Summary
Denna studie bedömde en ny metodik med en uträtad modell genereras från den fyrdimensionella hjärt datortomografi sekvensen för att erhålla önskade mätningar för ventil storlek i tillämpningen av transcatheter pulmonell ventil ersätter.
Abstract
Mätningarna av höger ventrikel (RV) och lungartären (PA), för att välja den optimala protesstorleken för transkateter lungventilersättning (TPVR), varierar avsevärt. Tredimensionella (3D) datortomografi (CT) imaging för enheten storlek förutsägelse är otillräckligt för att bedöma förskjutningen av rätt Ventrikulärt utflöde område (RVOT) och PA, vilket kan öka risken för stent felplacering och paravalvular läcka. Syftet med denna studie är att tillhandahålla en dynamisk modell för att visualisera och kvantifiera anatomin hos RVOT till PA under hela hjärtcykeln genom fyrdimensionell (4D) hjärt CT återuppbyggnad för att få en korrekt kvantitativ utvärdering av den erforderliga ventil storlek. I denna pilotstudie valdes hjärt-CT från får J för att illustrera förfarandena. 3D hjärt CT importerades till 3D återuppbyggnad programvara för att bygga en 4D sekvens som delades in i elva ramar över hjärt cykeln för att visualisera deformationen av hjärtat. Diameter, tvärsnitt område och omkrets av fem bildplan vid huvud PA, sinotubular junction, sinus, basal plan av lungventilen (BPV) och RVOT mättes vid varje ram i 4D uträtade modeller före ventil implantation för att förutsäga ventilens storlek. Under tiden mättes dynamiska förändringar i RV-volymen också för att utvärdera rätt ventrikulärt utmatningsfraktion (RVEF). 3D mätningar i slutet av diastolen erhölls för jämförelse med 4D mätningar. Hos får J resulterade 4D CT-mätningar från den uträtade modellen i samma val av ventilstorlek för TPVR (30 mm) som 3D-mätningar. RVEF för får J från pre-CT var 62,1 %. I motsats till 3D CT möjliggjorde den uträtade 4D-rekonstruktionsmodellen inte bara noggrann förutsägelse för val av ventilstorlek för TPVR utan gav också en idealisk virtuell verklighet, vilket presenterade en lovande metod för TPVR och innovation av TPVR-enheter.
Introduction
Dysfunktion i rätt ventrikulärt utflöde (RVOT) och lungventilavvikelser är två av de vanligaste konsekvenserna av allvarlig medfödd hjärtsjukdom, till exempel patienter med reparerad tetralogi av Fallot (TOF), vissa typer av dubbel utlopp höger ventrikel (DORV) och införlivande av de stora artärerna1,2,3 . Majoriteten av dessa patienter står inför flera operationer under hela livet och tillsammans med stigande ålder ökar riskerna för komplexitet och samsjuklighet. Dessa patienter kan dra nytta av transcatheter lungklaffersättning (TPVR) som en minimalt invasiv behandling4. Hittills har det skett en stadig ökning av antalet patienter som genomgår TPVR och flera tusentals av dessa procedurer har utförts över hela världen. Jämfört med traditionell öppen hjärtkirurgi kräver TPVR en mer exakt anatomisk mätning av xenograft eller homograft från höger ventrikel (RV) till lungartär (PA), samt reparation av lung- och RVOT-stenos via transannulärt plåster, genom datortomografiangiografi (CTA) före intervention och för att säkerställa att patienterna är fria från stentfraktur och paravalvulär läcka (PVL)5, 6.
En prospektiv multicenter studie visade att en multidetector CT ringformiga storleksalgoritm spelade en viktig roll i valet av lämplig ventil storlek, vilket kan minska graden av paravalvular uppstötning7. Under de senaste åren har kvantitativ analys tillämpats mer och mer inom klinisk medicin. Kvantitativ analys har en enorm potential att möjliggöra en objektiv och korrekt tolkning av klinisk avbildning och för att verifiera att patienter är fria från stentfrakturer och paravalvulära läckor, vilket kan förbättra patientspecifik utvärdering av terapi och behandlingssvar. I tidigare klinisk praxis var det möjligt att rekonstruera CT imaging från tre plan (sagittal, koronal och axiell) med tvådimensionella (2D) CT att erhålla en visualisering model8. Kontrastförbättrat elektrokardiogram (EKG)-gated CT har blivit viktigare vid utvärdering av RVOT/PA 3D morfologi och funktion, liksom vid identifiering av patienter med ett lämpligt RVOT implantation plats som kan upprätthålla TPVR stabilitet under hela hjärtcykeln9,10.
I de samtida standard kliniska och prekliniska inställningarna översätts dock de förvärvade 4D CT-data vanligtvis till 3D-plan för manuell kvantifiering och visuell utvärdering som inte kan visa 3D/4D dynamisk information11. Dessutom, även med 3D-information, har de mätningar som erhålls från multiplanarrekonstruktion (MPR) olika begränsningar, såsom dålig kvalitet på visualisering och brist på dynamisk deformation på grund av de olika riktningarna för blodflödet i rätt hjärta12. Mätningar är tidskrävande att samla in och benägna att misstag, eftersom 2D-justering och sektionering kan vara oprecisa, vilket resulterar i feltolkning och distensibility. För närvarande finns det ingen konsensus om vilken mätning av RVOT-PA som på ett tillförlitligt sätt kan ge korrekt information om indikationer och ventilstorlek för TPVR hos patienter med dysfunktionell RVOT och/eller lungklaffsjukdom.
