Name: Miyokard Mikroyapısının Ultrasonik Değerlendirmesi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-01-14T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 53 s
Description: Keşfedin, ultrason tabanlı görüntüleme algoritması ve açık erişimli yazılım kullanarak miyokard mikroyapısının değerlendirilmesi. Bu yöntem, kardiyak doku mikroyapısının nicel analizini sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Harvard Tıp Fakültesi/ Brigham ve Kadın Hastanesi Kardiyovasküler Fizyoloji Çekirdek Laboratuvarı tarafından sağlanan kaynaklar için minnettarız. Bu çalışma kısmen Ulusal Sağlık Enstitüleri hibeleri HL088533, HL071775, HL093148 ve HL099073 (RL) tarafından finanse edildi. MB, American Heart Association kurucu iştiraki doktora sonrası burs ödülünün sahibiydi. KU, Amerikan Kalp Derneği kurucuları bağlı kuruluş doktora sonrası burs ödülünün sahibidir. SC, Ellison Vakfı'nın bir ödülüyle desteklendi.

1. Analizler için Görüntülerin Hazırlanması
<ol><li>Parasternal uzun eksenli görünümde murine veya insan ekokardiyografik B modu görüntüler elde edin. LV'nin ve diğer kardiyak yapıların parasternal görünümde görselleştirilmesini optimize etmek için zaman kazanma telafi ayarlarını ve iletim odağının yerleşimini her zamanki uygulamaya göre ayarlayın. Tüm görüntülerin DICOM dosya biçiminde kaydedildiklarından emin olun. Standartlaştırılmış görüntü görünümleri, kısır sol ventrikül duvarını çerçevenin tabanına yerleştirir. Çerçeveler sol ventrikül miyokard ve perikardın tamamını göstermelidir. Çözünürlük, sol ventrikülün perikardiyal kenarlık, miyokard duvarı ve endokardiyal kenarlıklarını ayıracak kadar yüksek olmalıdır. Fazla bırakma veya görüntü yapıtları olan görüntüleri atın.</li>
	<li>Analiz için bir görüntü dosyasını DICOM dosyası olarak ImageJ yazılım platformu v1.46'ya içe aktarın. Dosyayı 8 bit görüntü dosyasına dönüştürün.</li>
	<li>Uygun kalitede bir son diyastolik çerçeveye ulaşana kadar kardiyak döngünün ardışık kareleri arasında ilerleyin. Alternatif olarak, ekokardiyografik görüntüleme programında son diyastolik çerçeveyi seçin ve ardından ImageJ'de kullanılmak üzere yüksek çözünürlüklü bir .jpg dosya biçimine dışa aktarın. EKG izlemenin R dalgasını kullanarak son diyastole en yakın kareleri tanımlayın ve ardından LV'yi maksimum iç boyutla yakalayan en iyi çerçeveyi tanımlayın. Bu tek kareyi son diyastolik çerçeve olarak düşünün.</li>
	<li>Kullanıcıların ilgi çekici bölgeleri seçerken konu kimliğine kör olmaları önerilir.</li>
</ol>2. Yatırım Getirisi Örneklemesi
<ol><li>Perikardiyal başvuru seçimi. Perikardiyal ilgi bölgesini (ROI) seçerken, perikardiyal dokunun heterojenliğini yakalamayı hedefleyin. Görüntü parlaklığı ve kontrastın, analiz sonuçları üzerinde herhangi bir etkisi olmadan gerektiğinde yatırım getirisi seçimi için ayarlanabileceğini unutmayın.<ol>
<li>ImageJ'in dikdörtgen çizim aracını kullanarak, bazal inferolateral perikardiyal duvarın orta üçte birini yaklaşık olarak yaklaşık olarak uzunluğa sahip bir dikdörtgen seçin.</li>
		<li>Yatırım getirisi boyutlandırma aracını kullanarak perikardiyumun genişliğini kapsayacak şekilde dikdörtgen yatırım getirisini yeniden boyutlandırın.</li>
		<li>ImageJ'in döndürme aracını kullanarak yatırım getirisini perikardiyal bölgeye uzanacak şekilde döndürün.</li>
		<li>Perikardiyal yatırım getirisinin köşelerinde gerekli ayarlamaları yapın. Perikardiyal duvarın orta üçte biri içinde yer alan ve miyokard veya ekstra-kardiyak bölgelere yayılmadan perikardiyal duvarın genişliğini içeren son bir perikardiyal ilgi alanı yakalayın. Belirli bir çalışmada yapılan tüm önlemler için toplam perikardiyal alanın aynı göreceli konumunu ve yüzdesini yakalamayı hedefleyin.</li>
		<li>Algoritmayı ImageJ analiz araçlarıyla seçime uygulayın (bkz. bölüm 3).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Miyokard seçimi. Bir kez daha, bazal inferolateral miyokard duvarının orta üçte biri içinde miyokard dokusunun heterojenliğini yakalamayı hedefleyin. Görüntü parlaklığı ve kontrastın, analiz sonuçları üzerinde herhangi bir etkisi olmadan gerektiğinde yatırım getirisi seçimi için ayarlanabileceğini unutmayın.<ol>
<li>Endokardyum ve epikard hariç miyokard duvarının genişliğini kapsayan bir dikdörtgen seçin. Miyokard seçiminin perikardiyal seçimin bitişiğinde ve aynı teta açısında olduğundan emin olun. Seçim alanına papiller kas alanlarını dahil etmeyin.</li>
		<li>Miyokard yatırım getirisini perikardiyal seçime paralel olacak şekilde döndürün.</li>
		<li>Miyokard yatırım getirisinin köşelerinde gerekli ayarlamaları yapın. Miyokard duvarının orta üçte biri içinde yer alan son bir miyokard bölgesini izole edin ve perikardiyal veya intralüminal bölgelere yayılmadan duvarın genişliğini yakalar.</li>
		<li>Algoritmayı bir ImageJ makrosu aracılığıyla seçime uygulayın.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. Veri Analizi ve İşleme
<ol><li>"getHistogramValues.txt" adlı ImageJ makrosunu yükleyin.</li>
	<li>Sinyal yoğunluğu değerlerinin yatırım getirisi içindeki dağılımını önizlemek için ImageJ histogram analiz aracını kullanın (perikardiyal seçim ve miyokard seçimi için bu adımı gerçekleştirin).</li>
	<li>Yatırım getirisi için bu sinyal yoğunluğu değerlerini kaydetmek için ImageJ makrosunu kullanın (perikardiyal seçim ve miyokard seçimi için bu adımı gerçekleştirin).<ol>
<li>Seçimdeki her piksele 0 (en koyu) ila 255 (en parlak) birim arasında bir yoğunluk değeri atayın.</li>
		<li>Sinyal yoğunluğunun dağılımını üretmek için yoğunluk değerlerini hiyerarşik olarak, artan yoğunluk sırasına göre düzenleyin.</li>
		<li>Dağıtım için aşağıdaki yüzdelik değerleri seçin ve rapor edin:yüzde 20, yüzde 50 (ortanca) ve yüzde 80.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Perikardiyal referansı kullanarak miyokard yoğunluklarını normalleştirin.<ol>
<li>Yoğunluğun miyokard yüzdelik değerlerini, yoğunluğun karşılık gelen perikardiyal yüzdelik değerlerine bölerek normalleştirin12veya yoğunluğun miyokard yüzdebirlik değerini yoğunluğun perikardiyal yüzdebirlik değerindençıkararak 13.</li>
		<li>Dört analitik yöntemin değerlerini rapor edin: 20. yüzdebirlik, yüzde50 yüzdelik (ortanca) ve yüzde 80'lik değerler için normalleştirilmiş miyokarddan perikardiyal değerlere. </li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Döngüsel Değişkenliğin Ölçülmesi
<ol><li>Dicom dosyasının ardışık çerçeveleri aracılığıyla miyokard seçimlerine algoritma uygulayın, kardiyak döngü boyunca ilerleyin. Çerçeveler arasındaki yoğunluk dağılımlarındaki farklılıkları, son sistolik ve son diyastolik çerçevelere dikkat ederim. Yukarıda açıklanan tüm görüntü analizleri, daha önce dicom formatında elde edilen ve dijital olarak saklanan noninvaziv ekokardiyografik görüntülerde çevrimdışı olarak gerçekleştirilir. Tüm çalışma protokolleri Brigham ve Women's institutional review board ve Harvard Medical Area ayakta Kurumsal Hayvan Bakım ve Kullanım Komitesi tarafından onaylandı.</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>

Çıkar çatışması bildirilmedi.

