Kalp Hastaya özel Modelleme: Ventriküler Fiber Yönelimlerin Tahmini

Özet

Kişiselleştirilmiş modelleme için hastanın kalp geometrileri in vivo görüntülerini gelen ventriküler lif yönelimleri tahmin etmek için bir metodoloji açıklanmaktadır. Metodolojinin Doğrulama normal kullanım ve köpek kalpleri göstermek başarısız gerçekleştirilen bir klinik gözlemlenebilir düzeyinde tahmin ve kazanılmış elyaf yönelimleri arasında anlamlı farklılıklar olduğu.

Özet

Kardiyak tedaviye kişiselleştirme amaçlı kalp (dis) fonksiyonun Hastaya özel simülasyonlar klinik miyokard lifi yönelimleri elde etmek için in vivo görüntüleme teknolojisinde yokluğunda tarafından engellenmektedir. Bu projenin amacı, hastanın kalp geometrileri in vivo görüntülerini gelen kardiyak lif yönelimleri tahmin etmek için bir metodoloji geliştirmekti. Ventrikül geometrisi ve lif açısının doğru bir temsil yüksek çözünürlüklü ex vivo manyetik yapısal rezonans (MR) ve atlas olarak adlandırılan normal bir insan kalbi, difüzyon tensör (DT) MR görüntüleri, sırasıyla, yeniden inşa edildi. Bir hastanın kalp Ventriküler geometrisi vivo bilgisayarlı tomografi (BT) görüntü bir mesafede, yarı otomatik segmentasyon yoluyla, ekstre edildi. Görüntü dönüştürme algoritmaları kullanarak, atlas ventrikül geometrisi hastanın bu maç için deforme edilmiştir. Son olarak, şekil alan atlası elyaf orientat uygulandıiyonları hastanın lif açısının bir tahmin elde etmek. Lif tahminlerin doğruluğu altı normal ve üç başarısız köpek kalpleri kullanılarak değerlendirildi. Edinilen ve tahmini elyaf yönelimlerin eğim açıları arasındaki ortalama mutlak fark 15.4 ° idi. Sinüs ritmi ve ventriküler taşikardi, ventriküler aktivasyon haritaları ve pseudo-EKG Hesaplamalı simülasyonları geliştirilmesi için önünü açacak proje elde edilen klinik gözlemlenebilir level.The yeni anlayışlar tahmin ve kazanılmış elyaf yönelimleri arasında anlamlı farklılıklar olduğunu göstermiştir elektrofizyolojik müdahaleler konusunda kişiselleştirilmiş tanısında hekim ve kararlar yardımcı olabilir kalbin hastaya özgü modelleri.

Giriş

Hesaplamalı yaklaşım, sağlık ve hastalıkta kalbin fonksiyonunun anlayışının ilerlemesi merkezi haline geliyor. Elektrofizyoloji ve elektromekanik Devlet-of-the-art tam kalbinde modelleri şu anda böyle normal ventrikül yayılımı, aritmi, defibrilasyon, elektromekanik eşleşme ve kardiyak resenkronizasyon ¹ gibi olaylar geniş bir yelpazede, incelemek için kullanılmaktadır. Ancak, klinik ortamda, doğrudan uygulanabilir nitelikte olduğu hesaplamalı yaklaşım için, bu model hastaya özgü, modeller özgü mimarisi ve hastalıklı kalbin elektrofizyolojik veya elektromekanik özelliklerine dayalı olmalıdır yani olması şarttır. Bu tür modeller ile Simülasyon böylece dramatik kalp sağlık ^2-4 iyileştirilmesi, elektrofizyolojik müdahaleler yanı sıra profilaksisi için yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş kararlara varmak için doktorlar yardımcı olacaktır.

içeriği "gerçekçi kardiyak modelleri> Yaratılış Fiber yönelimleri kalbinde elektriksel yayılımı ve gerilme dağılımları yön belirlemek. hastanın kalp geometrisi ve lif yapısı kazanılmasını gerektirir ve bu nedenle almadan kardiyak modelleme ^{5, 6} esastır. Birlikte Medikal görüntülemede son gelişmeler, artık manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve bilgisayarlı tomografi (BT) teknolojileri kullanarak yüksek çözünürlüklü in vivo bir hasta kalp gibi enfarktüsü gibi includingstructural remodeling, geometri elde etmek mümkündür. Ancak, yoktur in vivo bir hastanın kalp lif yapısı elde etmek için pratik bir yöntem. Difüzyon tensör (DT) MRG ^{7, 8,} sağlam kalp lif yönelimleri elde etmenin tek yöntemi, ⁹ belli sınırlamalar nedeniyle in vivo yaygın değildir. kısa bir açıklama klinik ortama DTMRI çevirmek için önceki çalışmalar elsewh bulunabilir veere ^2. Elyaf yönelimlerin kural tabanlı atama gibi yöntemler DTMRI için alternatifler sunmak olsa da, bu yöntemler bazı ciddi sınırlamalar ^{2, 10} var. Böylece, in vivo kardiyak lif yapısı elde zorluklar halen klinik ortamda elektrofizyolojik ve elektromekanik kardiyak simülasyonları uygulamasını engellemektedir. Bu araştırmanın amacı, doğrudan bu ihtiyaca cevap vermek oldu.