I denna studie ges metoden för att mäta RVOT-PA med hjälp av en uträtad höger hjärtmodell via en 4D-hjärt-CT-sekvens för att bestämma hur man bäst karakteriserar 3D-deformationerna av RVOT-PA under hela hjärtcykeln. Spatio-temporal korrelation imaging slutfördes genom att inkludera den tidsmässiga dimensionen och därför kunde mäta variationer i RVOT-PA storlek. Dessutom kan deformationen av de uträtade modellerna positivt påverka TPVR-ventilstorlek och procedurplanering.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alla hjärt-CT-data erhölls från GrOwnValve prekliniska prövningar med godkännande av den juridiska och etiska kommittén vid regionkontoret för hälsa och sociala frågor, Berlin (LAGeSo). Alla djur fick human vård i enlighet med riktlinjerna från European and German Societies of Laboratory Animal Science (FELASA, GV-SOLAS). I denna studie valdes Pre-CT från får J för att illustrera förfarandena.
1. Utför 3D hjärt CT hos får
- Intravenös anestesi
- Bedöva får (3 år, 47 kg, hona, Ovis aries) med premedicinering av midazolam (2 mg/mL, 0,4 mg/kg), butorphanol (10 mg/mL, 0,4 mg/kg) och glykoskopirroniumbromid (200 mcg/mL, 0,011 mg/kg) genom intramuskulär injektion.
- Kontrollera fårens fysiska tillstånd när de blev fogliga, 15 min efter injektionen.
- Placera en 18 G kateter med injektionsport aseptiskt i den cefaliska venen med perfusionslinjer som leds till en T-kontakt för anestesi och kontrastmedel.
- Bedöva fåren genom att intravenöst injicera propofol (20 mg/ml, 1-2,5 mg/kg) och fentanyl (0,01 mg/kg). Kontrollera om det finns symtom på lugnande medel som käkavslappning, förlust av sväljning och ciliary reflex. Intubera fåren med ett 6,5 mm - 8 mm trakealrör och placera ett magrör i magen för magvätska aspiration följt av intravenös injektion av propofol (20 mg/ml, 1-2,5 mg/kg) och fentanyl (0,01 mg/kg).
- Uppnå total anestesi genom att injicera propofol (10 mg/ml, 2,5-8,0 mg/kg/h) och ketamin (10 mg/ml, 2-5 mg/kg/h) intravenöst, som förberedelse för hjärt-CT.
- Hjärt-CT
- Överför fåren från Forskningsinstituten för experimentell medicin (FEM) till CT-rummet i german Heart Center Berlin (DHZB) efter förberedelserna. Skanna alla får i benägen position efter att säkert ha fäst dem på CT-sängen med 3 bandage på armar, buk och ben.
- Utför hjärt-CT på ett 64-skivors CT-system med dubbla källor med EKG-gating med följande parametrar. Ställ in standardförvärvets tekniska parametrar enligt följande: gantryrotationstid 0,33 s, 100-320 mA per rotation, 120 kV rörspänning, matris 256 med ett 16-bitars djup, avvikelse effektiv röntgendos 15,5± 11,6 mSv, skärtjocklek 0,75 mm.
- Uppnå kontrastförbättring genom att administrera 2 -2,5 ml/kg joderat kontrastmedel med en hastighet av 5 ml/s via T-kontakten på armen.
- Utför 4D CT-skanningsprotokollet i sekventiell. Dela upp hela hjärtcykeln i 11 ramar från 0% till 100% med 10% av R-wave till R- wave (RR) intervall som täcker hjärtcykeln. Utför en end-diastolisk fas vid cirka 70% av RR-intervallet för analys för 3D-serien. Få sagittal, koronal och axiell data i varje ram av 4D CT, samt i 70% 3D-serien.
- Använd en bolus spårningsmetod för kontrast bolus timing i regionen av intresse på den huvudsakliga pulmonell gatan för att uppnå idealisk synkronisering. Administrera inte betablockerare till får.
- Överför fåren tillbaka till FEM och stoppa perfusionen av propofol och ketamin efter skanning. Fåren återfick medvetandet 10-20 min efter extubationen. Anestesiologer och veterinärer övervakade hela anestesibehandlingen tills fåren var helt vakna och kunde röra sig fritt.
2. Inställningar för 3D-rekonstruktionsprogram med öppen källkod och förlängningsavbetalningar
- Klicka på Redigera i den översta menyn för att ändra programinställningarna efter att du har startat 3D-rekonstruktionsprogram.
- Klicka på DICOM, sedan Förvärva geometri regularisering och välj Tillämpa regulariseringstransformell i avsnittet DICOM Scalar Volume Plugin . Välj Volymsekvens som önskat importformat i flera volymer i avsnittet Plugin för flera volymer .
- Klicka på Vyer, välj Små axlar. Välj Tunn linjal i orienteringsmarkören.
- Starta om 3D-utsnittsprogrammet för att spara programinställningarna.
- Öppna tilläggssidan genom att klicka på Tilläggshanteraren i verktygsfältet.
- Hitta nödvändiga tillägg och vänsterklick för att installera dem. Använd följande tillägg i den här studien: Sequence Registration, Slicer Elastix, Sandbox, Slice Heart, Slicer IGT, Slicer VMTK, DICOM browser, Intensity Segmenter, Markups To Model, Easy Clip, mp Review, Slicer Prostate och VASSTAUgorithms.