Sonografik sinyal yoğunluğu dağılımını ölçen ve buna karşılık miyokard mikro yapısının taşıyıcı bir ölçüsünü sunan bir görüntü analizi algoritması protokolünü açıklıyoruz. Yatırım getirisi ve referans bölgesinin seçimi, boyutlandırılması ve konumlandırılması da dahil olmak üzere protokolün standartlaştırılmış özellikleri, kullanıcı ve konu tabanlı değişkenliği en aza indirmeye yarar. Son diyastolik tek kare ekokardiyografik görüntülere uygulandığında, algoritmanın normal miyokard ile yük sonrası strese maruz kalan miyoka...

Ekokardiyografi, kardiyak yapı ve işlevdeki değişiklikleri noninvaziv olarak karakterize etmek ve ölçmek için yaygın olarak kullanılan yaygın olarak erişilebilir bir görüntüleme yöntemidir. Kardiyak dokunun ultrasonik değerlendirmeleri, belirli bir ilgi alanı içinde, zaman içinde tek bir noktada ve kardiyak döngü boyunca backscatter sinyal yoğunluğunun analizlerini içerebilir. Önceki çalışmalar, sonografik sinyal yoğunluğu önlemlerinin miyokard lif dağınıklığının altında kalan varlığını, yaşanamaz miyokard dokusuna karşı canlı ve interstisyel fibrozis1-3'ütanımlayabileceğini ileri sürmektedir. Miyokard 'mikroyapı'yı, brüt boyut ve morfolojinin doğrusal ölçümlerinin ötesinde, sonografik analiz kullanılarak karakterize edilebilen doku mimarisi olarak adlandırıyoruz. Buna göre, hipertrofik ve genişlemiş kardiyomiyopati4,5, kronik koroner arter hastalığı6,7ve hipertansif kalp hastalığı8,9ayarlarında miyokard dokusunun mikroyapısal değişikliklerini değerlendirmek için sonografik sinyal yoğunluğu analizleri kullanılmıştır. Bununla birlikte, daha önce belirlenen teknikler ağırlıklı olarak, rastgele gürültü5,düşük kare hızlarından diğer ad verilerinden10ve döngüsel varyasyona dayalı algoritmalar için zaman gecikmelerinden11'ekadar değişkenliğe duyarlı olabilecek geri dönüş sinyali yoğunluklarının entegre veya ortalama değerine dayanmıştır.
Burada, önceki yöntemlerden uzanan ultrason tabanlı bir görüntü analizi algoritması kullanma yöntemini açıklıyoruz; Bu algoritma, görüntü analizi için tek bir son diyastolik çerçeveye odaklanır ve belirli bir miyokard örneğinden elde edilen sinyal yoğunluğu değerlerinin tam dağılımını hesaplar. Perikard çerçeve içi referans12,13olarak kullanılarak, algoritma sonografik sinyal yoğunluğu dağılımlarındaki varyasyonu yeniden ölçar ve miyokard mikro yapısının gelişmiş bir yedek ölçüsünü sunar. Adım adım bir protokolde, görüntüleri kullanıma hazırlama, ilgi alanlarını örnekleme ve seçilen ilgi alanları içindeki verileri işleme yöntemlerini açıklıyoruz. Ayrıca, sol ventrikülde yük sonrası strese değişken maruziyeti olan farelerden ve insanlardan elde edilen ekokardiyografik görüntülere algoritmanın uygulanmasından elde edilen temsili sonuçları gösteriyoruz.

<table><tbody><tr><td>ImageJ v 1.46</td><td>NIH (Bethesda, MD)</td><td></td><td>açık erişim yazılımı</td></tr><tr><td>Power ShowCase</td><td>Trillium Technology (Ann Arbor, MI)</td><td></td><td>ticari yazılım</td></tr></tbody></table>

