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 interstitielle1-3. Nous nous référons à la « microstructure » myocardique comme l’architecture tissulaire qui peut être caractérisée, utilisant l’analyse échographique, au-delà des mesures linéaires de la taille brute et de la morphologie. En conséquence, des analyses de l’intensité du signal échographique ont été utilisées pour évaluer les altérations microstructurales du tissu myocardique dans le cadre de la cardiomyopathie hypertrophique et dilaté4,5,de la coronaropathie chronique6,7et de la cardiopathie hypertensive8,9. Cependant, les techniques précédemment établies se sont principalement appuyées sur la valeur intégrée ou moyenne des intensités de signal de rétrodiffusion, qui peuvent être sensibles à la variabilité du bruit aléatoire5,des données aliasées à partir de faibles fréquences d’images10et des délais pour les algorithmes basés sur la variation cyclique11.
Ici, nous décrivons la méthode d’utilisation d’un algorithme d’analyse d’image basé sur ultrasons qui s’étend des méthodes précédentes; cet algorithme se concentre sur une seule trame diastolique finale pour l’analyse d’image et tient compte de la distribution complète des valeurs d’intensité du signal dérivées d’un échantillon myocardique donné. En utilisant le péricarde comme référence dans le cadre12,13,l’algorithme quantifie de manière reproductible la variation des distributions d’intensité du signal échographique et offre une mesure de substitution améliorée de la microstructure myocardique. Dans un protocole étape par étape, nous décrivons les méthodes de préparation des images à utiliser, d’échantillonnage des régions d’intérêt et de traitement des données dans des régions d’intérêt sélectionnées. Nous montrons également des résultats représentatifs de l’application de l’algorithme à des images échocardiographiques acquises auprès de souris et d’humains avec une exposition variable au stress après charge sur le ventricule gauche.
Protocol
Representative Results
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 ?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Nous sommes reconnaissants des ressources fournies par le Laboratoire central de physiologie cardiovasculaire de la Harvard Medical School/Brigham and Women’s Hospital. Ce travail a été soutenu en partie par le financement des national institutes de la santé subventions HL088533, HL071775, HL093148 et HL099073 (RL). MB a reçu une bourse postdoctorale de l’American Heart Association. KU est récipiendaire d’une bourse postdoctorale affiliée aux fondateurs de l’American Heart Association. SC a été soutenu par un prix de la Fondation Ellison.
Materials
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | open access software | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | commercial software |
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