- Starta om 3D-utsnittsprogrammet för att bekräfta installationen av de valda tilläggen.
3. Ladda hjärt-CT-data i 3D-utsnittet från DICOM-filerna
- Använd ett av de två stegen som beskrivs nedan för att ladda hjärt-CT-data i 3D-utsnittet från DIOCM-filerna (bild 1).
- Importera CT-data: Lägg till hjärt-CT-data (Pre-CT från får J valdes för att illustrera procedurerna) i programmets databas genom att växla till DICOM-modulen och dra och släppa filer till programfönstret.
- Ladda CT-data: Ladda dataobjekt i scenen genom att dubbelklicka på objekt (I får J, EKG- Ao asc 0.75 126f 3 70% är 3D-sekvensen i slutet-diastolic fasen, och Funkion EKG- Ao asc 0.75 126f 3 0- 100% Matrix 256 är 4D-sekvensen som en 11-bildruta).
- Vänsterklicka på ögonikonerna i dataträdet för att visa 3D- och 4D-sekvenserna från axiella, sagittala och koronala vyer i 2D-tittarna.
- Vänsterklicka på layoutikonen Utsnitt i det övre verktygsfältet och välj Fyr-upp- eller konventionell layout.
- Klicka på ikonen Länkar i det övre vänstra hörnet för att länka alla tre tittarna och på ögonikonen för att visa segmenten i 3D Viewer.
- Klicka på ikonen Spara och spara alla data som läses in i 3D-utsnittet i ett valt mål för att skapa en datauppsättning för segmentering och volymredigering.
4. Skapa 4D-slå hjärtat volym och slå rätt hjärtvolym
- Välj Volymrendering på den nedrullningsbara menyn för moduler och välj sedan 4D-sekvensen på den nedrullningsbara menyn Volym .
- Välj CT-Cardiac3 i den nedrullningsbara menyn Förinställning för att visa 4D-hjärtat. Justera markören under rullgardinsmenyn Förinställd så att endast hjärtat visas.
- Klicka på Sekvenswebbläsaren i den nedrullningsbara menyn för moduler för att välja och visa 4D-sekvensen. Det bultande hjärtat är på plats. Dra 4D-hjärtat till 3D-scenen för att observera hjärtat från olika håll.
- Välj funktionerna Aktivera och visa ROI i beskärningsalternativen under skiftstången för att beskära 4D-volymen i det bultande hjärtat för att bättre observera hjärtats strukturer.
- Skapa 4D-slaghjärtavolymen enligt beskrivningen ovan. Välj Segmentredigeraren i den nedrullningsbara menyn för moduler och klicka sedan på saxeffekten med åtgärden Fyll inuti för att klippa ut en enda bildruta.
- Klicka på maskvolymeffekten och använd den för att länka segmenteringen till 4D-hjärtat som en maskerad volym. Indatavolymen och utdatavolymen i maskvolymeffekten är 4D-sekvenserna.
- Välj saxeffekten med åtgärden Radera inuti om du vill ta bort benen och andra oväntade områden. Välj öarnas effekt med keep largest island-operationen för att ta bort små områden.
- Välj Erase-effekten med 1-3% Sphere Brush för att ta bort vävnaderna vid aortabågen med bilagor till huvudpulmonartären, liksom vävnaden mellan den stigande aortan och den överlägsna vena cava. Efter varje steg använder du effekten Maskvolym för att maskera 4D-volymen.
- Upprepa steg 4.7 - 4.8 för att fortsätta ta bort områdena tills rätt hjärtmodell visas i 3D-scenen.
- Klicka på sekvensbläddraren och gå till nästa bildruta. Använd saxeffekten med åtgärden Radera inuti för att klippa något område i 3D-scenen; rätt hjärtmodell visas automatiskt i den moderna ramen. Använd samma metod på resten av bildrutorna tills hela 4D-sekvensen har segmenterats.
- Klicka på knappen Sequence Browser för att visa rätt hjärta 4D-volym.
OBS: När du tar bort den vänstra främre fallande kranskärlet i vissa ramar samt bifurcation av den vänstra kranskärlen, kommer det att ta bort en liten del av den högra ventrikeln. På grund av detta rekommenderas det starkt att hålla en liten bit av dessa koronar för att bibehålla rätt ventrikulär volym i varje ram.
5. Skapa uträtade modeller från 4D-sekvensen
OBS: Det rekommenderas starkt att bygga varje 10% av hjärtcykelramen i en enda 3D-utsnittsmapp, annars kommer det att finnas för många dataträd justerade i DATA-modulen, vilket gör det ineffektivt att skapa de uträtade modellerna. För att få den enda 3D-utsnittsmappen för varje 10% ram måste den ladda 4D-sekvensen flera gånger, välja varje ram och spara dem i en enda mapp.
- Skapa höger hjärtsegmenteringar för varje bildruta genom att välja segmentredigeraremodulen i verktygsfältet. Lägg till två segmenteringar för varje 10% bildruta i 4D-sekvensen och namnge dem i enlighet därmed, t.ex. 60% segmentering och Annat.
- Välj paint effect-verktyget i segmentredigeraren med redigerbart intensitetsområde som beror på CT-bilderna för att måla rätt hjärta med sekvensen överlägsen vena cava, höger atrium, höger ventrikel och lungartär.
- Klicka på Annan segmentering, använd färgverktyget för att måla andra områden för att spåra gränserna för rätt hjärta i allmänhet.
