Name: patient-specific modeling of the heart: estimation of ventricular fiber orientations
Uploaded: 2013-01-08T13:00:00
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Nous remercions les Drs. Raimond Winslow, Elliot McVeigh, et ​​Helm Patrick à la Johns Hopkins University de fournir les bases de données ex vivo ligne.C recherche a été financée par le National Institutes of Health subvention R01-HL082729, et la National Science Foundation subvention CBET-0933029.

1. Fibre Orientations Estimation <ol><li> Acquérir des images IRM structurelles et IRMtd d&#39;un cœur humain adulte normal en diastole, à une résolution de 1 mm 3. Utiliser ImageJ, extraire le myocarde ventriculaire de l&#39;image structurelle de l&#39;atlas raccord, pour chaque tranche de petit axe, est fermée par des cannelures d&#39;un ensemble de points de repère sont placées le long des frontières endocardique et épicardique de la tranche (figure 2A et la figure 2B).<...

<ol>
	<li>Trayanova, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Whole+Heart+Modeling:+Applications+to+Cardiac+Electrophysiology+and+Electromechanics.">Whole Heart Modeling: Applications to Cardiac Electrophysiology and Electromechanics.</a> Circulation Research. 108, 113-128 .</li><li>Vadakkumpadan, F., Arevalo, H., Ceritoglu, C., Miller, M., Trayanova, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Image-Based+Estimation+of+Ventricular+Fiber+Orientations+for+Personalized+Modeling+of+Cardiac+Electrophysiology.">Image-Based Estimation of Ventricular Fiber Orientations for Personalized Modeling of Cardiac Electrophysiology.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 31 (5), 1051-1060 .</li><li>Vadakkumpadan, F., Gurev, V., Constantino, J., Arevalo, H., Trayanova, N., Kerckhoffs, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+of+Whole-Heart+Electrophysiology+and+Mechanics:+Towards+Patient-Specific+Simulations.">Modeling of Whole-Heart Electrophysiology and Mechanics: Towards Patient-Specific Simulations.</a> Patient-Specific Modeling of the Cardiovascular System: Technology-Driven Personalized Medicine. , 145-165 (2010).</li><li>Buxton, A. E., Lee, K. L., DiCarlo, L., Gold, M. R., Greer, G. S., Prystowsky, E. N., O'Toole, M. F., Tang, A., Fisher, J. D., Coromilas, J., Talajic, M., Hafley, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electrophysiologic+testing+to+identify+patients+with+coronary+artery+disease+who+are+at+risk+for+sudden+death.+Multicenter+Unsustained+Tachycardia+Trial+Investigators.">Electrophysiologic testing to identify patients with coronary artery disease who are at risk for sudden death. Multicenter Unsustained Tachycardia Trial Investigators.</a> The New England Journal of Medicine. 342 (26), 1937-1945 (2000).</li><li>Wei, D., Okazaki, O., Harumi, K., Harasawa, E., Hosaka, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparative+simulation+of+excitation+and+body+surface+electrocardiogram+with+isotropic+and+anisotropic+computer+heart+models.">Comparative simulation of excitation and body surface electrocardiogram with isotropic and anisotropic computer heart models.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 42 (4), 343-357 (1995).</li><li>Leon, L. J., Horacek, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computer+model+of+excitation+and+recovery+in+the+anisotropic+myocardium.+II.+Excitation+in+the+simplified+left+ventricle.">Computer model of excitation and recovery in the anisotropic myocardium. II. Excitation in the simplified left ventricle.</a> Journal of Electrocardiology. 24 (1), 17-31 (1991).</li><li>Rohmer, D., Sitek, A., Gullberg, G. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reconstruction+and+Visualization+of+Fiber+and+Laminar+Structure+in+the+Normal+Human+Heart+from+Ex+Vivo+Diffusion+Tensor+Magnetic+Resonance+Imaging+(DTMRI)+Data.">Reconstruction and Visualization of Fiber and Laminar Structure in the Normal Human Heart from Ex Vivo Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging (DTMRI) Data.</a> Investigative Radiology. 42 (11), 777-789 (2007).</li><li>Daubert, J. P., Zareba, W., Hall, W. J., Schuger, C., Corsello, A., Leon, A. R., Andrews, M. L., McNitt, S., Huang, D. T., Moss, A. J., Investigators, M. I. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predictive+value+of+ventricular+arrhythmia+inducibility+for+subsequent+ventricular+tachycardia+or+ventricular+fibrillation+in+Multicenter+Automatic+Defibrillator+Implantation+Trial+(MADIT)+II+patients.">Predictive value of ventricular arrhythmia inducibility for subsequent ventricular tachycardia or ventricular fibrillation in Multicenter Automatic Defibrillator Implantation Trial (MADIT) II patients.