 연속 프레임을 통해 심근 선택에 알고리즘을 적용하여 심장 주기를 통과합니다. 프레임 간의 강도 분포의 차이를 최종 수축기 및 끝 확장기 프레임에 주의를 기울입니다.
위에서 설명한 모든 이미지 분석은 이전에 획득하고 디지털 방식으로 DICOM 형식으로 저장되었던 비침습적 심초음파 이미지에서 오프라인으로 수행됩니다. 모든 연구 프로토콜은 브리검 과 여성의 기관 검토 위원회와 하버드 의료 지역 서 기관 동물 관리 및 사용 위원회에 의해 승인되었다.
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Representative Results
신호 강도 분석은 4개의 주요 단계(도 1)에서 수행된다(그림1)포함: 1) 이미지 선택 및 서식, 2) 샘플링 ROI 및 기준 영역, 3) 알고리즘 응용 프로그램, 및 4) 심근-심근 강도 비율을 산출하기 위해 최종 값을 처리한다. ROI의 선택 및 크기는 인터사용자뿐만 아니라 인트라우더가 변성을 제한하도록 표준화된다(그림2). 각 ROI의 위치는 또한 각 피사체의 해부학 적 구조와 관련하여 표준화되어 주제 간뿐만 아니라 주제 가변성을 제한합니다.
심근 밀도의 척도로서, 알고리즘은 심장 주기 전반에 걸쳐 신호 강도의 변화를 드러낼 것으로 예상되며, 이는 디아스톨에 비해 시스톨의 심근 밀도의 예상 증가에 해당한다. 도 3에도시된 바와 같이, 신호 강도의 높은 백분위수 값은 후하저항에 7주간의 노출없이 마우스의 주기적 가변성을 강조한다(즉, 가짜 수술을 받은 차량 제어 마우스에 비해 상승대동맥 수축을 겪은 마우스).
단일 종횡확장제프레임(도 4)의분석에서, 대표적인 측(대조군)에 비해 만성 후부하 스트레스(사례)에 노출된 마우스 및 인간 피험자 모두에 대해서도 상당한 차이가 지적된다. 신호 강도의 범위와 크기는 케이스와 컨트롤마다 다릅니다. 순환 가변성의 분석에서 볼 수 있듯이, 각 신호 강도 분포 내의 50번째 백분위수 값에 비해 80th는 케이스와 컨트롤 사이의 신호 강도에 더 큰 상대적 차이를 시사한다.
본 원에 제시된 알고리즘은 심근-심근-심근 비의 형태로 출력을 제공하며, 여기서 심근 값은 프레임 내 참조자(도5)로작용한다. 심근-심근 신호 강도 비율은 대표적인 제어및 애프터로드 응력의 경우에서 획득한 이미지의 단일 프레임 분석을 기반으로 결정되었습니다. 위의 결과와 일치, 심근 - 투 - 심근 비율80 백분위수 신호 강도 값은 제어와 케이스를 구별할 수있는 가장 큰 능력을 제공합니다. 심근 미세 구조의 예상 차이는, 우리의 이미지 분석 결과에 기초하여, 각각 샴 또는 대동맥 밴딩 수술 다음 7 주에 제어 및 사례 마우스심근 조직 조직 조직에서 결과와 일치하였다(그림 6).
그림 1. 개별 이미지에 대한 워크플로 프로세스입니다. 이 프로세스에는 피사체를 비교하거나 순환 적 가변성을 정량화할 때 반복될 수 있는 네 가지 주요 단계가 포함됩니다.
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그림 2. 관심 영역 (ROI) 샘플링 기술. 상기 영상 분석 알고리즘은마우스(A)와인간(B)의적용을 위해 표준화된다. 대표적인 마우스및 인간 이미지에 대한 심근 및 심근 선택이 각각 표시됩니다.