- Välj effekten Odla från frön , välj Initiera och Använd för att tillämpa effekten. Klicka på knappen Visa 3D i segmentredigeraren för att visa 3D-modellen för den moderna ramen.
- Upprepa steg 4.7 - 4.8 för att ta bort eller förbättra 3D-modellen enligt CT-bilderna i de tre riktningarna. Ta bort vänster och höger grenar av lungartären vid bifurcation. Höger hjärta 3D-modell visar sedan 3D-scenen i varje bildruta.
OBS: Det rekommenderas starkt att måla gränserna för rätt hjärta med en 1% - 2% diameter sfärborste vid tillbehören mellan lungartären och kranskärlen, liksom lungartären och den överlägsna vena cava. - Klona segmenteringarna i DATA-trädet som en säkerhetskopia, namnge segmenteringarna, till exempel 10% Segmentation Original och 10% Segmentation för rätad modell.
- Lägg till en mittlinje till rätt hjärtmodell enligt beskrivningen nedan.
- Välj Extrahera mittlinjen i den nedrullningsbara menyn för moduler.
- Välj Segmentering på den nedrullningsbara surface-menyn i avsnittet Indata i modulen extrahera mittlinjen. Detta skapar en segmentering, till exempel 10% segmentering för uträtad modell som ett segment. Klicka på Skapa nya markeringar fidukial i den nedrullningsbar menyn slutpunkter. Klicka på knappen Placera en markeringspunkt för att lägga till slutpunkter på SVC:s övre plan och slutplanet för huvudpulmonartären.
- Välj Skapa en ny modell som en centerline-modell och Skapa ny markeringskurva som en mittlinjekurva i menyn Träd på Utdata. Klicka på Apply för att visa mittlinjen höger hjärtmodell.
- Klicka på DATA-modulen och högerklicka sedan på Centerline Curve för att redigera dess egenskaper. Klicka på ögonikonen för att visa kontrollpunkterna och ställ in antalet omsamplade punkter till 40 i avsnittet Återsamplade punkter till 40 för att sänka datorbelastningen.
- Skapa en uträtad modell
- Välj Böjd planlösningsformat på den nedrullningsbara menyn för moduler.
- Flytta markören efter kurvupplösning och segmentupplösning till 0,8 mm, ställ in segmentstorleken på 130140 mm som var enligt intervallet för den högra ventrikeln som visas på bilderna och välj sedan Skapa en ny volym som utgående uträtad volym.
- Klicka på Använd för att få den uträtade volymen.
- Välj Volymåtergivning i den nedrullningsbara menyn för modulen om du vill visa den uträtade volymen. Välj den uträtade volymen i rullgardinsmenyn och klicka på ögonikonen . Välj CT-Cardiac3 som förinställning, flytta Skift-markören för att visa den uträtade högra hjärtvolymen i 3D-scenen.
- Kolumnera den uträtade volymen i DATA-trädet i namnet på rätad volym för segmentering och högerklicka för att segmentera den uträtade volymen.
- Välj tröskelvärdeseffekten i segmentredigeringsmodulen om du vill färglägga önskat uträtat höger hjärta och klicka på Använd för att tillämpa åtgärden. Välj effekten Maskvolym om du vill maskera den uträtade volymen genom att välja uträtad volym för segmentering, volym som indatavolym och utdatavolym och klicka på Använd för att tillämpa åtgärden.
- Klicka på Använd om du vill använda samma åtgärd som beskrivs ovan i steg 4.7- 4.8 för att endast hålla den uträtade segmenteringen av höger hjärta. Kontrollera den uträtade högra hjärtvolymen och 3D-modellen av den uträtade högra hjärtsegmenteringen i 3D-scenen.
- Klicka på Använd om du vill använda samma åtgärd som beskrivs ovan för andra bildrutor för att hämta rätad höger hjärtvolymåtergivning och uträtade segmenteringar och spara dem i mappen i varje ram.
6. Exportera siffrorna och STL-filerna
- Exportera siffrorna för den uträtade volymåtergivningen genom att klicka på Capture och namnge en scenvyeffekt i verktygsfältet och spara scenerna i 3D-vyn.
- Exportera STL-filerna för de uträtade 3D-segmenteringarna genom att klicka på segmenteringsmodulen .
7. Utför fem plana mätningar
- Utför en femplansmätning av omkretsen, tvärsnittsområdet och omkrets i de uträtade modellerna från 4D-sekvensen och rätt ventrikulära volymmätningar i den uträtade modellen enligt beskrivningen nedan.
- Tillämpa följande fem plana inställningar: Plan A: vid huvudpulmonartären 2 cm förskjutning från planet i den sinotubulära korsningen; Plan B: vid sinotubulära korsningen; Plan C: vid sinus; Plan D: vid basen av bipacksedeln; Plan E: vid RVOT 1 cm förskjutning från D.
- Lägg till alla ovanstående fem plan i de uträtade modellerna i varje bildruta genom att hålla skifttangenten på tangentbordet och använda hårkorsfunktionen i verktygsfältet till de fem planen. Klicka på modulen Skapa och placera i verktygsfältet för att välja effekten Plan .
- Välj linjeeffekten om du vill mäta omkretsarna, välj effekten Stängd kurva för att erhålla omkretsar och tvärsnittsareal. Kopiera data för att skapa datauppsättningen.
- Utför rätt ventrikulära volymmätningar i den uträtade modellen enligt beskrivningen nedan.