miyokard mikroyapısının ultrasonik değerlendirmesi

Ultrasonic Assessment of Myocardial Microstructure

Ekokardiyografi, kardiyak yapı ve işlevdeki değişiklikleri noninvaziv olarak karakterize etmek ve ölçmek için yaygın olarak kullanılan yaygın olarak erişilebilir bir görüntüleme yöntemidir. Kardiyak dokunun ultrasonik değerlendirmeleri, belirli bir ilgi alanı içinde backscatter sinyal yoğunluğunun analizlerini içerebilir. Daha önce belirlenen teknikler ağırlıklı olarak, düşük kare hızlarından ve döngüsel varyasyona dayanan algoritmalar için zaman gecikmelerinden elde edilen diğer ad verilerinden kaynaklanan değişkenliğe duyarlı olabilecek geri dönüş sinyali yoğunluklarının entegre veya ortalama değerine dayanmıştır. Burada, önceki yöntemlerden uzanan, tek bir görüntü çerçevesine uygulanabilen ve belirli bir miyokard örneğinden elde edilen sinyal yoğunluğu değerlerinin tam dağılımını hesaplayan ultrason tabanlı bir görüntüleme algoritmasını açıklıyoruz. Temsili fare ve insan görüntüleme verilerine uygulandığında, algoritma kronik artçı direnç ile ve maruz kalmadan denekler arasında ayrımlar. Algoritma, miyokard mikro yapısının gelişmiş bir yedek ölçüsünü sunar ve açık erişimli görüntü analizi yazılımı kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Sinyal yoğunluğu analizi, aşağıdakiler dahil olmak üzere 4 ana adımda(Şekil 1),1) görüntü seçimi ve biçimlendirme, 2) yatırım getirisi ve referans alanlarında örnekleme, 3) algoritma uygulaması ve 4) miyokard-perikardiyal yoğunluk oranları elde etmek için nihai değerlerin işlenmesi gibi 4 ana adımda gerçekleştirilir. Yatırım getirisinin seçimi ve boyutu, kullanıcı içi değişkenliğin yanı sıra aralayıcıyı da sınırlamak için standartlaştırılmıştır (Şekil 2). Her yatırım getirisinin konumlan...

Ekokardiyografi genellikle kardiyak yapı ve fonksiyondaki değişiklikleri noninvaziv olarak karakterize etmek ve ölçmek için kullanılır. Miyokard mikro yapısının gelişmiş bir vekil ölçüsünü sunan ve açık erişimli görüntü analiz yazılımı kullanılarak gerçekleştirilebilen ultrason tabanlı bir görüntüleme algoritmasını açıklıyoruz.