</a> Journal of Americal College of Cardiology. 47 (1), 98-107 (2006).</li><li>Sosnovik, D. E., Wang, R., Dai, G., Reese, T. G., Wedeen, V. 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L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computational+Cardiac+Anatomy+Using+MRI.">Computational Cardiac Anatomy Using MRI.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 52 (5), 1167-1174 (2004).</li><li>Alexander, D. C., Pierpaoli, C., Basser, P. J., Gee, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+Transformations+of+Diffusion+Tensor+Magnetic+Resonance+Images.">Spatial Transformations of Diffusion Tensor Magnetic Resonance Images.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 20, 1131-1139 (2001).</li><li>Helm, P. A., Younes, L., Beg, M. F., Ennis, D. B., Leclercq, C., Faris, O. P., McVeigh, E., Kass, D., Miller, M. I., Winslow, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evidence+of+Structural+Remodeling+in+the+Dyssynchronous+Failing+Heart.">Evidence of Structural Remodeling in the Dyssynchronous Failing Heart.</a> Circulation Research. 98, 125-132 (2006).</li><li>Helm, P., Beg, M. F., Miller, M., Winslow, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+and+mapping+cardiac+fiber+and+laminar+architecture+using+diffusion+tensor+MR+imaging.">Measuring and mapping cardiac fiber and laminar architecture using diffusion tensor MR imaging.</a> Annals of the New York Academy of Sciences. 1047, 296-307 (2005).</li><li>Helm, P. A., Tseng, H. -. J., Younes, L., McVeigh, E. R., Winslow, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ex+vivo+3D+diffusion+tensor+imaging+and+quantification+of+cardiac+laminar+structure.">Ex vivo 3D diffusion tensor imaging and quantification of cardiac laminar structure.</a> Magnetic Resonance in Imaging. 54, 850-859 (2005).</li><li>Scollan, D. F., Holmes, A., Winslow, R., Forder, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Histological+validation+of+myocardial+microstructure+obtained+from+diffusion+tensor+magnetic+resonance+imaging.">Histological validation of myocardial microstructure obtained from diffusion tensor magnetic resonance imaging.</a> American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology. 275 (6), H2308-H2318 (1998).</li><li>Lombaert, H., Peyrat, J., Croisille, P., Rapacchi, S., Fanton, L., Cheriet, F., Clarysse, P., Magnin, I., Delingette, H., Ayache, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+Atlas+of+the+Cardiac+Fiber+Architecture:+Study+on+a+Healthy+Population.">Human Atlas of the Cardiac Fiber Architecture: Study on a Healthy Population.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 31 (7), 1436-1447 (2012).</li><li>Streeter, D. 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J., Trayanova, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distribution+of+Electromechanical+Delay+in+the+Ventricles:Insights+from+a+3D+Electromechanical+Model+of+the+Heart.">Distribution of Electromechanical Delay in the Ventricles:Insights from a 3D Electromechanical Model of the Heart.</a> Biophysical Journal. 99 (3), 745-754 .</li><li>Ten Tusscher, K. H. W. J., Hren, R., Panfilov, A. 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R., Ayache, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Computational+Framework+for+the+Statistical+Analysis+of+Cardiac+Diffusion+Tensors:+Application+to+a+Small+Database+of+Canine+Hearts.">A Computational Framework for the Statistical Analysis of Cardiac Diffusion Tensors: Application to a Small Database of Canine Hearts.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 26, 1500-1514 (2007).</li><li>Chen, J., Song, S. -. K., Liu, W., McLean, M., Allen, S. J., Tan, J., Wickline, S. A., Yu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Remodeling+of+cardiac+fiber+structure+after+infarction+in+rats+quantified+with+diffusion+tensor+MRI.">Remodeling of cardiac fiber structure after infarction in rats quantified with diffusion tensor MRI.</a> American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology. 285 (3), H946-H954 (2003).</li><li>Stecker, E. C., Chugh, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prediction+of+sudden+cardiac+death:+next+steps+in+pursuit+of+effective+methodology.">Prediction of sudden cardiac death: next steps in pursuit of effective methodology.</a> Journal of Interventional Cardiac Electrophysiolog. 31 (2), 101-107 (2011).</li></ol>

