Valutazione ad ultrasuoni della microstruttura miocardica
Summary
L’ecocardiografia è comunemente usata per caratterizzare e quantificare in modo non invasivo i cambiamenti nella struttura e nella funzione cardiaca. Descriviamo un algoritmo di imaging basato su ultrasuoni che offre una misura surrogata migliorata della microstruttura miocardico e può essere eseguito utilizzando un software di analisi delle immagini ad accesso aperto.
Abstract
L’ecocardiografia è una modalità di imaging ampiamente accessibile che è comunemente usata per caratterizzare e quantificare in modo non invasivo i cambiamenti nella struttura e nella funzione cardiaca. Le valutazioni ultrasoniche del tessuto cardiaco possono includere analisi dell’intensità del segnale di backscatter all’interno di una data regione di interesse. Le tecniche precedentemente stabilite si sono basate prevalentemente sul valore integrato o medio delle intensità del segnale backscatter, che possono essere suscettibili alla variabilità dai dati alias da bassi frame rates e ritardi di tempo per gli algoritmi basati sulla variazione ciclica. Nel presente documento, descriviamo un algoritmo di imaging basato su ultrasuoni che si estende dai metodi precedenti, può essere applicato a un singolo fotogramma dell’immagine e rappresenta la distribuzione completa dei valori di intensità del segnale derivati da un dato campione di miocardio. Se applicato a dati rappresentativi di imaging del mouse e dell’uomo, l’algoritmo distingue tra soggetti con e senza esposizione alla resistenza cronica al carico post-carico. L’algoritmo offre una misura surrogata migliorata della microstruttura miocardico e può essere eseguito utilizzando un software di analisi delle immagini ad accesso aperto.
Introduction
L’ecocardiografia è una modalità di imaging ampiamente accessibile che è comunemente usata per caratterizzare e quantificare in modo non invasivo i cambiamenti nella struttura e nella funzione cardiaca. Le valutazioni ultrasoniche del tessuto cardiaco possono includere analisi dell’intensità del segnale di backscatter all’interno di una data regione di interesse in un singolo momento, nonché nel corso del ciclo cardiaco. Studi precedenti hanno suggerito che le misure di intensità del segnale sonografico possono identificare la presenza sottostante di disordine della fibra miocardica, tessuto miocardico vitale contro non vitale e fibrosi interstiziale1-3. Ci riferiamo alla ‘microstruttura’ miocardico come all’architettura tissutale che può essere caratterizzata, utilizzando l’analisi sonografica, al di là delle misurazioni lineari di dimensioni e morfologia lorde. Di conseguenza, le analisi dell’intensità del segnale sonografico sono state utilizzate per valutare le alterazioni microstrutturali del tessuto miocardico nell’impostazione della cardiomiopatia ipertrofica edilatata 4,5, della malattia coronarica cronica6,7e della cardiopatia ipertensiva8,9. Tuttavia, tecniche precedentemente stabilite si sono basate prevalentemente sul valore integrato o medio delle intensità del segnale backscatter, che possono essere suscettibili alla variabilità dal rumore casuale5, dati aliasati da bassi frame rates10e ritardi di tempo per gli algoritmi basati sulla variazione ciclica11.
Nel presente documento, descriviamo il metodo di utilizzo di un algoritmo di analisi delle immagini basato su ultrasuoni che si estende dai metodi precedenti; questo algoritmo si concentra su un singolo frame end-diastolic per l’analisi delle immagini e rappresenta la distribuzione completa dei valori di intensità del segnale derivati da un dato campione miocardico. Utilizzando il pericardio come riferimento in-frame12,13, l’algoritmo quantifica in modo riproducibile la variazione nelle distribuzioni dell’intensità del segnale sonografico e offre una misura surrogata migliorata della microstruttura miocardica. In un protocollo passo-passo, descriviamo i metodi per preparare le immagini per l’uso, campio campiodando le aree di interesse e elaborando i dati all’interno di aree di interesse selezionate. Mostriamo anche risultati rappresentativi dall’applicazione dell’algoritmo alle immagini ecocardiografiche acquisite da topi e umani con esposizione variabile allo stress post-carico sul ventricolo sinistro.