- Märk ut den uträtade segmenteringen i varje bildruta som erhålls från 4D-sekvensen och märk segmenteringen enligt den matchande ramen för volymmätning.
- Välj modulen Segmentstatistik i den nedrullningsbara menyn för modulen. Välj X% Segmentation för volymmätning efter segmentering och skalärvolym i indatamenyn. Välj Skapa ny tabell som utdatatabell och klicka sedan på Använd för att använda åtgärderna för att hämta volymtabellen.
- Kopiera volymdata för att skapa volymmätningsdatauppsättningen för varje bildruta i den uträtade segmenteringen.
8.3D multiplanar rekonstruktion (MPR) mätningar och rätt ventrikulär volymmätning från 3D-sekvensen (den bäst rekonstruerade fasen i slutet av diastolen)
OBS: I denna studie valdes får J Pre-CT för att illustrera MPR-mätförfarandena.
- Ladda den diastoliska 3D-sekvensen enligt följande steg. Välj nedåtpilen bredvid hårkorseffekten, välj Hoppa segment- Offset, Basic+ skärningspunkt, Fin hårkors och Segmentskärningarna för hårkorsinställningar .
- Skift + vänsterklick för att dra hårkorset till planet, till exempel sinusen. Tryck på Ctrl+Alt för att justera hårkorset till önskad position i de axiella, sagittala och koronala scenerna perfekt i mitten av den riktade positionen.
- Välj linjeeffekten för att utföra mätningarna i varje plan enligt bilden i steg 7.4. Kopiera data för att skapa 3D MPR-mätdatauppsättningen.
- Klicka på modulen Segmentredigeraren för att skapa en rätt ventrikulär segmentering enligt beskrivningen ovan i steg 5.8.6.
- Klicka på modulen Segmentstatistik för att utföra rätt ventrikulär volymmätning enligt ovan i steg 7.5.2.
- Kopiera volym informationen för att skapa den diastoliska 3D-högra ventrikulära volym data uppsättningen.
9. Beräkning för val av stenad hjärtklaff
OBS: I detta avsnitt användes mätningarna av sinotubular korsningen för att illustrera förfarandet.
- Beräkna medelvärdet av de långa axiella (d1) och korta axiella omkretsarna (d2) = (d3), följt av medelvärdet d1, d2 och d3 för att erhålla d4, som visas i formlerna (1) - (2).
- Dividera beräkningen av tvärsnittsområdet (S1) med π för att erhålla d5 följt av kvadratroten d5 för att erhålla d6, och sedan medelvärdet av d5 och d6, som visas i formlerna (3) - (5).
- Dividera omkretsen (C1) med π för att erhålla d8, enligt formeln (6).
- Få den totala allmänna diametern d9 genom att beräkna medelvärdet d4, d7 och d8, enligt formeln (7).
- Använd formel (8) för att beräkna det bästa valet av ventilstorlek (h).
OBS: Den stentade hjärtklaffen finns i diametrar 30 mm, 26 mm och 23 mm. Ventilstorleken (h) visar matchningen i procent för de tre diamerarna, nämligen en idealisk matchning som 10-20%, stor för implantation som 30% och högre och liten för implantation under 10%. - Importera 3D- och 4D-data till en mångsidig statistikprogramvara för att bygga trenddiagrammen för mätningarna i de fem planen och exportera diagrammen i TIFF-format. Importera alla siffror till grafikprogramvara för organisation.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Hos får J genererades 4D total hjärt- och rätt hjärtmodeller framgångsrikt från 4D hjärt CT-sekvensen som visade deformationen under hela hjärtcykeln. För bättre visualisering visas hela deformationen av det bultande hjärtat och högra hjärtat i alla riktningar i figur 3 - figur 4 och i video 1 - Video 2.
De uträtade höger hjärtmodellerna erhölls efter maskvolymen i varje 10% av segmenteringen för att illustrera deformationerna av höger hjärta i en uträtad modell i får J Pre-CT (figur 5).
Fem plan lades till på önskade platser för att utföra mätningarna som visas i figur 2A, liksom MPR-mätningarna i 3D-rekonstruktionsprogram och inte den konventionella metoden för att beskära 4D-volymen hos får J Pre-CT som visas i figur 2B. Förändringarna i tvärsnitt område, omkrets och omkrets erhölls i olika faser av hjärt cykeln för att generera tendens diagram som visas i figur 6. Originaldata från 4D CT-mätningar och 3D CT-mätningar visas i kompletterande fil 1. Hos får J resulterade 4D CT-mätningar från den uträtade modellen i samma val av ventilstorlek för TPVR (30 mm) som MPR-mätningarna från den end-diastoliska serien, med fördelarna med anmärkningsvärd virtuell verklighet och tillförlitliga resultat. Det fanns signifikanta skillnader i den uppmätta tvärsnittsarealen (RVOT: 3,42 cm2 i 4D jämfört med 4,28 cm2 i 2D, BPV: 2,96 cm2 i 4D jämfört med 3,92 cm2 i 2D) och omkrets (RVOT: 76,1 mm i 4D jämfört med 87,06 mm i 2D, BPV: 67,65 mm i 4D jämfört med 75,73 mm i 2D) i RVOT och pulmonventilens basalplan. Rätt Ventrikulärt utmatning fraktion av får J från pre-CT var 62,1%.
