Summary

Özellik Takibi Manyetik Rezonans Türetilmiş Miyokard Gerinim Değerlendirmesi

Published: February 12, 2011
doi:

Summary

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.

Abstract

Amaç: miyokard dokusunda gerginlik gibi parametreleri ölçmek için doğru ve pratik bir yöntem, büyük klinik değer gösterildiği beri, bu zorlanma, sık kullanılan parametre EF daha kontraktil disfonksiyon için daha duyarlı ve daha önceki bir belirteçtir. Mevcut teknolojiler CMR için zaman alıcı ve klinik pratikte uygulanması zor. Özellik izleme benzer yöntemlerden daha az zaman tüketimi ile tıbbi görüntülerin kantitatif analiz daha automization ve sağlamlık yol açabilecek bir teknolojidir.

Yöntem: tek fazlı otomatik ya da manuel bir giriş sistemi zamanla anatomik yapıları temsil eden desen yerinden izlemek için başladığı bir başlatma olarak hizmet vermektedir. Bu yöntemin özel görüntüleri CMR görüntüleri örneğin etiketleme gibi önceden herhangi bir şekilde manipüle gerekmez.

Sonuçlar: Bu yöntem çok iyi kas dokusu ve bu izin kantitatif, miyokardın detaylandırılması ve aynı zamanda kan akışını izlemek için uygundur.

Sonuç: Bu yeni yöntem, CMR görüntüleme düzenli dizileri deplasman, hız ve deformasyon parametreleri ile miyokard doku ve kan dökmek için sağlam ve zaman tasarrufu prosedür sunmaktadır. Bu nedenle klinik pratikte uygulanabilir.