Cette recherche montre que quantitativement, en l&#39;absence de IRMtd, des orientations de fibres myocardiques normales et des ventricules défaut peut être estimé à partir des images in vivo de leurs géométries pour l&#39;utilisation dans des simulations de l&#39;électrophysiologie cardiaque. La méthodologie proposée est démontrée avec des données in vivo CT, mais elle est également applicable aux images IRM in vivo de la géométrie ventriculaire, pallier le ma...

<html> L&#39;approche de calcul devient centrale pour l&#39;avancement de la compréhension de la fonction du cœur dans la santé et la maladie. State-of-the-art tout-cardiaques modèles de l&#39;électrophysiologie et de l&#39;électromécanique sont actuellement utilisées pour étudier un large éventail de phénomènes, comme la propagation ventriculaire normale, de l&#39;arythmie, la défibrillation, couplage électromécanique et de resynchronisation cardiaque 1. Cependant, à l&#39;approche de calcul pour être directement applicable dans l&#39;environnement clinique, il est impératif que les modèles soient spécifiques au patient, à savoir les modèles doivent être basés sur l&#39;architecture spécifique et les propriétés électrophysiologiques ou électromécanique du cœur malade du patient. Simulation avec ces modèles aideront les médecins à prendre des décisions hautement personnalisés pour les interventions électrophysiologiques ainsi que la prophylaxie, ce qui améliore considérablement la santé cardiaque 2-4. contenu &quot;&gt; Création de modèles réalistes cardiaque nécessite l&#39;acquisition de la structure de la géométrie et de la fibre d&#39;un cœur patient. orientations de fibre de déterminer les orientations de la propagation électrique et les distributions de contrainte dans le cœur, et donc de les acquérir est essentiel à la modélisation cardiaque 5, 6. Avec les progrès récents de l&#39;imagerie médicale, il est maintenant possible d&#39;obtenir la géométrie d&#39;un patient cardiaque, remodelage includingstructural comme un infarctus, in vivo à haute résolution à l&#39;aide imagerie par résonance magnétique (IRM) et la tomodensitométrie (TDM) technologies. Toutefois, il n&#39;est pas méthode pratique pour l&#39;acquisition d&#39;une structure de fibre cardiaque du patient in vivo. du tenseur de diffusion (DT) IRM 7, 8, la seule technique pour acquérir des orientations des fibres du cœur intact, n&#39;est pas largement disponible in vivo en raison de certaines limitations 9. Une brève description des efforts précédents pour traduire IRMtd à la clinique peut être trouvé elsewhavant 2. Bien que des méthodologies telles que fondé sur des règles d&#39;affectation des orientations des fibres offrir des alternatives aux IRMtd, ces méthodes présentent certaines limitations graves 2, 10. Ainsi, des difficultés à acquérir structure de fibre cardiaque in vivo actuellement obstacle à l&#39;application de électrophysiologiques cardiaques et électromécaniques simulations en milieu clinique. L&#39;objectif de cette recherche était de s&#39;attaquer directement à ce besoin. Nous avons supposé que des orientations de fibres ventriculaires d&#39;un cœur peut être prédit avec précision compte tenu de la géométrie du cœur et un atlas, où l&#39;atlas est un cœur dont la géométrie et de la fibre orientations sont disponibles. En conséquence, nous avons utilisé l&#39;état de l&#39;art des techniques pour développer une méthodologie pour l&#39;estimation des orientations des fibres cardiaques in vivo, et testé l&#39;hypothèse normale et de ne pas ventricules canines 2. L&#39;idée centrale de notre méthode d&#39;estimation de la fibre est d&#39;exploiter similarities dans les orientations des fibres, par rapport à la géométrie, entre les différents cœurs afin de rapprocher la structure des fibres d&#39;un cœur (cible) pour lesquels l&#39;information est disponible géométrie. Au cœur de notre méthode d&#39;estimation est l&#39;enregistrement de la géométrie de l&#39;atlas avec la géométrie de la cible à l&#39;aide cartographie à grande difféomorphe déformation métrique (LDDMM) 11, et le morphing des orientations des fibres atlas en utilisant la préservation des composantes principales (PPD) 2, 12. L&#39;diffeomorphicproperty des garanties LDDMM que l&#39;atlas ne «repliement» lui-même lors de la déformation, ce qui préserve les structures anatomiques integrityof. Figure 1 illustre le pipeline de traitement de notre méthodologie. La section texte du protocole § 1 décrit les divers composants du pipeline en démontrant comment l&#39;estimation peut être réalisée pour un patient par exemple. Les chiffres à l&#39;intérieur une partie des blocs de la figure 1 se référer au correspondantparagraphes vertu de l&#39;article § 1 du texte du protocole. Nous avons évalué les performances de la méthode proposée par la quantification de l&#39;erreur d&#39;estimation et de mesurer l&#39;effet de cette erreur onsimulations de l&#39;électrophysiologie cardiaque, par calcul simulant les cartes locales activation électrique ainsi que les pseudo-électrocardiogrammes (ECG pseudo-). En raison de l&#39;indisponibilité du cœur de l&#39;homme, l&#39;évaluation de la performance a été réalisée à l&#39;aide coeurs canins disponibles à partir des études antérieures 13-15. L&#39;erreur d&#39;estimation a été calculée au moyen d&#39;angles d&#39;inclinaison 16, de la tradition de followingthe histologie, où les mesures d&#39;angle sont des coupes de tissus qui sont coupés performedon parallèle à la epicardialsurface. Depuis le anglebetween la direction des fibres et épicardique plan tangent est generallysmall 17, 18, ​​la perte d&#39;informations dans la description d&#39;un fiberdirection entièrement à l&#39;aide de son angle d&#39;inclinaison est insignifiante. Pour l&#39;ordisimulations ational, l&#39;image des modèles ont été construits comme indiqué précédemment 19, 20, et le tissu cardiaque dans des modèles a été représenté établies sur la base de techniques mathématiques et les données expérimentales 21-25. Rythme sinusal a été simulé par une activation de réplication provenant du réseau de Purkinje 26, et une tachycardie ventriculaire, par une stimulation S1-S2 protocole 27. Les pseudo-ECG ont été calculés par rapport à l&#39;aide 28 et l&#39;écart absolu moyen (EAM) métrique 29.