Figur 1. Användargränssnitt i 3-dimensionell rekonstruktion programvara. Verktygsfält, dataträd och andra funktionella menyer i den 3-dimensionella rekonstruktionsprogramvaran visas för att driva programmet. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Figur 2. Fem plan i den uträtade modellen för mätning och multiplanära rekonstruktionsmätningar i den 3-dimensionella sekvensen (end-diastolisk fas). A) Plan a: huvudpulmonartär, 20 mm förskjutning från plan b. Plan b: sinotubulär korsning. Plan c: lungventilens sinus. Plan d: botten av lungventilen. Plan e: i det högra ventrikulära utflödeskanalen, 10 mm förskjutning från plan d. (B) MPR-mätningar i 3D-sekvensen av den enddiastoliska fasen vid fem plan: 10 mm förskjutet från botten av lungventilen, botten av lungventilen, sinus i lungventilen, sinotubulär korsning och huvudpulmonartären (20 mm förskjuten från sinotubulär korsning). Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Figur 3. 4-dimensionella hjärtdeformationer under hela hjärtcykeln. Totala hjärtdeformationer av får J för-beräknad tomografi visar formförändringar från 0% till 100% av hjärtcykeln. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Figur 4. 4- dimensionell höger hjärta deformation under hela hjärtcykeln. Höger hjärtat deformationer av får J pre-computed tomografi visar formen förändras från 0% till 100% av hjärt cykeln. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Figur 5. Rätad höger hjärtat deformation av får J pre- datortomografi under hela hjärt cykeln. Uträtade höger hjärta deformationer av får J pre-computed tomografi visar formen ändras från 0% till 100% av hjärt cykeln. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Figur 6. Förändringar i omkrets, genomsnittlig diameter, tvärsnittsområde och rätt ventrikulärt volym under hela hjärtcykeln. A) Förändringar i omkrets under hjärtcykeln vid de fem planen. B) Förändringar i medeldiametern (beräknad med formel 1 i steg 9.1) under hjärtcykeln vid de fem planen. C) Förändringar i tvärsnittsområdet under hjärtcykeln vid de fem planen. (D) Förändring i rätt ventrikulär volym under hjärtcykeln. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Video 1. 4-dimensionell total hjärtdeformation. Under hela hjärtcykeln kan den 4-dimensionella hela hjärtrekonstruktionen visualiseras i alla riktningar. Klicka här för att ladda ner den här videon.
Video 2. 4-dimensionell höger hjärt deformation. Det bultande hjärtat (överlägsen vena cava, höger atrium, höger ventrikel och lungartären) kan visualiseras i alla riktningar under hela hjärtcykeln. Klicka här för att ladda ner den här videon.
Kompletterande akt 1. Tabellen presenterar de ursprungliga data från 4D CT mätningar och 3D CT mätningar genereras genom att följa protokollet beskrivs inklusive parametrar från pulmonell gatan, rätt ventrikulärt volym och mätningar av stora kroppspulsådern från får J pre-computed tomografi. Klicka här för att ladda ner den här filen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Hittills är detta den första studien som illustrerar en patientspecifik mätning av morfologin och dynamiska parametrar för RVOT-PA med en uträtad hjärtmodell som genereras från en 4D CT-sekvens, som kan tillämpas för att förutsäga den optimala ventilstorleken för TPVR. Denna metod wasillustrated med får J Pre-CT imaging för att erhålla dynamiska deformationer, rätt Ventrikulärt volymer, rätt Ventrikulärt funktion och storlek av RVOT/PA förändring från RVOT till pulmonell bålen i fem plan vid varje 10% återuppbyggnad av hjärt cykeln. Jämfört med 3D-avbildning förutspådde de uträtade modellerna inte bara samma ventilstorlek som MPR-mätningarna från de enddiastoliska 3D-bilderna utan gjorde det också möjligt för en mer intuitiv modell att extrahera önskad information om rätt hjärta. Enligt resultaten från en tidigare studie13 möjliggör den föreslagna metoden en bättre förståelse av in vivo-belastningsförhållanden hos patienter med dysfunktionell RVOT och/eller lungklaffsjukdom, liksom utvecklingen av nya TPVR-enheter som är morfologiskt anpassade till de olika RVOT-anatomierna hos patienter som behöver TPVR och kan uppvisa förbättrad mekanisk prestanda på lång sikt. Den nuvarande metoden för kvantitativ mätning för en preinterventionell utvärdering av TPVR baseras dock på MPR-mätningar i 3D-sekvensen, vilket kan leda till oväntade fel under utvärderingar baserade på RVOT:s och PA:s anatomiska kurva. Dessutom kan detaljerad information gå förlorad i 3D-modellerna som genereras från 4D-sekvensen när det gäller hjärtats övergripande rörelse14.