Protocol

1. Giriş Sınırların otomatik olarak algılanması, görüntü analizi temel bir sorundur. Kardiyak görüntülemede, ventrikül hacimleri objektif ölçme ve miyokardiyal deformasyon (şekil değiştirme) görüntülemede sol ventrikül endokardiyal sınır otomatik algılama olanağı verecek. Bu speckle izleme tekniği ile ekokardiyografi gerçekleştirildi. Otomatik sınır tespiti için güvenilir yöntemler geliştirme, kardiyak manyetik rezonans (CMR) genellikle güvenilir bir çözüm almamış zor bir iştir. Aslında, klinik uygulamada, sınırlar ya operatör tarafından elle çizilmiş veya yazılım miyokard ve kavite 1,2 arasında arayüz algılar. Mevcut makalede farklı bir yaklaşım sınırları "tespit" tanıtmak yerine, "takip", yani sık ama mutlaka tecrübeli operatör tarafından elle çizilmiş değil güvenilir bir mevcut anlık iz başlayarak, zaman içinde takip edilir biri üzerine tek bir kare. Böyle bir ilk güvenilir eser oluştururken bireysel noktaları aşağıdaki kare, mahallede bir nokta hakkında aynı özellikleri arayarak zaman içinde takip edilmektedir. Takip özellikleri doku boyunca farklı kavite doku sınır ya da anatomik unsurları olabilir. Bu iki bölge iki kare arasında çıkarlarını maksimum olabilirlik yöntemleri bulunmaktadır. Yerel kare kare deplasman yerel hızı (deplasman arasındaki oran ve zaman aralığı) değerlendirirken eşdeğer. Bir noktada hızı otomatik değerlendirme, art arda iki kare gibi nokta hakkında görüntü verisi deplasman karşılaştırılması belirlenir. Bu tür yöntemler, pek çok araştırma alanları, birkaç farklı formülasyonlar kullanılmaktadır. Bu gelişmiş görüntü analizi 3,4 Optik Akış olarak bilinen genel kategorisinde düşer. Bunlar genellikle fizyolojik hareket 5, 6 gibi hızlar izlemek için kullanılır ama aynı zamanda bu yöntemlerin özelliği izleme veya sınır izleme olarak adlandırılır gibi CMR gibi herhangi bir diğer görüntü yöntemi uygulamak zaman ekografik görüntüleme izleme speckle olarak adlandırılır . 2. Gereç ve Yöntem Özelliği İzleme Yöntemi 2D CMR cine endokardiyal veya epikardiyal sınır elle keyfi bir kare (bkz. Şekil 1) izlenir. Orta miyokard özellikleri de takip edilebilir. Böyle bir sınır sonra (x i, y i) i = 1 … N, N noktaları koordinat çifti tarafından belirlenen bir dizi olarak tanımlanır. , Her biri tek bir noktadan izleme gelirleri izleme sınır, böyle bir izleme, farklı ölçeklerde ve düzgün mekansal genişletilmiş 2B algılamak için gerekli olan yüksek doğruluk, ve 2D izleme, garanti 1D izleme teknikleri, bir kombinasyonu ile hiyerarşik bir algoritma tabanlı sahiptir. Ilk sınır büyük geometrik yerinden yakalamak için, izleme boşluğunda doku sınır en iyi tanınan sınır kendisi dik yönde yapılır. Bu yönde boyunca izleme olarak izleyin transmural keser (bkz. Şekil 3) yöntemi kullanılarak yapılır. Duvara geçiş noktası üzerinden geçen ve dik bir çizgi çizilir. Transmural hattı boyunca alınan piksel, her sütun karşılık gelen bir kare görüntü dizisi, sütunlar yerleştirilir. Bu şekilde bir transmural kesim boyunca evrim bir eksen hattı boyunca mesafe ve diğer eksen (bkz. Şekil 2) iki boyutlu temsili bir kerede tüm Instants temsil edilebilir. Bu temsil, "izci" fonksiyonu ile daha fazla karşılık CMR Ekokardiyografi içinde bir M-mod, olarak anılacaktır ne benzer. Düşük sinyal gürültü oranı ile kötü görüntülerin durumunda analiz kalitesini artırmak için, uzay-zaman temsili transmural kesim için 5 piksel kalınlığında bir çizgi kullanılarak inşa edilmiştir. Sınır takibi sonra uzay-zaman görüntü boyunca yapılır. Sınır 2D deplasman, standart bir 2D izleme (optik akış tabanlı) açıklamak için ikinci bir adım olarak her zaman önceden tahmin sınır noktası merkezli bir MXM hareketli pencerede bağımsız olarak, her nokta için yapılır. Ilk tahmini yarısı ikinci izleme geçiş merkezi hareketli pencereler görevli olduğu 2B izleme, iki adımda yapılır. Pencere iki ek pasajlar 32 ila 16 azalır. Dönme ve burulma tahmin