Évaluation par ultrasons de la microstructure myocardique

Summary

L’échocardiographie est couramment utilisée pour caractériser et quantifier de manière non invasive les changements de la structure et de la fonction cardiaques. Nous décrivons un algorithme ultrason-basé de formation image qui offre une mesure de substitution augmentée de la microstructure myocardique et peut être exécuté utilisant le logiciel d’analyse d’image en libre accès.

Abstract

L’échocardiographie est une modalité largement accessible de formation image qui est généralement employée pour caractériser et quantifier non envahissantement des changements de structure et de fonction cardiaques. Les évaluations ultrasoniques du tissu cardiaque peuvent inclure des analyses de l’intensité du signal de rétrodiffusion dans une région d’intérêt donnée. Les techniques précédemment établies se sont appuyées principalement sur la valeur intégrée ou moyenne des intensités de signal de rétrodiffusion, qui peuvent être sensibles à la variabilité des données aliasées à partir de faibles fréquences d’images et de retards de temps pour les algorithmes basés sur la variation cyclique. Ci-dessus, nous décrivons un algorithme ultrason-basé d’imagerie qui s’étend des méthodes précédentes, peut être appliqué à une trame d’image simple et tient compte de la distribution complète des valeurs d’intensité de signal dérivées d’un échantillon myocardique donné. Lorsqu’il est appliqué à des données d’imagerie représentatives de souris et d’humains, l’algorithme fait la distinction entre les sujets avec et sans exposition à une résistance chronique après charge. L’algorithme offre une mesure de substitution améliorée de la microstructure myocardique et peut être effectué à l’aide d’un logiciel d’analyse d’image en libre accès.

Introduction

L’échocardiographie est une modalité largement accessible de formation image qui est généralement employée pour caractériser et quantifier non envahissantement des changements de structure et de fonction cardiaques. Les évaluations par ultrasons du tissu cardiaque peuvent inclure des analyses de l’intensité du signal de rétrodiffusion dans une région d’intérêt donnée à un seul moment dans le temps, ainsi qu’au cours du cycle cardiaque. Des études antérieures ont suggéré que les mesures de l’intensité sonore du signal puissent identifier la présence sous-jacente du désarroi myocardique de fibres, viable contre le tissu myocardique non viable, et de la fibrose interstit....

Protocol

1. Préparation des images pour les analyses

1. Obtenez des images murines ou humaines échocardiographiques en mode B dans la vue parasternal à long axe. Ajustez les paramètres de compensation de gain de temps et le placement de la mise au point de transmission pour optimiser la visualisation du V et d’autres structures cardiaques dans la vue parasternal, par pratique habituelle. Assurez-vous que toutes les images sont enregistrées au format de fichier DICOM. Les vues d’image standardisées placent la paroi ventriculaire gauche inférolatérale à la base du cadre. Les cadres doivent afficher l’intégralité du myocarde ventriculaire gauche et du péricarde. La résolut....

Results

L’analyse de l’intensité du signal est effectuée en 4 étapes principales(Figure 1),y compris: 1) la sélection et le formatage de l’image, 2) le retour sur investissement et les zones de référence de l’échantillonnage, 3) l’application de l’algorithme et 4) le traitement des valeurs finales pour produire des rapports d’intensité myocardique / péricardique. La sélection et la taille du retour sur investissement sont normalisées pour limiter la variabilité inter-utilisateurs et intra-utilisateur (Fi.......

Discussion

Nous décrivons le protocole pour un algorithme d’analyse d’image qui quantifie la distribution échographique d’intensité de signal et, à son tour, offre une mesure de substitution de microstructure myocardique. Les fonctionnalités normalisées du protocole, y compris la sélection, le dimensionnement et le positionnement du retour sur investissement et de la région de référence, servent à minimiser la variabilité basée sur l’utilisateur et le sujet. Nous démontrons qu’une fois appliqué aux images échocardiographiques de si.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
ImageJ v 1.46	NIH (Bethesda, MD)		logiciel en libre accès
Power ShowCase	Trillium Technology (Ann Arbor, MI)		logiciel commercial