심장의 환자 별 모델링 : 심실 섬유 오리엔테이션의 추정
Summary
개인 모델링에 대한 환자의 심장 구조의 생체 영상에서 심실 섬유 방향을 예측할 수 방법론이 설명되어 있습니다. 방법의 유효성을 검사는 정상 사용하고 견 (犬) 마음이 입증 실패 수행 한 임상 관찰 수준의 예상과 인수 섬유 방향 사이에 큰 차이가 없다는 겁니다.
Abstract
심장 치료를 맞춤하기위한 마음 (dys) 함수의 환자 별 시뮬레이션은 임상 적으로 심근 섬유 방향을 획득을위한 생체 이미징 기술의 부재에 의해 방해되어 있습니다. 이 프로젝트의 목적은 환자의 심장 구조의 생체 영상에서 심장 섬유 방향을 추정 할 수있는 방법론을 개발하는 것이 었습니다. 심실 기하학과 섬유 방향의 정확한 표현은 고해상도 예 생체 자기 공명 구조 (MR)과 아틀라스라고 일반 사람의 마음의 확산 텐서 (DT) MR 이미지에서 각각 재건되었다. 환자의 마음 심실 구조는 생체 계산 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지에서 반자동 세분화를 통해 추출되었다. 이미지 변환 알고리즘을 사용하여 아틀라스 심실 형상은 환자의 일치하는 변형되었습니다. 마지막으로, 변형 필드가지도 책 섬유 orientat에 적용이온 환자의 섬유 방향의 추정치를 얻을 수 있습니다. 섬유 견적의 정확성 6 정상적인 세 개 실패의 마음을 사용하여 평가되었다. 인수 및 예상 섬유 방향의 경사 각도 사이의 평균 절대 차이는 15.4 °이었다. 부비동 리듬과 심실 빈맥에서 심실 활성화지도 및 의사 ECGs의 전산 시뮬레이션의 개발을위한 길을 열어 것입니다 프로젝트에서 얻은 임상 관찰 level.The 새로운 통찰력의 예상과 인수 섬유 방향 사이에 큰 차이가없는 것으로 표시 electrophysiological 개입에 대한 개인화 된 진단에서 의사와 의사 결정을 지원할 수 있습니다 마음의 환자 별 모델.
Introduction
계산 방법은 건강과 질병에 심장의 기능에 대한 이해의 발전에 중심이되고 있습니다. 전기 생리학 및 electromechanics의 최첨단의 전체 심장 모델은 현재 같은 일반적인 심실 전파, 부정맥, defibrillation, 전기 커플 링, 그리고 심장 재 동기화 1로 현상의 다양한 범위를 공부하는 데 사용하고 있습니다. 그러나, 임상 환경에서 직접 적용 할 수있는 계산 방식에 대해,이 모델은 환자 별, 모델이 특정 건축과 환자의 병에 걸린 마음의 electrophysiological 또는 전기 특성에 따라해야합니다 즉 것이 중요합니다. 이러한 모델 시뮬레이션함으로써 극적으로 심장 건강 2-4 향상 electrophysiological 개입뿐만 아니라 예방을위한 고도의 개인화 된 의사 결정에 도달하는 의사 도움이됩니다.