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그림 3. 심장 주기 전반에 걸쳐 초음파 신호 강도의 변화. 이 알고리즘은 대표 컨트롤마우스(A)와대동맥 붕대마우스(B)로부터획득한 DICOM 이미지의 연속 프레임에 대한 관심의 심근 영역에 적용되었다. 두 이미지 모두 프레임 속도는 212였습니다. 이러한 이미지의 경우, 주기적 가변성은 3개의 컷포인트를 사용하여 평가되었다: 20번째 백분위수(다이아몬드), 50번째 백분위수(square), 및 80번째 백분위수(삼각형). 상대적인 주기적 가변성은 낮은 컷포인트 값보다80번째 백분위수 값에 대해 더 높습니다. 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4. 신호 강도 분포는 대표적인 마우스 및 인간 이미지의 단일 프레임 분석에서 표시됩니다. 히스토그램은 수술 후 7주 동안 대조마우스의 심근으로부터 유래한 신호 강도의 분포를 수술 후7주(A),대동맥 붕대마우스(B),노르소텐스인간(C),및 고혈압인간(D)을나타낸다. 파란색 수직 선은20번째 백분위수,50번째 백분위수 및80번째 백분위수 값을 나타냅니다. 신호 강도의 분포는 오른쪽 이동, 그리고 범위에서 더 큰, 만성 후부하 응력을 가진 피험자의 경우(즉, 제어 마우스에 비해 대동맥 붕대, 및 규범적 인간에 비해 고혈압).
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그림 5. 이미지 분석 알고리즘에 의해 생성된 대표적인 데이터입니다. (A)는대동맥 붕대(케이스) 마우스에 비해 7주 동안 가짜 작동(control)의 데이터를 나타낸다. (B)는만성 고혈압(case)을 가진 인간에 비해 정상 혈압(control)을 가진 인간으로부터의 데이터를 나타낸다. 심근-심근 신호 강도 비율은 알고리즘 내의 3가지 분석 방법을 사용하여 결정하였다:20번째 백분위수 값의 비율; 50번째 백분위수 값의 비율; 80번째 백분위수 값의 비율입니다. 제어와 케이스 간의 가장 큰 차이점은 신호 강도의 80번째 백분위수 값의 비율을 사용하여 입증됩니다.
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그림 6. 후부하 스트레스에 노출되지 않고 마우스 사이의 심근 조직 조직 조직 학의 차이. 왼쪽 심실의 대표적인 매슨의 트리크롬 스테인드 섹션은 수술 후 7주에 가짜수술(A: 대조군)과 대동맥 밴딩(B: 케이스)을 받은 마우스용으로 표시됩니다. 단면도는 대조군과 비교된 경우에 실질적인 콜라겐 증착 및 간질 섬유증의 존재를 보여줍니다. 스케일 바는 50 μm을 나타냅니다.
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Discussion
초음파 신호 강도 분포를 정량화하는 이미지 분석 알고리즘의 프로토콜을 설명하고, 차례로 심근 미세 구조의 대리 측정을 제공합니다. ROI 및 참조 영역의 선택, 크기 조정 및 위치 지정을 포함한 프로토콜의 표준화된 기능은 사용자 및 주체 기반 가변성을 최소화합니다. 우리는 최종 확장기 단일 프레임 심초음파 이미지에 적용 할 때 알고리즘이 적당히 후부하 스트레스에 노출 된 심근과 정상적인 심근을 구별 할 수 있음을 보여줍니다.
이 프로토콜은 오픈 소스 ImageJ 소프트웨어 패키지를 사용하여 알고리즘을 사용하는 방법을 자세히 설명합니다. 이러한 이미지 분석 환경 내에서 알고리즘을 사용하여 주어진 심근 조직 샘플에서 신호 강도 값의 분포에 대한 데이터를 생성할 수 있다. 결과 신호 강도 분포는 히스토그램의 형태로 표시될 수 있다. 심근 선택 내의 강도 값의 히스토그램은 병에 걸린 심근 조직이 비병성 심근에 비해 분포의 올바른 변화와 더 큰 범위의 값을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이 패턴은 알고리즘이 인간과 뮤린 심초음파 이미지 모두에 적용될 때 보입니다.
