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.
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.
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.
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, algorit…
The authors have nothing to disclose.
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.
ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | open access software | |
Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | commercial software |