etmek için kullanılan sınır boyunca hareketin doğruluğu artırmak için, 1D izleme kavisli sınır (bkz. Şekil 3) "paralel" kalın keser inşa uzay-zaman görüntüleri boyunca yapılır. Her noktada, bağımsız pikselhareketli sınır boyunca çekilen hareketli sınır noktalarında merkezli, her sütunun karşılık gelen bir kare görüntü dizisi, sütunlar halinde yerleştirilir. Analiz kalitesini artırmak ve en iyi sınırında çizgi, doku (sub-endokard) 5 piksel genişletilmiş özellikleri yakalamak için. Sınır izleme sonra yukarıda açıklanan aynı prosedür ile uzay-zaman görüntü boyunca yapılır. Izlenen sınır mekansal tutarlılığı, 3 nokta medyan filtre ve 3 nokta Gauss filtresi (ağırlıkları 0.25, 0.5, 0.25) sağlamak için her adımda komşu noktalarda hesaplanan deplasman uygulanır. 2B Uzay-Zaman Görüntü birlikte izleme Bu bölüm, bir anda, bilinen bir konuma başlayarak iki boyutlu bir görüntü (M-mod gibi) bir yönü boyunca bir sınır için bir yordam açıklanır. X ve y dikey yönde yatay yönde olarak tanımlanır. Sütunlar açıklamalı x i, i = 1 … E, M görüntü sütun sayısıdır. Izleme y k sütun x k ilgili bilinen bir noktadan başlayarak, ayrı bir gerçek sayılar y = y (x i) sırasının belirlenmesi tarafından verilen . Bilinen y k y k +1 noktası deplasman x k +1 tüm sütun x k tüm sütunu arasındaki çapraz korelasyon değerlendirerek tahmin edilmektedir. Çapraz korelasyon fonksiyonu, maksimum sunacak, maksimum pozisyon, iki sütun arasında benzerlik en üst düzeye çıkarmak için gerekli olan düşey deplasman bir değer verir, bu nedenle y k 1 y k böyle bir deplasman ekleyerek tahmin edilmektedir. Bu prosedür, yakın sütun bütün çiftleri arasındaki tekrarlanan ve sonucu y i tüm sınır tahmin, i = 1 … M. Çapraz korelasyon hesaplama süresini azaltmak için Hızlı Fourier dönüşümü algoritması kullanılarak hesaplanır. Ilk belirlemelere göre y i daha yinelemeli rafine edilir. Bu amacı gerçekleştirmek için görüntünün bir alt kümesi önceki tahmini y i, merkezi i oluşturulan ve düzeltme takibi için kullanılan sıra y karşılık gelen yeni bir görüntü altında ve üstünde birkaç puan alarak elde edilir . Bu arıtma, herhangi bir düzeltme bulunana kadar tekrarlanır. Geliştirilmiş ve daha doğal bir sonuç, uzay-zaman resmi olarak takip etmek, daha sonra nihai bir yılan prosedürü [5] tarafından elde edilir, görüntü parlaklık seviyesini sabit nokta y k geçer . Tüm süreci, periyodik bir sonuç sağlamak ve sürüklenme etkisini önlemek için zaman periyodiklik hale getirir. Teknik Özellik İzleme Sınırlaması Sınır izleme tekniği, herhangi bir izleme speckle yöntemi gibi, diğer bir kare piksel parlaklık değişikliklerin ölçümü dayanmaktadır. Bu alt sınırı bir sonraki kareye komşu piksele, hareketli bir kare piksel speckle görmek için ihtiyaç ile ilgili bir hız verir. Bu sınır, bu nedenle Denklem 1 koyup Dx nerede piksel boyutu ve ¨ t iki kare arasındaki zaman aralığı. Katsayısı k izleme algoritması kalitesi ve dinamik alt-piksel varyasyonları değerlendirmek için kabiliyetine bağlıdır. Bu sınır, bu sınırın üzerinde olan hızları büyük bir doğruluk oranıyla tahmin anlamına gelir, bu doğruluk, hız değerlerinin yaklaşım zaman azalır ve böyle bir sınırı aşağıda düşme. Bu sınırlama da bir tarafta satın çerçeve oranı (¨ t azaltılması) bir artış büyük hızları ve hızlı değişimler (izovolümik aşamalarında gibi) daha kolay bir değerlendirme izin verdiği anlamına gelir. Diğer taraftan, kare hızı artışı (¨ t azaltılması) bu sınırı artırmak ve uzaysal çözünürlük (koyup Dx azaltılması) benzer bir artış eşlik etmediği kadar düşük hızlarının değerlendirilmesinde düşük bir doğruluk anlamına. Phantom Resim Hazırlık Bir dizi bilgisayar tarafından oluşturulan yapay döngüler, görüntü analiz prosedürünün basit ve mükemmel kontrollü koşullarda test izin verecek şekilde hazırlanmıştır. Bunun için, ideal bir sol ventrikül kısa eksen projeksiyon bir hayalet olarak hazırlanmıştır. Endokardiyal ve epikardiyal