Biz bir kalp ventriküler lif yönelimleri doğru kalp ve atlas geometrisi ve lif yönelimler vardır bir kalp bir atlas, geometrisi verilen tahmin edilebilir olduğunu varsaydık. Buna göre, biz in vivo kardiyak lif açısının hesaplanması için bir metodoloji geliştirmek için sanat teknikleri devlet kullanılır ve normal ve köpek karıncıklar ² başarısız hipotezi test. Bizim lif tahmini metodolojisinin ana fikri similaritie yararlanmak içinsırayla sadece geometriyi bilgi mevcut olduğu bir (hedef) kalbin yaklaşık olarak lif yapısına farklı kalpler arasında geometriye göre lif yönelim, s. Bizim tahmini metodolojisi kalbinde büyük deformasyon diffeomorphic metrik eşleme (LDDMM) ^11, ve temel bileşenler (PPD) ^{2, 12} korunması kullanarak atlas lif yönelimlerin morphing kullanarak hedef geometrisi ile atlas geometrinin kaydı. Diffeomorphicproperty atlas deformasyon sırasında değil "Foldover" kendisi, böylece integrityof anatomik yapıları koruyarak yapar. Şekil 1 bizim metodoloji işlem boru göstermektedir ki LDDMM teminat. Protokol metin bölümü § 1 tahmin bir örnek hasta için yapılabilir nasıl ortaya koyarak bu boru hattının çeşitli bileşenleri açıklanmaktadır. Şekil 1 'de bazı bloklar içinde karşılık gelen sayılar için bakınızbölümünde alt § protokol metnin 1.

Biz hesaplama yerel elektrik aktivasyon haritaları yanı sıra sözde elektrokardiyogram (pseudo-EKG) simüle edilerek, tahmin hatası, niceleme ve kardiyak elektrofizyoloji bu hatayı onsimulations etkisini ölçerek önerilen yöntemin performansı değerlendirilmiştir. Insan kalpleri yokluğu nedeniyle, performans değerlendirme ^13-15 daha önceki çalışmalardan elde köpek kalpleri kullanılarak yapılmıştır. Kestirim hatası eğim açıları ^16, açısal ölçümler epicardialsurface paralel kesilir performedon doku bölümleri vardır histoloji ve followingthe geleneği ile hesaplanmıştır. AngleBetween lif yönü ve epikardiyal teğet düzlem generallysmall ^{17, 18,} ​​olduğundan tamamen kendi eğim açısı kullanılarak fiberdirection anlatan bilgi kaybı önemsizdir. Comput içinmodellerde önceden ^{19, 20,} ve kardiyak doku kurulan matematiksel teknikler ve deneysel veriler ^21-25 dayalı temsil edildi bildirildiği gibi ational simülasyonları, görüntü tabanlı modeller inşa edilmiştir. Sinüs ritmi bir S1-S2 uyarım protokolü ²⁷ tarafından purkinje ağı ²⁶ ve ventriküler taşikardi, kaynaklı kopyalayan aktivasyonu ile simüle edilmiştir. Pseudo-EKG'si ²⁸ hesaplanan ve ortalama mutlak sapma (MAD) metrik ²⁹ kullanılarak karşılaştırıldı.