I denna studie skapades en 4D-slående hjärtmodell för att observera och visualisera hjärtats totala deformation under hela hjärtcykeln genom att använda en mask för 4D-volymen av segmenteringen i 3D-rekonstruktionsprogram och inte den konventionella metoden för att beskära 4D-volymen i får J. Denna metod kan ge ett exakt och effektivt sätt att bygga en 4D-modell som en 3D-rekonstruktion från en 3D-sekvens för att visualisera hjärtat och välja ventilstorlek. Dessutom användes samma metod för att rekonstruera rätt hjärtmodell som en dynamisk modell från segmenteringarna i varje 10% av hjärtcykeln segmenterad med effekten Grow From Seeds i 3D-rekonstruktionsprogram. 4D-modellen för rätt hjärta kan visualisera hela anatomiska morfologi under hela RR-intervallet, baserat på vilken kardiologer kan utveckla en patientspecifik strategi för TPVR. Dessutom kan de 3D-uträtade högerhjärtamodellerna som erhållits från 4D-sekvensen i varje 10% av hjärtcykeln ge en exakt, morfologisk och funktionell kvantifiering av höger hjärta, särskilt i de fem plan som tillämpas för det stenade hjärtklaffvalet. Innan du skapar de uträtade modellerna krävs en manuell och exakt 3D-segmentering av rätt hjärta från varje 10% hjärtcykel. När du gör rätt hjärtsegmenteringar, efter att volymen från en ram har maskerats, kommer 3D-segmenteringen i den aktuella ramen automatiskt att dyka upp med hjälp av saxfunktionen för de oönskade strukturerna. För att behålla hela volymen RVOT måste en liten del av den vänstra kransartären hållas i segmenteringarna. För att skapa en uträtad modell är det viktigt att lägga till en mittlinje i den ursprungliga högra hjärtmodellen för att säkerställa kvaliteten på den uträtade modellen och minska beräkningsbelastningen. Den uträtade höger hjärtat modellen återspeglade noggrant alla korrelationer av hjärt anatomi, inklusive omkretsar, omkretsar och tvärsnittsområden, vilket möjliggör en efterföljande extraktion av morfologiska information och direkta mätningar på ett holistiskt sätt. I denna studie resulterade mätningarna från 4D-uträtade modellen i samma val av ventilstorlek (30 mm i diameter) som 3D-mätningarna i MPR, men med fördelarna med anmärkningsvärd virtuell verklighet och tillförlitliga resultat hos får J. Det möjliggör också insamling av data om rätt ventrikulära volymer under hela hjärtcykeln, som sedan kan tillämpas för att beräkna rätt ventrikulär utmatningsfraktion.
Tidigare kliniska studier har visat signifikanta skillnader i de uppmätta tvärsnittsområdena i RVOTPA mellan statiska och dynamiska sektionsplan sekundärt till stora 3D-förskjutningar och rotationer15. Hos får J Pre-CT observerades också de signifikanta skillnaderna i uppmätta tvärsnittsområden och omkretsar i pulmonventilens RVOT-plan och basalplan: 3, 42 cm2 i 4D jämfört med 4, 28 cm2 i 3D, BPV: 2, 96 cm2 i 4D jämfört med 3, 92 cm2 i 3D och RVOT-omkretsar: 76,1 mm i 4D jämfört med 87,06 mm i 3D, BPV: 67,65 mm i 4D jämfört med 75,73 mm i 3D. För att hämta data för mätningarna tillämpades de fem dynamiska planen i stället för fasta plan. Här valdes det sinotubulära planet och lungventilens basala plan som referenslinjer. Dessa fem plan inkluderade allt utrymme som kan användas för att distribuera den stentade hjärtklaffen. RVOT-planet uppvisade den största deformationen under hjärtcykeln i de fem planen, vilket belyser behovet av en mångsidig TPVR-enhet som möjliggör anpassningsförmåga till olika anatomier och behåller den utformade geometrin hos den stentade hjärtklaffen för långsiktig hållbarhet utan fraktur och migrering. Nitinolstenten med formminne är en lovande kandidat för montering av en tre-broschyrventil för framtida TPVR. För den kliniska tillämpningen, särskilt för patienter som har haft transannular patch reparation eller TPVR, skulle det behöva mer ansträngningar att rekonstruera anatomin som det finns artefakter från vidhäftningen mellan hjärtsäcken och myokardi, stent och deformerade anatomi. Det behöver högre upplösning CT data, välutvecklad återuppbyggnad programvara, och riklig erfarenhet av CT analys för att översätta denna metod för klinisk användning. Men denna metod kan användas för stora djurförsök samt för perioperativ utvärdering för patienter med Tetralogi av Fallot, isolerad pulmonic stenos som inte har haft några öppna hjärtoperationer eller interventionella terapier.
Den beskrivna metoden för den 4D uträtade modellen kan möjliggöra exakt och visuell identifiering och beräkning av alla segment av hjärtat från RVOT till PA, vilket kan hjälpa inte bara kardiologer att få en exakt pre-interventionell utvärdering, men också hjärtingenjörer att innovera nya TPVR-enheter för framtida tillämpningar.
Den huvudsakliga begränsningen av metoden för 4D-uträtad modellmätning i denna studie är att data erhölls från endast ett får före CT utan en stor urvalspopulation. Dessutom utfördes inte CT imaging efter implantationen för att följa upp ventilens storlek och strukturella förändringar i rätt hjärta. Slutligen, för de patienter som har haft transannular patch reparation eller TPVR, är det svårare att rekonstruera anatomin som det finns artefakter från vidhäftningen mellan perikardium och myokardium, stent och deformerade anatomin.
Slutsats
I motsats till 3D CT möjliggjorde den uträtade 4D-rekonstruktionsmodellen inte bara en noggrann förutsägelse av valet av ventilstorlek för TPVR, utan gav också idealisk virtuell verklighet hos får J, och kommer därför att vara en lovande metod för TPVR och innovation av TPVR-enheter.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Författarna förklarar ingen intressekonflikt.