Miyokard Mikroyapısının Ultrasonik Değerlendirmesi

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

Bu prosedürün genel amacı, ultrason tabanlı bir görüntüleme algoritması ve açık erişimli görüntü analiz yazılımı kullanarak miyokard mikroyapısının vekil bir ölçüsünü sağlamaktır. Bu, önce bir dijital ekokardiyografik görüntünün seçilmesi ve biçimlendirilmesiyle gerçekleştirilir. İkinci adım, ilgilenilen miyokardiyal bölgeyi ve bir perikardiyal referans alanını seçmektir.Daha sonra, Image J yazılım programı kullanılarak algoritmanın uygulanması üzerine veriler işlenir. Son adım, nihai değerlerin işlenmesi ve miyokardiyal ila perikardiyal oranlar şeklinde çıktı üretilmesidir. Sonuç olarak, seçilen bir ekokardiyografik ilgi bölgesinden gelen ultrason sinyali, doku mikro yapısının vekil bir ölçüsü hakkında bilgi sağlayan bir miyokard yoğunluğu ölçüsü vermek için işlenir.Bu tekniğin geleneksel, doğrusal veya iki boyutlu ultrason tabanlı kardiyak yapı değerlendirmeleri gibi mevcut yöntemlere göre en büyük avantajı, ekokardiyografik analizin makroskopik kardiyak parametrelerin kantitizasyonuna ek olarak miyokardiyal doku mikroyapısının kantitasyonunu da içermesine izin vermesidir. Ayrıca, parasternal uzun eksen görünümünde deniz veya insan ekokardiyografik B modu görüntüleri elde ettikten sonra açık kaynaklı yazılım kullanır. Analiz edilecek görüntünün DICOM dosyasını açmak ve dosyayı sekiz bitlik bir görüntü dosyasına dönüştürmek için J görüntüsünü kullanın.İnferolateral sol ventrikül duvarı, çerçevenin tabanında görünmeli, çerçeveler sol ventrikül miyokardının tamamını göstermeli ve perikard çözünürlüğü, perikardiyal sınırı, miyokard duvarını ve sol ventrikülün endokardiyal sınırını sınırlayacak kadar yüksek olmalıdır. Fazla atlama veya görüntü yapaylığı olan tüm görüntüleri atın. Diyastol ucuna en yakın kareleri belirlemek için EKG izlemenin R dalgasını kullanarak kardiyak döngünün ardışık kareleri arasında gezinin.Ardından, sol ventrikülün maksimum iç boyutunu en iyi yakalayan tek kareyi belirleyin. Bu tek çerçeveyi, diyastolik son çerçeveyi düşünün. Ardından, perikardiyal dokunun heterojenliğini yakalamayı amaçlayan ilgilenilen perikardiyal bölgeyi seçin.Bunu, genel perikardın gri tonlama aralığını ve tutarlılığını değerlendirerek yapın ve bu özellikleri temsil eden bir ilgi alanı seçin. İlgilenilen bölge seçimi için görüntüyü, parlaklığı ve kontrastı gerektiği gibi ayarlayın. Görüntü j'nin dikdörtgen çizim aracını kullanarak, bazal inferolateral perikardiyal duvarın orta üçte birlik kısmına yaklaşan bir uzunluğa sahip bir dikdörtgen seçin.ROI boyutlandırma aracını kullanarak ilgilenilen dikdörtgen bölgeyi, perikardın genişliğini kapsayacak şekilde yeniden boyutlandırın. Ardından, ilgilenilen bölgeyi perikardiyal bölge içinde yer alacak şekilde döndürmek için görüntü J'nin döndürme aracını kullanın. Gerekirse, ayarlamalar tamamlandığında ilgilenilen perikardiyal bölgenin köşelerini ayarlamak için manuel ayarlama aracını seçin.İlgilenilen perikardiyal bölge, perikardiyal duvarın orta üçte birlik kısmı içinde yer almalı ve perikardiyal duvarın genişliğini içermeli ve miyokardiyal veya ekstra kardiyak bölgelere uzanmalıdır. Belirli bir çalışmada yapılan tüm ölçümler için toplam perikardiyal alanın aynı göreceli konumunu ve yüzdesini yakalamayı hedefleyin. Yoğunluk değerlerinden oluşan bir histogram oluşturmak için, histogram değerlerini al adlı bir görüntü J histogram makrosu yükleyin.Metin yapın, seçilen perikardiyal ilgilenilen bölge içindeki sinyal yoğunluğu değerlerinin dağılımını önizlemek için histogram makrosunu çalıştırın. Makro, ilgilenilen bölge için sinyal yoğunluğu değerlerini ve sinyal yoğunluğunun bir dağılımını oluşturmak için seçimdeki her piksele en karanlık için sıfır birimden en parlak için 255 birime kadar işaretlere ve yoğunluk değerine kaydeder. Makro, dağıtım için 20., 50. ve 80. yüzdebirlik dilimi raporlar.