Protokol

1. Fiber Yönelimler Tahmini

1. 1 mm ³ çözünürlükte, diyastolde normal yetişkin insan kalbinin yapısal MRG ve DTMRI görüntüler elde edin. ImageJ kullanarak, her kısa eksen dilim için, uydurma tarafından atlas yapısal görüntü ventrikülün ayıklamak dilim epikardiyal ve endokardiyal sınırlar (Şekil 2A ve Şekil 2B) boyunca yerleştirilmiş dönüm noktaları bir dizi aracılığıyla spline kapatıldı. Görüntüdeki her 10 ^inci dilim için elle dönüm noktalarının yerleşimi gerçekleştirin. Doğrusal DTMRI resim (Şekil 2C) içkisizlikten birincil özvektörlerini bilgisayar tarafından atlası kalp lif yönelim MATLAB.Reconstruct kullanılarak el ile tespit noktaları interpolasyon yoluyla kalan dilimleri için dönüm noktaları elde edilir.
2. Vivo Kardiyak BT veya MRI kullanarak diyastolde hastanın kalp geometri bir görüntü elde edin. Reconbenzer atlas (Şekil 3A ve Şekil 3B) inşa edildi yolu görüntüden hasta kalp geometrisi struct. Hasta görüntü düzlem çözünürlüklü 1 mm ² olduğunu önceki gibi yeniden yeniden örneklenmiş olmalıdır. Benzer şekilde, önemli noktalara elle toplanır hangi dilimleri ve out-of-düzleminde interpolasyon aralığı sayısını parçalı hasta kalp image 1 mm kesit kalınlığı vardır, böylece ayarlanması gerekir.
3. Deform atlas ventriküler görüntü iki adımda hasta geometri görüntü maç. İlk adımda, onüç simgesel noktaları bir dizi dayalı bir afin dönüşümü gerçekleştirmek: sol ventrikül (LV) apeks, üssünde iki sağ ventrikül (RV) ekleme noktaları, taban ve apeks arasındaki iki RV ekleme noktaları yarıda, ve iki eşit üssünde RV ve LV epikardiyal konturlar bölmek noktaları ve taban ve tepe arasındaki yarıda dört set (Şekil 4A & Şekil 4B). İkinci adımda ise, deforme afin-dönüştürülmüş atlası büyük bir deformasyon diffeomorphic metrik birim (LDDMM) (Şekil 4C) kullanılarak, hastaya geometrisi için daha ileri ventriküller.
4. Morph afin eşleme dönüşüm matrisi ve LDDMM dönüşümün deformasyon alanına göre görüntü vokseller ve yeniden yönlendirmek içkisizlikten yeniden konumlandırma atlas DTMRI görüntü. Asal doğrultular (PPD) yönteminin korunması kullanarak içkisizlikten yeniden yönelim gerçekleştirin.
5. (Şekil 5) içkisizlikten birincil eigenvector bilgisayar tarafından morphed atlası DTMRI görüntü hasta lif açısının tahminini elde edin.

2. Tahmin Hata Ölçülmesi

1. Ex vivo yapısal MR ve altı normal ve üç başarısız köpek kalpleri DTMR görüntüleri Edinme, 312.5 bir çözünürlükte × 312.5 × 800 mikron ^3. Burada, kalp faicazibesine dk ^-1 210 tachypacing 3 hafta takip dal sol radyofrekans ablasyonu ile kanin üretilmiş olmalıdır.
2. Benzer insan atlası kalp gibi § 1.1 'de açıklandığı köpek kalbinden Segmenti ventriküller. 9 ile kalpleri 7 (Şekil 6) gibi köpek kalpleri başarısız 6 ile kalpleri 1 gibi normal köpek kalpleri bölümlenmiş ve bu segmente karıncıklar Etmektedir.
3. Bir atlas (Şekil 7) olarak 6 kupa 2'nin her kullanılarak kalbin 1 ventrikül lif yönelimleri beş farklı tahminler edinin.
4. Atlas (Şekil 8) gibi kalp 1 kullanarak başarısız ventriküllerin her lif yönelimleri tahmin.
5. Θ _{c-θ a} | |, burada θ _c ve θ _a eğim açıları tahmin edilmektedir tahmini lif yönelimlerin her set Foreach veri noktası olarak tahmin hatasını hesaplamakd sırasıyla, bu noktada elyaf yönelimleri satın aldı.
6. Tahmini lif açısının Her sette her veri noktası için thevector dot ürün ile üç boyutlu (3D) olarak betweenestimated ve lif yönleri edinilmiş akut açı hesaplamak.