심근 주기에 대한 신호 강도의 가변성은 심근 밀도의 생리적 변화에 대응하는 것으로 관찰된다. 심장 주기 전반에 걸쳐 밀도 변화를 일관되게 구별하는 분석 방법은 병리학 적 과정에 반응하여 발생하는 심근 밀도의 차이에 민감하다고 여겨진다1,6. 실제로, 주기적 가변성은 알고리즘의 적용시 뮤린 심초음파 내의 연속 프레임에 관찰된다. 심장 주기에 걸쳐 강도의 더 큰 변화는 총 신호 강도 분포 내의 낮은 백분위수에 비해 더 높은 이미징 강도 값을 위해 관찰된다.
알고리즘이 후부하 저항에 노출되지 않고 피험자로부터 획득한 심초음파 이미지의 대표적인 샘플에 적용될 때, 선택된 백분위수 값의 심근 대 심근 비 밀도는 만성 후하력에 노출되지 않은 것과 비교하여 피사체를 구별하는 데 특히 효과적일 것으로 관찰된다. 이 발견은 대표적인 마우스 및 인간 데이터의 분석에서 관찰됩니다. 이러한 스트레스는 간질 콜라겐 증착및 심근섬유증의발달을 촉진하는 것으로 알려져 있기 때문에 만성 후부하 스트레스에 노출된 피험자의 심근 조직에서 높은 심근 밀도가 보일 것으로 예상된다. 시간이 지남에 따라 심근 조직 변경의 측정은 장기간된 스트레스와 질병 진행에 대한 조직 반응의 더 나은 이해를 제공하기 위해 사용될 수 있었다. 신호 강도의 변화가 시간이 지남에 따라 히스토아제 변화와 관련이 있는지, 그리고 주어진 질병 표현형의 심각도증가와 관련이 있는지 평가하기 위해 추가 연구가 필요합니다.
이미지 분석 알고리즘은 ROI 및/또는 참조 선택을 방해하는 아티팩트가 있는 이미지에 대한 적용 가능성이 제한되어 있으며, 내심 테두리의 불완전한 시각화 또는 전반적인 품질이 저하됩니다. 이 알고리즘은 백분위수 값이 그레이스케일 매핑 시 비선형 패턴을 보여 주거나 동적 범위가 부족할 때 관심 있는 심근 및 심근 영역을 정확하게 비교하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우는 대부분의 표현형에서 신호 강도의10~90번째 백분위수 값 내에서 드물기만 예상되지만, 백스캐터 선형성 및 동적 범위의 예비 평가는 비전통적인 초음파 기술을 사용하여 획득한 새로운 표현형을 연구하고//또는 분석하는 데 보증될 수 있다. 또한 ROI 및 참조 샘플 선택 프로세스의 자동화 부족으로 인해 알고리즘이 제한됩니다. 또한 알고리즘은 현저하게 다른 심초음파 획득 매개 변수를 사용하여 캡처된 이미지의 교차 비교에 사용할 수 있는 용량이 제한되어 있습니다. 현재 보고서에서, 마우스의 이미지는 225-247 fps에 이르는 프레임 속도로 18-38 MHz 트랜스듀서를 사용하여 획득하였다. 인간의 이미지는 34-54 fps에 이르는 프레임 속도로 1-5 MHz 트랜스듀서를 사용하여 획득되었습니다. 다른 장비를 사용하여 획득 한 이미지와 위에서보고 된 범위를 현저히 초과하는 프레임 속도로 필요할 수 있는 프로토콜 개정을 결정하기 위해 추가 연구가 필요합니다.
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Disclosures
이해 상충이 선언되지 않았습니다.
Acknowledgments
우리는 하버드 의과 대학 / 브리검 및 여성 병원 심장 혈관 생리학 핵심 연구소에서 제공하는 자원에 감사드립니다. 이 작품은 국립 보건원 보조금 HL088533, HL071775, HL093148 및 HL099073 (RL)의 자금 조달에 의해 부분적으로 지원되었다. MB는 미국 심장협회 창립자 계열사 인후친교상을 수상했다. KU는 미국 심장 협회 설립자 제휴 박사 후 펠로우십 어워드의 수상자입니다. SC는 엘리슨 재단의 상을 받았습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | open access software | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | commercial software |
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