İlgilenilen miyokardiyal bölgeyi seçerken, bazal inferolateral miyokard duvarının orta üçte birlik kısmındaki miyokard dokusunun heterojenliğini de yakalamayı hedefleyin. Daha önce olduğu gibi, görüntüyü, parlaklığı ve kontrastı gerektiği gibi ayarlayın. Endokard ve epikard hariç, miyokard duvarının genişliğini kapsayan bir dikdörtgen seçin.Seçim alanına papiller kas alanlarını dahil etmeyin. İlgilenilen bölgenin konumlandırılması büyük ölçüde kullanıcıya bağlıdır. Başarıyı sağlamak için, kullanıcının ana sınırların bir tahminini yapması gerekir, İlgilenilen miyokardiyal bölgeyi, perikardiyal seçime bitişik ve paralel olacak şekilde döndürün.İlgilenilen miyokardiyal bölgenin köşelerinde gerekli ayarlamaları yapın, miyokard duvarının orta üçte birlik kısmında yer alan ve daha önce gösterildiği gibi perikardiyal veya intraluminal bölgelere uzanmadan duvarın genişliğini yakalayan son bir miyokardiyal ilgi bölgesini izole edin. İlgilenilen miyokardiyal bölge içindeki sinyal yoğunluğu değerlerinin dağılımını önizlemek için görüntü J histogram makrosunu kullanın. Bir sonraki adım, daha önce elde edilen perikardiyal referans verilerini kullanarak miyokard yoğunluklarını normalleştirmektir, miyokardiyal yüzdelik yoğunluk değerlerini karşılık gelen perikardiyal persentile bölerek başlayın.Yoğunluk değerleri 20. persentil, 50. persentil ve 80. persentil değerleri için normalleştirilmiş miyokardiyal ila perikardiyal değerler için değerler rapor eder. Bu analizi, sistolik ve diyastol sonu çerçevelere özel dikkat gösterilerek DICOM dosyasının ardışık çerçeveleri aracılığıyla miyokardiyal seçimlere uygulayın. Sonografik sinyal yoğunluğu, kontrol fareleri için burada gösterildiği gibi kardiyak döngü boyunca değişir, döngüsel değişkenlik üç kesme noktası, 20. persentil, 50. persentil ve 80. persentil kullanılarak değerlendirildi.Döngüsel değişkenlik, çıkış direncini artırmak için aort etrafına yerleştirilmiş bir bant bulunan farelerde daha belirgindir. Bağıl döngüsel değişkenliğin, 80. yüzdebirlik değerler için daha düşük kesme noktası değerlerine göre daha yüksek olduğunu unutmayın. Bu histogram, sahte ameliyattan yedi hafta sonra bir kontrol faresinin miyokardından türetilen sinyal yoğunluğu dağılımlarını gösterir.Mavi dikey çizgiler 20. yüzdebirlik dilimi, 50. yüzdebirlik ve 80. yüzdebirlik değerleri gösterir. Sinyal yoğunluklarının dağılımı, ameliyattan yedi hafta sonra aort bantlı bir farede sağa doğru daha yüksek yoğunluklara doğru bir işaret gösterir. Normal yoğun bir insanda ve hipertansif bir insanda sinyal yoğunlukları burada hem farelerde hem de insanlarda gösterilmiştir.Sinyal yoğunluğunun dağılımları sağa kaydırılır ve burada gösterilen kontrollere kıyasla kronik yük sonrası stresi olan denekler için aralık olarak daha geniştir, sahte olarak ameliyat edilen ve aort bantlı bir fare ile normotansif ve hipertansif bir insan arasında bir karşılaştırma vardır. Miyokardiyal ve perikardiyal sinyal yoğunluğu oranı üç analitik yöntem kullanılarak belirlendi. 20. yüzdebirlik değerlerin oranı, 50. yüzdebirlik değerlerin oranı ve 80. yüzdebirlik değerlerin oranı.Kontroller ve yük sonrası stres durumları arasındaki en büyük fark, sinyal yoğunluğunun 80. yüzdelik değerlerinin oranları kullanılarak gösterilir. Burada, sahte cerrahi geçiren bir fare ve aort bantlaması geçiren bir fare için ameliyattan yedi hafta sonra sol ventrikülün mason tri krom leke bölümleri gösterilmektedir. Aort bantlı farenin ventrikülünde önemli kollajen birikimi ve interstisyel fibroz görülebilir Bir kez ustalaştıktan ve uygun şekilde uygulanırsa, bu teknik dosya başına beş ila 10 dakika içinde yapılabilir.