sınırları yarıçapı R 0 (t) ve R 1 (t) ile iki konsantrik daireler tarafından temsil edilmektedir. Görüntü, annulus yaparak hazırlanan temsilcisits iki sınırları arasındaki doku, siyah bir arka plan üzerine düzgün gri renkli. Daha sonra bir üst şapka 8×8 lineer filtre unphysical süreksizliklerin önlemek için uygulanır. Epikardiyum hareketi [mm], alınır, R 0 (t) olarak T T alınan kalp atışı süre = 10 +5 cos (2πt / T) = 1s. Teorik endokardiyal kinematik sınır boyunca sürekli ve sadece, hız, sadece radyal ve tarafından verilen zamana bağlıdır V0 (t) = dR 0 / dt =- π günah (2πt / T), [cm / s] . Yüzde gerilme, sınır süresi sıfır uzunluğu göreceli bilgisayarlı, St 0 (t) = 100x (R 0 (t)-R 0 (0)) / R 0 (0) = 100 (cos (2πt / T ) -1) / 3 ve gerilme oranı (1) SR olarak 0 (t) = 10 V0 / R 0 [s -1] izler. Epikardiyum, sabit bir kalınlık R 1 (t) göre hareket olarak kabul edilir = R 0 (t) 5 mm, ya da hala R 1 (t) = R 0 (0) 5 mm. Her görüntü, 48mm, doku annulus merkezli büyüklüğü kare ve bir çözünürlük NxN vardır. Gerilme ve şekil değiştirme hızı zaman profilleri Şekil 4, tabak c ve d olarak gösterilmiştir; Örnek görüntü tabaklar ve b, Şekil 4 'te gösterilmiştir Döngüler çözünürlük N, çerçeve hızı FR, ve hareket epikardiyal tipi değişen hazırlanmıştır. Endokardiyal izleme yöntemini ilk çerçeve üzerinde düzgün dairesel endokard boyunca aralıklı puan sayısı K p alarak bu tür görüntülere uygulanır . 3. Temsilcisi Sonuçlar Phantom Çalışma Görüntü analiz yöntemi uygulaması bilgisayar tarafından üretilen hayalet görüntüleri burada analiz edilir. Nihai hata küresel önlem kök ortalama kare fark yüzdesi hesaplanır. Kök endokard zorlanma, kare, ortalama ve maksimum hataları olarak tanımlanır Denklem 2 St 0 (t) tam bir değer olduğu, St (t), görüntü analiz yöntemi ile hesaplanan değer, ve toplamları tüm kareleri uzatmak K F = FRxT. Aynı tanım, yarıçap, hız, ve gerilme oranı kullanılır. Izleme endokard boyunca pozisyon hakkında bağımsız, farklı noktalar arasındaki farklılıklar% 1'in altında. Sonuçlar uzaysal çözünürlük değişen 15 hayaletler Tablo I 'de özetlenmiştir, çerçeve hızı ve hareket epikardiyal sınır türü; endokardiyal sınır izlemek için kullanılan puan sayısı değişen bir etkisi de gösterilmiştir. Hatalar tüm durumlarda ayrılmaz bir miktarda (radius ve suşu) için çok küçük ve eski türevi ile ilgili diferansiyel miktarları (hız ve gerilme oranı) için biraz daha büyük. Türev operatör hataları güçlendirir, çünkü bu bekleniyordu. Sonuçların kalitesi düşer çözünürlük azalır, aslında, doğruluk, diğer bir kare asgari deplasman okunabilir (gevşek bir anlamda) temsil eden piksel boyutu ile ilgili. Kare hızı yeterli kadar zaman çözünürlüğü, kare değiştirmeler kare piksel boyutundan daha düşük olur çünkü iyileşme yoksa çok yüksek tazeleme hızı sonucu, sonuçları önemli ölçüde etkileyebilir değildir. Bu mekansal çözünürlükte bir artış eşlik etmediği zaman kare hızı bir artış çok az veya hiçbir yardımcı olduğunu gösterir. Ancak, burada dikkate basit sinüzoidal hareket, aşırı bir zaman çözünürlüğü gerektirmez. Benzer şekilde, en az 8 puan kullanımı basit, yuvarlak, endokardiyal şekli takip etmek yeterli. Endokardial sonuçları kayda değer epikardiyum uğrar hareket türüne göre etkilenmez. Ayrıca sonuçlar anlamlı kabul edilen görüntü filtreleme etkilenen olmadığını doğruladıktan. Iki Instants hesaplanan endokardiyal sınır hayalet görüntüleri (plakalar a ve b) üzerinde olduğu bildirilen bir görsel sunum sonuçları Şekil 4'te verilmiştir. Gerilme ve şekil değiştirme oranı durumda # 1 ve # 8 küçük çözünürlük durumda (tabak c ve d) rapor edilmiştir. Durumunda gerilme ve şekil değiştirme hızı # 1 (kare) teorik değeri, sırasıyla% 0.6 ve% 3, eşit ortalama hata ile mükemmel bir anlaşma sunuyor. Anlaşma halinde sırasıyla görüntü çözünürlüğü, hatalar, zorlanma ve gerginlik oranı% 0.9 ve% 4.5 yarıya # 8, sadece biraz daha kötüdür. Klinik Doğrulama 