내용은 "현실적인 심장 모델> 창조 섬유 방향이 마음에 전기 전파와 변형 분포의 방향을 결정한다. 환자 심장의 구조와 섬유 구조의 획득을 필요로하고, 따라서이를 취득하는 것은 심장 모델링 5, 6 필수적입니다.로 의료 영상의 최근 발전, 이제 자기 공명 영상 (MRI)와 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 기술을 사용하여 고해상도로 생체에서 환자 심장, 등 경색 등의 includingstructural 개조의 형상을 얻을 가능한 않습니다. 그러나 더이 생체에서 환자의 마음 섬유 구조를 습득을위한 실용적인 방법입니다. 확산 텐서 (DT) MRI 7, 8, 그대로 마음의 섬유 방향을 취득 할 수있는 유일한 기술은, 9 특정 제한으로 인해 생체 내 널리 사용할 수 없습니다. 간단한 설명 임상 설정 DTMRI를 번역 할 수있는 이전의 노력은 elsewh를 찾을 수 있습니다의오히려 2. 이러한 섬유 방향의 규칙 기반 과제 등 방법은 DTMRI에 대한 대안을 제공하지만,이 방법은 특정 심각한 제한이 10 있습니다. 따라서 생체의 심장 섬유 구조를 얻는 데 어려움이 현재 임상 설정에서 electrophysiological 및 전기 심장 시뮬레이션의 응용 프로그램을 방해. 본 연구의 목적은 바로 이러한 요구를 해결하는 것이 었습니다.우리는 마음의 심실 섬유 방향이 정확하게 마음과지도 책은 기하학과 섬유 배향 사용할 수 있습니다 마음 아틀라스의 형상 주어진 예측 될 수 있다는 가설. 따라서, 우리는 생체 내 심장 섬유 방향의 추정을위한 방법론을 개발하는 예술 기술의 상태를 사용하고, 정상과 개 심실 2를 실패 가설을 테스트. 우리 섬유 추정 방법론의 중심 아이디어는 similaritie을 이용하는 것입니다순서 만 형상 정보를 사용할 수있는 (타겟) 마음의 대략적인 섬유 구조 다른 마음 사이의 구조에 상대적으로 섬유 방향,에 s입니다. 우리의 추정 방법론의 중심에 큰 변형 diffeomorphic 메트릭 매핑 (LDDMM) 11, 교장 부품 (PPD) 2, 12의 보존을 사용하여 아틀라스 섬유 방향의 변형을 사용하여 대상 기하학과지도 책 기하학의 등록입니다. diffeomorphicproperty은 고리 뼈가 변형 중에 없습니다 "foldover"자체,이를 integrityof 해부학 적 구조를 보존하지 않습니다. 그림 1은 우리의 방법론의 처리 파이프 라인을 보여줍니다 것이 LDDMM 보장의. 프로토콜 텍스트 섹션 § 1 견적은 예를 들어 환자에 대해 수행 할 수있는 방법을 시연하여 파이프 라인의 다양한 구성 요소에 대해 설명합니다. 그림 1에 블록의 일부 내부 번호는 해당 참조섹션 아래 하위 섹션 § 프로토콜 텍스트의 1.
우리는 계산 현지 전기 활성지도뿐만 아니라 의사 electrocardiograms (가상 ECGs)를 시뮬레이션하여 추정 오류를 정량화하고, 심장 전기 생리학의 오류 onsimulations의 효과를 측정하여 제안 된 방법의 성능을 평가했다. 인간의 마음 수 없다로 인해 성능 평가는 13-15 이전 연구에서 사용할 수 송곳니 마음을 사용하여 검색을 수행했습니다. 추정 오류는 경사 각도 16 각도 측정 epicardialsurface에 평행 절단 performedon 조직 섹션 아르 조직학의 followingthe 전통의 방법으로 계산되었다. anglebetween 섬유 방향과 epicardial 탄젠트 비행기가 generallysmall 17, 18,이기 때문에 완전히 자사의 경사 각도를 사용하여 fiberdirection을 설명하는 정보 손실이 미미한 것입니다. comput에 대한모델 이전에 19, 20, 그리고 심장 조직이 설립 수학적 기법과 실험 데이터 21-25에 따라 표현 된보고 된 ational 시뮬레이션, 이미지 기반의 모델이 건설되었다. 부비동 리듬은 S1-S2 간격 프로토콜 27 일까지 Purkinje 네트워크 26과 심실 빈맥에서 발생하는 복제 활성화로 시뮬레이션했다. 의사 ECGs는 28으로 계산하고 평균 절대 편차 (MAD) 측정 항목 29를 사용하여 비교했다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 연구는 DTMRI의 부재에서, 정상과 실패 심실의 심근 섬유 방향이 심장 전기 생리학의 시뮬레이션에 사용하기 위해 자신의 형상의 인 생체 이미지에서 추정 할 수있는 정량적으로 보여줍니다. 제안 된 방법론은 생체 중부 표준시 데이터에로 증명하지만, 직접 환자의 섬유 방향을 취득 할 수있는 능력의 부족을 해결, 심실 형태의 생체 MR 영상에서에 동일하게 적?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
우리는 Drs 감사드립니다. Raimond 윈, 엘리엇 McVeigh, 그리고 전 생체 데이터 세트 online.This 연구를 제공 존스 홉킨스 대학의 패트릭 투구는 건강 교부금의 국립 연구소 R01-HL082729, 그리고 국립 과학 재단 (National Science Foundation) 기금 CBET-0933029에 의해 지원되었다.