ultrasonic-assessment-of-myocardial-microstructure

Research

JoVE Journal

Medicine

Tıp

Transtorasik ekokardiyografide farelerde kalp fonksiyonunun değerlendirilmesi için noninvaziv bir yöntem sunmaktadır. Kalp ve intrakardiyak kan akımı, kalp sistolik ve diyastolik performans birlikte bir değerlendirme sağlamak boyutlu ölçümler elde etmek için kullanılan ultrason ve Doppler görüntüleme yöntemleri bir arada olabilir.

Fareler de Transtorasik Ekokardiyografi

Yüksek frekans Doppler ultrason bölgesel miyokard fonksiyonunu değerlendirmek için yeni bir teknoloji. Bu çalışma, miyokard gerilme, iskemi-Reperfüze (IR) fare kalp dp / dt ve mitral yetersizliği tekrarlanan ölçümler için bu çok yönlü bir görüntüleme platformu uygulanabilirliği gösteren ilk kanıt sunmaktadır.

Yüksek frekanslı Yüksek çözünürlüklü Ekokardiyografi: İskemi-Reperfüze murin Kalp Miyokard Strain, kontraktilite ve Mitral Yetmezliğinde Non-invaziv Tekrarlanan Ölçüm İlk Kanıt

Kalp gelişimini etkileyen genetik değişiklikler incelenirken Fetal ve perinatal ölüm ortak bir özelliktir. Yüksek frekanslı ultrason görüntüleme 2-D çözünürlüğü artmıştır ve erken kardiyak gelişimi mükemmel bilgi sağlayabilir ve önceden ölüm kalp yapısı ve fonksiyonu üzerine etkisini tespit etmek için ideal bir yöntemdir.