1. Biz orta AG 191 Duchene Müsküler Distrofi patie Harmonik Faz Görüntüleme (ARP) ve FT teknikleri bütün dilim çevresel miyokard suşu (ε cc) karşılaştırıldığındaNTS, kontrol olguları kardiyak disfonksiyon yaş ve şiddetine göre gruplandırılmış ve 42 yaş eşleştirilmiş. Retrospektif, off line analiz uyumlu etiketli ve SSFP dilim yapıldı. Tüm çalışma popülasyonunda (n = 233), FT ε cc (-13,3 ±% 3.8) yüksek 0,899 Pearson korelasyon katsayısı ile HARP ε cc (-13.6 ±% 3.4) ile korele anlamına gelir . ARP (% -12,52 ± 2.69) ve FT tarafından belirlenen DMD hastalarının ortalama ε cc (% -12,16 ± 3.12) anlamlı bir farklılık yoktu (p = NS). Benzer şekilde, belirlenen ARP (-18,85 ± 1.86) ve FT (-18,81 ± 1.83) kontrol deneklerinin ortalama ε cc anlamlı bir farklılık yoktu (p = NS). Biz kardiyak disfonksiyon geniş bir yelpazede büyük bir DMD hasta popülasyonuna etiketli görüntülerden elde edilen ε cc ε cc FT tabanlı değerlendirme ile son derece ilişkili olduğunu sonucuna varmıştır. Phantom # Kare Hızı Resol. Epikardiyal hareket N p ε R ε R max ε V ε V maks ε SR ε SR max ε St ε St max 1 32 401 endo ile 16 0,57 1,10 3,98 8,26 2,95 6,55 0,59 1,34 2 32 401 hiçbir hareket 16 0,27 0,60 3,62 8,53 2,90 5,99 0,75 1,29 3 64 401 endo ile 16 0,35 0,62 1,75 4,92 3,08 10,47 0,34 0,86 4 64 401 hiçbir hareket 16 0,39 0,73 1,78 5,48 2,38 6,46 0,32 0,63 5 128 401 endo ile 16 0,22 0,40 1,57 3,66 2,73 8,39 0,35 0,89 6 16 401 endo ile 16 0,41 0,92 12,10 18,27 7,12 15,17 0,88 1,93 7 32 201 endo ile 16 0,43 0,82 3,84 7,03 4,21 7,79 0,83 1,52 8 32 201 hiçbir hareket 16 0,49 0,90 4,00 8,54 4,54 10,84 0,93 1,64 9 32 101 endo ile 16 2,58 3,87 5,70 17,44 9,22 18,27 4,44 6,77 10 32 401 endo ile 64 0,32 0,73 3,98 8,09 3,11 8,86 0,48 1,10 11 32 401 hiçbir hareket 64 0,33 0,53 3,56 7,83 2,78 7,44 0,70 0,98 12 32 401 endo ile 32 0,44 1,00 3,99 8,16 2,99 6,82 0,63 1,49 13 32 401 endo ile 8 0,20 0,41 3,64 6,84 3,09 9,10 0,43 0,74 14 32 401 hiçbir hareket 8 0,22 0,41 3,36 7,42 2,76 5,93 0,58 1,01 15 * 32 401 endo ile 16 1,35 2,42 5,54 9,68 7,02 16,58 2,62 4,46 Tablo 1: Phantom endokardiyal sınır izleme analizi: kök ortalama kare ve maksimum percentual hataları [%], farklı fantom parametreleri yazışmalarda ana miktarlarda hesaplanır . Parametreleri kalın Phantom # 1 değişimler olduğunu belirtmektedir. Paletli puan frame-rate, çözünürlük ve sayı bağımlılığı olarak kabul edilir. Epikardiyal hareket tipinin etkisi iki sınırlayıcı durumlar için kabul epikardiyal sınırına hareket etmez, hiçbir hareket veya endo (hiç kalınlaşma) ile taşındı. Son fantom (*) bir piksel parlaklığı aniden değişen temel adım adım görüntüleri filtreleme olmadan inşa edilmiştir. % 10'un üzerindeki hatalar kalın olarak işaretlenmiştir. Şekil 1'de izlenebilir bir endokardiyal sınır ile uzun ekseni görünümünde (soldaki resim) ve sol ventrikül kısa eksen görünümde (sağdaki resim) CMR görüntü, üstüne çizilir. Şekil 2 görüntü sırası alan transmural bir kesim boyunca uzay-zaman gösterimi,. Transmural kesim Şekil 3'te başlangıç ​​noktası olarak alınır. Otomatik olarak izlenen bir başlangıç ​​noktası, zaman, evrim bildirdi. Şekil 3 transmural keser ve kavisli sınırına paralel kesim ile uzun eksenden sol ventrikül, resmi. Şekil 4 Phantom çalışma. İki görüntü(Olgu # 2) maksimum genişleme (plaka) ve daralma (plaka b), bilgisayarlı endokardiyal sınır noktaları bindirilir. Suşu (plaka c) ve strain rate (plaka d) ile bilgisayarlı iki farklı fantomlar (# 1 ve # 8 durumlarda), etkin değerleri ile karşılaştırıldığında gösterilmiştir. Şekil 5 normal hastalarda küresel çevresel (siyah eğrisi) ve segmental suşu (renk eğrileri) örnekleri (a). Depresif sol ventrikül fonksiyonu ve sol dal bloğu (b) olan hastalarda küresel çevresel (siyah eğrisi) ve segmental circumferental starain (renk eğrileri) örneği. Sol ventrikül ine iflaret varlığının göstergesi tepe çevresel suşunun farklı zamanlama dikkat edin