Acknowledgments
Xiaolin Sun och Yimeng Hao bidrog lika mycket till detta manuskript och delar första författarskapet. Den innerliga uppskattningen ges till alla som bidragit till detta arbete, både tidigare och nuvarande medlemmar. Detta arbete stöddes av bidrag från det tyska federala ministeriet för ekonomi och energi, EXIST - Transfer of Research (03EFIBE103). Xiaolin Sun och Yimeng Hao stöds av China Scholarship Council (Xiaolin Sun- CSC: 201908080063, Yimeng Hao-CSC: 202008450028).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Adobe Illustrator | Adobe | Adobe Illustrator 2021 | Graphics software |
| Butorphanol | Richter Pharma AG | Vnr531943 | 0.4mg/kg |
| Fentanyl | Janssen-Cilag Pharma GmbH | DE/H/1047/001-002 | 0.01mg/kg |
| Glycopyrroniumbromid | Accord Healthcare B.V | PZN11649123 | 0.011mg/kg |
| GraphPad Prism | GraphPad Software Inc. | Version 9.0 | Versatile statistics software |
| Imeron 400 MCT | Bracco Imaging | PZN00229978 | 2.0–2.5 ml/kg |
| Ketamine | Actavis Group PTC EHF | ART.-Nr. 799-762 | 2–5 mg/kg/h |
| Midazolam | Hameln pharma plus GMBH | MIDAZ50100 | 0.4mg/kg |
| Multislice Somatom Definition Flash | Siemens AG | A91CT-01892-03C2-7600 | Cardiac CT Scanner |
| Propofol | B. Braun Melsungen AG | PZN 11164495 | 20mg/ml, 1–2.5 mg/kg |
| Propofol | B. Braun Melsungen AG | PZN 11164443 | 10mg/ml, 2.5–8.0 mg/kg/h |
| Safety IV Catheter with Injection port | B. Braun Melsungen AG | LOT: 20D03G8346 | 18 G Catheter with Injection port |
| 3D Slicer | Slicer | Slicer 4.13.0-2021-08-13 | Software: 3D Slicer image computing platform |
References
- Baumgartner, H., et al. 2020 ESC Guidelines for the management of adult congenital heart disease: The Task Force for the management of adult congenital heart disease of the European Society of Cardiology (ESC). Endorsed by: Association for European Paediatric and Congenital Cardiology (AEPC), International Society for Adult Congenital Heart Disease. European Heart Journal. 42 (6), 563-645 (2021).
- Gales, J., Krasuski, R. A., Fleming, G. A. Transcatheter Valve Replacement for Right-sided Valve Disease in Congenital Heart Patients. Progress in Cardiovascular Diseases. 61 (3-4), 347-359 (2018).
- Goldstein, B. H., et al. Adverse Events, Radiation Exposure, and Reinterventions Following Transcatheter Pulmonary Valve Replacement. Journal of the American College of Cardiology. 75 (4), 363-376 (2020).
- Ansari, M. M., et al. Percutaneous Pulmonary Valve Implantation: Present Status and Evolving Future. Journal of the American College of Cardiology. 66 (20), 2246-2255 (2015).
- Nordmeyer, J., et al. Acute and midterm outcomes of the post-approval MELODY Registry: a multicentre registry of transcatheter pulmonary valve implantation. European Heart Journal. 40 (27), 2255-2264 (2019).
- Shahanavaz, S., et al. Intentional Fracture of Bioprosthetic Valve Frames in Patients Undergoing Valve-in-Valve Transcatheter Pulmonary Valve Replacement. Circulation. Cardiovascular Interventions. 11 (8), 006453 (2018).
- Binder, R. K., et al. The impact of integration of a multidetector computed tomography annulus area sizing algorithm on outcomes of transcatheter aortic valve replacement: a prospective, multicenter, controlled trial. Journal of the American College of Cardiology. 62 (5), 431-438 (2013).
- Curran, L., et al. Computed tomography guided sizing for transcatheter pulmonary valve replacement. International Journal of Cardiology. Heart & Vasculature. 29, 100523 (2020).
- Kidoh, M., et al. Vectors through a cross-sectional image (VCI): A visualization method for four-dimensional motion analysis for cardiac computed tomography. Journal of Cardiovascular Computed Tomography. 11 (6), 468-473 (2017).
- Schievano, S., et al. Four-dimensional computed tomography: a method of assessing right ventricular outflow tract and pulmonary artery deformations throughout the cardiac cycle. European Radiology. 21 (1), 36-45 (2011).
- Lantz, J., et al. Intracardiac Flow at 4D CT: Comparison with 4D Flow MRI. Radiology. 289 (1), 51-58 (2018).
- Kobayashi, K., et al. Quantitative analysis of regional endocardial geometry dynamics from 4D cardiac CT images: endocardial tracking based on the iterative closest point with an integrated scale estimation. Physics in Medicine and Biology. 64 (5), 055009 (2019).
- Grbic, S., et al. Complete valvular heart apparatus model from 4D cardiac CT. Medical Image Analysis. 16 (5), 1003-1014 (2012).
- Hamdan, A., et al. Deformation dynamics and mechanical properties of the aortic annulus by 4-dimensional computed tomography: insights into the functional anatomy of the aortic valve complex and implications for transcatheter aortic valve therapy. Journal of the American College of Cardiology. 59 (2), 119-127 (2012).
- Kim, S., Chang, Y., Ra, J. B. Cardiac Motion Correction for Helical CT Scan With an Ordinary Pitch. IEEE Transactions on Medical Imaging. 37 (7), 1587-1596 (2018).