Materials
| LDDMM | Johns Hopkins University | http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php | |
| MATLAB | Mathworks, Inc. | R2011b | http://www.mathworks.com/products/matlab/ |
| ImageJ | National Institutes of Health | http://rsbweb.nih.gov/ij/ | |
| Tarantula | CAE Software Solutions | http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html | |
| CARP | CardioSolv | http://cardiosolv.com/ | |
| Canine images | Johns Hopkins University | http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php |
Riferimenti
- Trayanova, N. Whole Heart Modeling: Applications to Cardiac Electrophysiology and Electromechanics. Circulation Research. 108, 113-128 .
- Vadakkumpadan, F., Arevalo, H., Ceritoglu, C., Miller, M., Trayanova, N. Image-Based Estimation of Ventricular Fiber Orientations for Personalized Modeling of Cardiac Electrophysiology. IEEE Transactions on Medical Imaging. 31 (5), 1051-1060 .
- Vadakkumpadan, F., Gurev, V., Constantino, J., Arevalo, H., Trayanova, N., Kerckhoffs, R. Modeling of Whole-Heart Electrophysiology and Mechanics: Towards Patient-Specific Simulations. Patient-Specific Modeling of the Cardiovascular System: Technology-Driven Personalized Medicine. , 145-165 (2010).
- Buxton, A. E., Lee, K. L., DiCarlo, L., Gold, M. R., Greer, G. S., Prystowsky, E. N., O’Toole, M. F., Tang, A., Fisher, J. D., Coromilas, J., Talajic, M., Hafley, G. Electrophysiologic testing to identify patients with coronary artery disease who are at risk for sudden death. Multicenter Unsustained Tachycardia Trial Investigators. The New England Journal of Medicine. 342 (26), 1937-1945 (2000).
- Wei, D., Okazaki, O., Harumi, K., Harasawa, E., Hosaka, H. Comparative simulation of excitation and body surface electrocardiogram with isotropic and anisotropic computer heart models. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 42 (4), 343-357 (1995).
- Leon, L. J., Horacek, B. M. Computer model of excitation and recovery in the anisotropic myocardium. II. Excitation in the simplified left ventricle. Journal of Electrocardiology. 24 (1), 17-31 (1991).
- Rohmer, D., Sitek, A., Gullberg, G. T. Reconstruction and Visualization of Fiber and Laminar Structure in the Normal Human Heart from Ex Vivo Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging (DTMRI) Data. Investigative Radiology. 42 (11), 777-789 (2007).
- Daubert, J. P., Zareba, W., Hall, W. J., Schuger, C., Corsello, A., Leon, A. R., Andrews, M. L., McNitt, S., Huang, D. T., Moss, A. J., Investigators, M. I. S. Predictive value of ventricular arrhythmia inducibility for subsequent ventricular tachycardia or ventricular fibrillation in Multicenter Automatic Defibrillator Implantation Trial (MADIT) II patients. Journal of Americal College of Cardiology. 47 (1), 98-107 (2006).
- Sosnovik, D. E., Wang, R., Dai, G., Reese, T. G., Wedeen, V. J. Diffusion MR tractography of the heart. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance. 11 (1), 47-61 (2009).
- Sundar, H., Shen, D., Biros, G., Litt, H., Davatzikos, C. Estimating myocardial fiber orientations by template warping. Proc. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. , 73-76 (2006).
- Beg, M. F., Helm, P. A., McVeigh, E., Miller, M. I., Winslow, R. L. Computational Cardiac Anatomy Using MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 52 (5), 1167-1174 (2004).
- Alexander, D. C., Pierpaoli, C., Basser, P. J., Gee, J. C. Spatial Transformations of Diffusion Tensor Magnetic Resonance Images. IEEE Transactions on Medical Imaging. 20, 1131-1139 (2001).
- Helm, P. A., Younes, L., Beg, M. F., Ennis, D. B., Leclercq, C., Faris, O. P., McVeigh, E., Kass, D., Miller, M. I., Winslow, R. L. Evidence of Structural Remodeling in the Dyssynchronous Failing Heart. Circulation Research. 98, 125-132 (2006).
- Helm, P., Beg, M. F., Miller, M., Winslow, R. Measuring and mapping cardiac fiber and laminar architecture using diffusion tensor MR imaging. Annals of the New York Academy of Sciences. 1047, 296-307 (2005).
- Helm, P. A., Tseng, H. -. J., Younes, L., McVeigh, E. R., Winslow, R. L. Ex vivo 3D diffusion tensor imaging and quantification of cardiac laminar structure. Magnetic Resonance in Imaging. 54, 850-859 (2005).
- Scollan, D. F., Holmes, A., Winslow, R., Forder, J. Histological validation of myocardial microstructure obtained from diffusion tensor magnetic resonance imaging. American Journal of Physiology – Heart and Circulatory Physiology. 275 (6), H2308-H2318 (1998).