Discussion

Biz yeni bir yöntem SSFP görüntüleri elde edilen miyokard dokusunda deformasyon ve deplasman parametreleri ölçmek için bir "izleme özelliği" açıklanmaktadır. Bu yöntem son zamanlarda Duchenne Müsküler Distrofi (1) ile hastaların büyük bir nüfus tepe küresel çevresel gerilme değerlendirmesinde HARP karşı doğrulandı. Biz bu iki teknik arasında mükemmel bir korelasyon bulundu. Özellik izleme teknolojisi kullanımı oldukça basittir ve herhangi bir ek görüntüleme, etiketleme, SENSE veya YOĞUN dizileri gerekmez. FT, uzunlamasına ve radyal AG zorlanma gibi uzunlamasına sağ ventrikül suşu tahmin etmek mümkün sağlam bir teknik olduğu görünse de zirve küresel ECC klinik değerlendirme valide yanı sıra, bölgesel gerginlik veri elde edilebilir.

Zamansal ve mekansal çözünürlükte görüntünün ilgili teknik sınırlarını tam olarak belirlemek için daha fazla çalışmalar yapılması gerekmektedir. Temel ilke aynı olduğundan FT, ekokardiyografi gibi diğer yöntemler arasında karşılaştırmalar sağlar.

Sonuç

Özellik izleme zaman alıcı analiz ve ek satın alma işlemi ihtiyacını ortadan kaldırır beri klinik uygulamada entegre olma potansiyeline sahiptir. FT, sol ve sağ ventrikül global ve segmental suşlar, sol ventrikül ine iflaret değerlendirilmesi için kullanılabilir. Ayrıca klinik çalışmalar, klinik kardiyoloji FT yararını değerlendirmek için çalışmalar devam etmektedir.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Materials

  • Diogenes® Feature Tracking software ( TomTec Imaging Systems, Fulda, Germany)

References

  1. Hor, K. N., Gottliebson, W. M., Carson, C., Wash, E., Cnota, J., Fleck, R., Wansapura, J., Klimeczek, P., Al-Khalidi, H. R., Chung, E. S., Benson, D. W., Mazur, W. Magnetic Resonance Feature Tracking: Comparison of Feature Tracking Method for Strain Calculation with Harmonic Phase Imaging Analysis . JACC Cardiovasc Imaging. 3 (2), 152-154 (2010).
  2. Maret, E., Todt, T., Brudin, L., Nylander, E., Swahn, E., Ohlsson, J. L., Engvall, J. E. Functional measurement based on feature tracking of cine magnetic resonance images identify left ventricular segments with myocardial scar. Cardiovascular Ultrasound. 7, 53-53 (2009).
  3. Singh, A. . Optic Flow Computation: A Unified Perspective. , (1992).
  4. Barron, J. L., Fleet, D. J., Beauchemin, S. Performance of optical flow techniques. International Journal of Computer Vision. 12, 43-77 (1994).
  5. Bohs, L. N., Geiman, B. J., Anderson, M. E., Gebhart, S. C., Trahey, G. E. Speckle tracking for multi-dimensional flow estimation. Ultrasonics. 38, 369-375 (2000).
  6. Malpica, N., Santos, A., Zuluaga, M. A., Ledesma, M. J., Pérez, E., Garcia-Fernandez, M. A., Desco, M., M, . Tracking of Regions-of-Interest in myocardial contrast echocardiography. Ultrasound in Med. & Biol. 30, 303-309 (2004).

Play Video

Cite This Article
Hor, K. N., Baumann, R., Pedrizzetti, G., Tonti, G., Gottliebson, W. M., Taylor, M., Benson, D. W., Mazur, W. Magnetic Resonance Derived Myocardial Strain Assessment Using Feature Tracking. J. Vis. Exp. (48), e2356, doi:10.3791/2356 (2011).

View Video