3. Simülasyonlar üzerine Tahmin Hata Etkilerinin Ölçümü

1. Kalp 1'den, kalp 1 (örnek 1 olarak anılmaktadır), ve yaklaşık beş lif yönelim gerçekleştirmede (model 2-6) ile beş arasında DTMRI edinilmiş elyaf yönlenmiş bir altı modeller oluşturmuştur. Üç kalp yetmezliğinin her biri için, geometrileri, DTMRI edinilmiş lif oryantasyon ve tahmini elyaf yönelimleri ile diğer bir iki ventrikül modeller geliştirirler. İşte kafesleri ortalama kenar uzunluğu açısından hesaplanan modellerin uzaysal çözünürlüğü, 600 mikron hakkında olmalıdır. Modelleri 7'den 9'a kadar DTMRI kökenli lifler ile kalp yetmezliği modelleri gösterelim ve estimat olanlarmodelleri 10 12.In modelleri olarak ed lifler, denklemleri ile, kardiyak doku tanımlamak için monodomain gösterimi kullanın:

V _m transmembran potansiyeli olduğunu;, C _m zar spesifik kapasitans ise, burada _b Potse ve diğerleri tarafından tarif edildiği gibi ³⁰ bidomain iletkenlik tensörleri hesaplanır hacim iletkenliği tansörü olup σ ve _iyon, transmembran akım yoğunluğudur sırayla V _m ve membrane.For C _m çapında iyonik akılarının dinamiklerini açıklayan durum değişkenlerinin μ bir dizi bağlıdır, 1 μ F / cm ² arasında bir değer kullanın. Normal kanin kalp modellerinden _i σ için, uzunlamasına kullanın0.34 S / m ve 0.06 S / m, nal ve enine iletkenlik değerleri. Köpek ventriküler miyosit arasında Greenstein-Winslow iyonik modelleri l _lon Temsil. % 30 (Şekil 9) tarafından kanin kalp yetmezliği ventriküler modelleri elektriksel iletkenlikleri azaltın.

2. Yazılım paketi CARP (CardioSolv, LLC), tüm modeller ile simüle sinüs ritmi kullanma. S1-S2 uyarım protokolü kullanarak altı başarısız modellerde reentran ventriküler taşikardi (VT) neden olur. S1 ve S2 doğumdan sonra 2 sn boyunca devam VT aktivite elde etmek S2 arasındaki zamanlamayı seçin. VT herhangi S1-S2 zamanlama için indüklenen değilse VT (Şekil 10) indüklendi kadar% 70'e varan tarafından iletkenlikleri azaltın.
3. Her simülasyon için, kalplerini çevreleyen izotropik banyosunda iki nokta arasındaki ekstraselüler potansiyellerinin fark alarak sözde EKG'si hesaplayabilirsiniz. Ayrılmış kalp tabanına yakın iki nokta yerleştirinŞekil 10 de gösterildiği gibi, bu bağlantı hattı septumun baz-apeks düzleme dik olan bu tür 18 cm, tarafından. Tahmini elyaf yönelimleri ile her simülasyon için, MAD metrik olarak hesaplamak

X tahmini elyaf yönelimleri simülasyon EKG dalga, Y kazanılmış elyaf yönelimleri ile simülasyon thecorresponding ve EKG dalga, X X ortalama değeri, Y, Y, ortalama değeri ve n X uzunluğu ve Y.

Sonuçlar

Şekil 11, AC, normal ve başarısız kalplerde hem de tahmin edilen DTMRI-türevi lif açısının aerodinamik görsel gösterir. Nitel muayene tahmini elyaf yönelimleri DTMRI türevi olanlar ile iyi uyum gösterir. Panel D kalp 1 geometri üzerine bindirilmiş, gösterir, normal kalpte 'eğim açısı hata dağılımı, tüm beş tahminler arasında ortalama. Panel E kalbin 1 geometri üzerine bindirilmiş kalpleri 'eğim açısı, başarısız hata payı ortalama dağılımını göstermekte...

Tartışmalar

Bu araştırma DTMRI yokluğunda, normal ve başarısız ventriküllerin kalp kası lif yönelim kardiyak elektrofizyoloji simülasyonları içinde kullanım için geometriler in-vivo görüntüler ile tahmin edilebilir, ki nicel olarak göstermektedir. Önerilen metodoloji vivo BT veri ile gösterilmiştir, ancak bunu doğrudan hastanın lif oryantasyon edinme becerisi eksikliği adresleme, ventriküler geometrinin vivo MR görüntülerinde de uygulanabilir olduğunu. Bu ned...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
LDDMM	Johns Hopkins University		http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php
MATLAB	Mathworks, Inc	R2011b	http://www.mathworks.com/products/matlab/
ImageJ	Ulusal Sağlık Enstitüleri		http://rsbweb.nih.gov/ij/
Tarantula	CAE Yazılım Çözümleri		http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html
CARP	CardioSolv		http://cardiosolv.com/
Köpek görüntüleri	Johns Hopkins University		http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php