Mürin Fetal Ekokardiyografi

Sağ ventrikül (RV) işlev bozukluğu, kardiyovasküler hastalığın patojenezine önemli olan, ancak sınırlı yöntemler ile değerlendirilmesi için kullanılabilir. Ultrason görüntülemede son gelişmeler boyuna RV çalışmada non-invaziv bir ve doğru bir seçenek sunar. Bu yazıda, detay RV basıncı aşırı bir fare modeli kullanılarak bir adım-adım ekokardiyografi yöntemi.

Transtorasik Ekokardiyografi ile Pulmoner Arter Konstrüksiyon Fare Modeli sağ ventrikül yapı ve fonksiyonlarının değerlendirilmesi

Bu yöntem, deneysel olarak indüklenen miyokard iskemisi olan farelerde kardiyak morfolojiyi, fonksiyonu, perfüzyonu, metabolizmayı ve iyotlu kontrast madde ile canlılığı değerlendirmek için Kuantum Mikro Bilgisayarlı Tomografi (MikroBT) kullanımını ana hatlarıyla belirtir. Teknik, insan kalbi hastalığının çeşitli hayvan modellerinin tahribatsız, yüksek verimli uzunlamasına in vivo görüntülenmesi için uygulanabilir.

Miyokard Yapı, Fonksiyon Vivo Kantitatif Değerlendirilmesi yılında Perfüzyon ve Canlılık Kardiyak Mikro-bilgisayarlı Tomografi ile

Bu protokolün amacı, noninvaziv B- ve M-mod ekokardiyografi ve renk / nabız dalga Doppler görüntüleme kullanarak, enine aort daralma yarattığı kalp hastalığı fare modelinde kardiyak yapısal ve fonksiyonel değişikliklerin değerlendirilmesidir.

Ekokardiyografik Imaging tarafından Enine Aort Konstrüksiyon Mouse Modeli Kardiyak Morfolojik Değerlendirilmesi ve Fonksiyonel Değişiklikler

Bu protokol, farelerde kalp ve kalp kapakçığı fonksiyonunun kapsamlı fenotiplemesi için ekokardiyografik yaklaşımın ayrıntılı bir tanımını sağlar.

Farelerde Kalp Kapak Hastalıkları Kapsamlı Fenotipik Karakterizasyonu için ekokardiyografik Yaklaşımlar ve Protokoller

Benek izleme ekokardiyografi küresel ve bölgesel miyokard performans nicel değerlendirmesi için gelişmekte olan bir tanısal görüntüleme tekniğidir. Standart görünüm ekokardiyografik hareketli görüntüler kaydedilir ve deformasyon parametreleri sonradan miyokard B-mod görüntüler içinde beneklerin otomatik sürekli kare-kare izleme ve hareket analizleri esasına göre ölçülmektedir.

Sol Ventriküler Miyokard Deformasyon Kantitatif Değerlendirme Transtorasik Speckle İzleme Ekokardiyografi

Burada, murin kardiyovasküler sistemindeki biyomekanik ve biyomoleküler değişiklikleri değerlendirmek için in vivo dört boyutlu ultrason görüntüleme ve ex vivo kütle spektrometresi görüntülemeyi kullanmak için bir protokol açıklıyoruz. Bu teknik, yaşlanan hayvanlarda cerrahi olarak indüklenen miyokard enfarktüsünde ve vasküler değişikliklerde kardiyak yeniden şekillenmeyi analiz etmek için uygulanır.

Murin Kardiyovasküler Yeniden Şekillenmesinin Multimodal Çalışması: Dört Boyutlu Ultrason ve Kütle Spektrometresi Görüntüleme

Miyokard dokusunda gerginlik gibi parametreleri ölçmek için doğru ve pratik bir yöntem gösterilmiştir beri, bu zorlanma, sık kullanılan parametre EF daha kontraktil disfonksiyon için daha duyarlı ve daha önceki bir belirteçtir, büyük klinik değeri.

Özellik Takibi Manyetik Rezonans Türetilmiş Miyokard Gerinim Değerlendirmesi

Keşfedin, ultrason tabanlı görüntüleme algoritması ve açık erişimli yazılım kullanarak miyokard mikroyapısının değerlendirilmesi. Bu yöntem, kardiyak doku mikroyapısının nicel analizini sağlar.

Miyokard Mikroyapısının Ultrasonik Değerlendirmesi

Daha fazla video keşfet