Ultraljud bedömning av myokard microstructure

Summary

Ekokardiografi används ofta för att noninvasively karakterisera och kvantifiera förändringar i hjärtstruktur och funktion. Vi beskriver en ultraljudsbaserad bildalgoritm som erbjuder ett förbättrat surrogatmått på myokardmikrostruktur och kan utföras med hjälp av programvara för öppen bildanalys.

Abstract

Ekokardiografi är en allmänt tillgänglig bildframställning modalitet som ofta används för att noninvasively karakterisera och kvantifiera förändringar i hjärt struktur och funktion. Ultraljud bedömningar av hjärtvävnad kan inkludera analyser av backscatter signal intensitet inom en viss region av intresse. Tidigare etablerade tekniker har främst förlitat sig på det integrerade värdet eller medelvärdet av backscatter-signalintensiteter, som kan vara mottagliga för variation från aliaserade data från låga bildhastigheter och tidsfördröjningar för algoritmer baserat på cyklisk variation. Häri beskriver vi en ultraljudsbaserad bildalgoritm som sträcker sig från tidigare metoder, kan tillämpas på en enda bildram och står för den fullständiga fördelningen av signalintensitetsvärden som härrör från ett givet kortprov. När algoritmen tillämpas på representativa mus- och humanbildsdata skiljer den mellan försökspersoner med och utan exponering för kronisk efterbelastningsresistens. Algoritmen erbjuder ett förbättrat surrogatmått på myokardmikrostruktur och kan utföras med hjälp av programvara för öppen bildanalys.

Introduction

Ekokardiografi är en allmänt tillgänglig bildframställning modalitet som ofta används för att noninvasively karakterisera och kvantifiera förändringar i hjärt struktur och funktion. Ultraljud bedömningar av hjärtvävnad kan inkludera analyser av backscatter signal intensitet inom en viss region av intresse vid en enda tidpunkt, liksom under hjärt cykeln. Tidigare studier har föreslagit att mått på sonographic signal intensitet kan identifiera underliggande förekomsten av skador fiber oordning, livskraftiga kontra icke-avundsvärda skador vävnad och interstitiell fibros^1-3. Vi hänvisar till hjärtinfarkt “mikrostruktur” som den vävnadsarkitektur som kan karakteriseras, med hjälp av sonografisk analys, utöver linjära mätningar av bruttostorlek och morfologi. Följaktligen har analyser av sonographic signal intensitet använts för att utvärdera mikrostructural förändringar av skador vävnad i inställningen av hypertrophic och dilaterad kardiomyopati^4,5, kronisk födans arteriell sjukdom^6,7, och hypertensive hjärtsjukdomar^8,9. Tidigare etablerade tekniker har dock främst förlitat sig på det integrerade värdet eller medelvärdet av backscatter-signalintensiteter, som kan vara mottagliga för variation från slumpmässigt^{brus 5}, aliaserade data från låga bildhastigheter¹⁰och tidsfördröjningar för algoritmer baserade på cyklisk variation¹¹.

Häri beskriver vi metoden att använda en ultraljudsbaserad bildanalysalgoritm som sträcker sig från tidigare metoder; Denna algoritm fokuserar på en enda end-diastolisk ram för bildanalys och står för den fullständiga fördelningen av signalintensitetsvärden som härrör från ett givet kortprov. Genom att använda pericardium som en inramningsreferens^12,13kvantifierar algoritmen på ett reproducerbart sätt variationen i sonografiska signalintensitetsfördelningar och erbjuder ett förbättrat surrogatmått på myokardmikrostruktur. I ett steg-för-steg-protokoll beskriver vi metoder för att förbereda bilder för användning, ta prov på intresseområden och bearbeta data inom utvalda intresseområden. Vi visar också representativa resultat från tillämpningen av algoritmen på ekokardigrafiska bilder förvärvade från möss och människor med varierande exponering för efterbelastningsstress på vänster ventrikel.

Protocol

1. Förberedelse av bilder för analyser Få bilder i murin eller mänskligt ekokardiografiskt B-läge i den parasteriska långaxelvyn. Justera tidsvinstkompensationsinställningar och placering av överföringsfokus för att optimera visualiseringen av LV och andra hjärtstrukturer i parasternalvyn, enligt vanlig praxis. Se till att alla bilder sparas i DICOM-filformat. Standardiserade bildvyer placerar den inferolaterala vänstra ventrikulära väggen vid ramens botten. Ramar måste visa hela det vänstra ven…

Representative Results

Signalintensitetsanalys utförs i 4 huvudsteg(figur 1),inklusive: 1) bildval och formatering, 2) provtagning ROI och referensområden, 3) algoritmapplikation och 4) bearbetning av slutliga värden för att ge skador till perikardvätska förhållanden. Val och storlek på avkastningen på sysselsatt företag är standardiserat för att begränsa interuser samt intrauservariation (figur 2). Positionering av varje ROI är också standardiserad med avseende på varje ämnes anatomiska struk…

Discussion

Vi beskriver protokollet för en bildanalysalgoritm som kvantifierar sonographic signal intensitet distribution och i sin tur erbjuder ett surrogatmått på skador mikrostruktur. Standardiserade funktioner i protokollet, inklusive val, storlek och positionering av ROI- och referensregionen, tjänar till att minimera användar- och ämnesbaserad variabilitet. Vi visar att när det tillämpas på end-diastolic single-frame ekokardiografiska bilder, algoritmen kan lämpligt skilja mellan normala skador kontra myokardium uts…

Materials

ImageJ v 1.46	NIH (Bethesda, MD)		open access software
Power ShowCase	Trillium Technology (Ann Arbor, MI)		commercial software