- Lombaert, H., Peyrat, J., Croisille, P., Rapacchi, S., Fanton, L., Cheriet, F., Clarysse, P., Magnin, I., Delingette, H., Ayache, N. Human Atlas of the Cardiac Fiber Architecture: Study on a Healthy Population. IEEE Transactions on Medical Imaging. 31 (7), 1436-1447 (2012).
- Streeter, D. D. . Gross morphology and fiber geometry of the heart. , (1979).
- Vadakkumpadan, F., Rantner, L. J., Tice, B., Boyle, P., Prassl, A. J., Vigmond, E., Plank, G., Trayanova, N. Image-Based Models of Cardiac Structure with Applications in Arrhythmia and Defibrillation Studies. Journal of Electrocardiology. 42, 151.e1-151.e10 (2009).
- Plank, G., Zhou, L., Greenstein, J. L., Plank, G., Zhou, L., Greenstein, J. L., Cortassa, S., Winslow, R. L., O’Rourke, B., Trayanova, N. A. From mitochondrial ion channels to arrhythmias in the heart: computational techniques to bridge the spatio-temporal scales. Philosophical Transactions Series A, Mathematical, Physical, and Engineering Sciences. 366 (1879), 3381-3409 (2008).
- Roberts, D. E., Scher, A. M. Effect of tissue anisotropy on extracellular potential fields in canine myocardium in situ. Circulation Research. 50, 342-351 (1982).
- Greenstein, J., Wu, R., Po, S., Tomaselli, G. F., Winslow, R. L. Role of the Calcium-Independent Transient Outward Current I(to1) in Shaping Action Potential Morphology and Duration. Circulation Research. 87, 1026-1033 (2000).
- Winslow, R., Rice, J., Jafri, S., Marbán, E., O’Rourke, B. Mechanisms of altered excitation-contraction coupling in canine tachycardia-induced heart failure, II: model studies. Circulation Research. 84 (5), 571-586 (1999).
- Akar, F., Nass, R., Hahn, S., Cingolani, E., Shah, M., Hesketh, G., DiSilvestre, D., Tunin, R., Kass, D., Tomaselli, G. Dynamic Changes in Conduction Velocity and Gap Junction Properties During Development of Pacing-Induced Heart Failure. American Journal of Physiology – Heart and Circulatory Physiology. 293 (2), H1223-H1230 (2007).
- Gurev, V., Constantino, J., Rice, J. J., Trayanova, N. Distribution of Electromechanical Delay in the Ventricles:Insights from a 3D Electromechanical Model of the Heart. Biophysical Journal. 99 (3), 745-754 .
- Ten Tusscher, K. H. W. J., Hren, R., Panfilov, A. V. Organization of Ventricular Fibrillation in the Human Heart. Circulation Research. 100 (12), e87-e101 (2007).
- Gima, K., Rudy, Y. Ionic Current Basis of Electrocardiographic Waveforms. Circulation Research. 90, 889-896 (2002).
- Gerstenfeld, E., Dixit, S., Callans, D., Rajawat, Y., Rho, R., Marchlinski, F. Quantitative comparison of spontaneous and paced 12-lead electrocardiogram during right ventricular outflow tract ventricular tachycardia. Journal of Americal College of Cardiology. 41 (11), 2046-2053 (2003).
- Potse, M., Dube, B., Richer, J., Vinet, A., Gulrajani, R. M. A comparison of monodomain and bidomain reaction-diffusion models for action potential propagation in the human heart. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 53 (12), 2425-2435 (2006).
- Peyrat, J. -. M., Sermesant, M., Pennec, X., Delingette, H., Chenyang, X., McVeigh, E. R., Ayache, N. A Computational Framework for the Statistical Analysis of Cardiac Diffusion Tensors: Application to a Small Database of Canine Hearts. IEEE Transactions on Medical Imaging. 26, 1500-1514 (2007).
- Chen, J., Song, S. -. K., Liu, W., McLean, M., Allen, S. J., Tan, J., Wickline, S. A., Yu, X. Remodeling of cardiac fiber structure after infarction in rats quantified with diffusion tensor MRI. American Journal of Physiology – Heart and Circulatory Physiology. 285 (3), H946-H954 (2003).
- Stecker, E. C., Chugh, S. S. Prediction of sudden cardiac death: next steps in pursuit of effective methodology. Journal of Interventional Cardiac Electrophysiolog. 31 (2), 101-107 (2011).