Protocol
Representative Results
Discussion
Descriviamo il protocollo per un algoritmo di analisi delle immagini che quantifica la distribuzione dell’intensità del segnale sonografico e, a sua volta, offre una misura surrogata della microstruttura miocardica. Le funzionalità standardizzate del protocollo, tra cui la selezione, il dimensionamento e il posizionamento del ROI e dell’area di riferimento, servono a ridurre al minimo la variabilità basata su utenti e soggetti. Dimostriamo che se applicato alle immagini ecocardiografiche a fotogramma singolo end-diast…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Siamo grati per le risorse fornite dalla Harvard Medical School / Brigham and Women’s Hospital Cardiovascular Physiology Core Laboratory. Questo lavoro è stato sostenuto in parte dai finanziamenti dei National Institutes of Health grants HL088533, HL071775, HL093148 e HL099073 (RL). MB ha ricevuto un premio di borsa di studio post-dottorato affiliato all’American Heart Association. KU è destinatario di un premio di borse di studio post-dottorato affiliato ai fondatori dell’American Heart Association. SC è stato supportato da un premio della Ellison Foundation.
Materials
| ImageJ v 1.46 | NIH (Bethesda, MD) | open access software | |
| Power ShowCase | Trillium Technology (Ann Arbor, MI) | commercial software |
References
- Yamada, S., Komuro, K. Integrated backscatter for the assessment of myocardial viability. Curr. Opin. Cardiol. 21, 433-437 (2006).
- Mimbs, J. W., O’Donnell, M., Bauwens, D., Miller, J. W., Sobel, B. E. The dependence of ultrasonic attenuation and backscatter on collagen content in dog and rabbit hearts. Circ. Res. 47, 49-58 (1980).
- Picano, E., et al. In vivo quantitative ultrasonic evaluation of myocardial fibrosis in humans. Circulation. 81, 58-64 (1990).
- Mizuno, R., et al. Myocardial ultrasonic tissue characterization for estimating histological abnormalities in hypertrophic cardiomyopathy: comparison with endomyocardial biopsy findings. Cardiology. 96, 16-23 (2001).
- Mizuno, R., Fujimoto, S., Saito, Y., Nakamura, S. Non-invasive quantitation of myocardial fibrosis using combined tissue harmonic imaging and integrated backscatter analysis in dilated cardiomyopathy. Cardiology. 108, 11-17 (2007).
- Marini, C., et al. Cyclic variation in myocardial gray level as a marker of viability in man. A videodensitometric study. Eur. Heart. J. 17, 472-479 (1996).
- Komuro, K., et al. Sensitive detection of myocardial viability in chronic coronary artery disease by ultrasonic integrated backscatter analysis. J. Am. Soc. Echocardiogr. 18, 26-31 (2005).
- Ciulla, M., et al. Echocardiographic patterns of myocardial fibrosis in hypertensive patients: endomyocardial biopsy versus ultrasonic tissue characterization. J. Am. Soc. Echocardiogr. 10, 657-664 (1997).
- Maceira, A. M., Barba, J., Varo, N., Beloqui, O., Diez, J. Ultrasonic backscatter and serum marker of cardiac fibrosis in hypertensives. Hypertension. 39, 923-928 (2002).
- D’Hooge, J., et al. High frame rate myocardial integrated backscatter. Does this change our understanding of this acoustic parameter. Eur. J. Echocardiogr. 1, 32-41 (2000).
- Finch-Johnston, A. E., et al. Cyclic variation of integrated backscatter: dependence of time delay on the echocardiographic view used and the myocardial segment analyzed. J. Am. Soc. Echocardiogr. 13, 9-17 (2000).
- Di Bello, V., et al. Increased echodensity of myocardial wall in the diabetic heart: an ultrasound tissue characterization study. J. Am. Coll. Cardiol. 25, 1408-1415 (1995).
- Takiuchi, S., et al. Quantitative ultrasonic tissue characterization can identify high-risk atherosclerotic alteration in human carotid arteries. Circulation. 102, 766-770 (2000).
- Querejeta, R., et al. Serum carboxy-terminal propeptide of procollagen type I is a marker of myocardial fibrosis in hypertensive heart disease. Circulation. 101, 1729-1735 (2000).