<table border="1"><tbody><tr><td> LDDMM </td><td> Johns Hopkins University </td><td></td><td> <a href="http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php" target="_blank">http://cis.jhu.edu/software/lddmm-volume/index.php</a> </td></tr><tr><td> MATLAB </td><td> Mathworks, Inc </td><td> R2011b </td><td> <a href="http://www.mathworks.com/products/matlab/" target="_blank">http://www.mathworks.com/products/matlab/</a> </td></tr><tr><td> ImageJ </td><td> National Institutes of Health </td><td></td><td> <a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td> Tarentule </td><td> CAE Software Solutions </td><td></td><td> <a href="http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html" target="_blank">http://www.meshing.at/Spiderhome/Tarantula.html</a> </td></tr><tr><td> CARP </td><td> CardioSolv</td><td></td><td> <a href="http://cardiosolv.com/" target="_blank">http://cardiosolv.com/</a> </td></tr><tr><td> Images Canine </td><td> Johns Hopkins University </td><td></td><td> <a href="http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php" target="_blank">http://www.ccbm.jhu.edu/research/DTMRIDS.php</a> </td></tr></tbody></table>

patient-specific modeling of the heart: estimation of ventricular fiber orientations

Spécifiques au patient des simulations de coeur (dys) fonction vise à personnaliser thérapie cardiaque sont entravés par l&#39;absence de la technologie d&#39;imagerie in vivo pour l&#39;acquisition cliniquement orientations des fibres myocardiques. L&#39;objectif de ce projet était de développer une méthodologie pour estimer orientations des fibres cardiaques à partir des images in vivo de géométries cardiaques des patients. Une représentation précise de la géométrie ventriculaire et des orientations de fibres a été reconstruite, respectivement, de haute résolution, ex vivo par résonance magnétique structurelle (MR) et tenseur de diffusion (DT) des images RM d&#39;un coeur humain normal, dénommé atlas. Géométrie ventriculaire d&#39;un cœur patient a été extrait, par l&#39;intermédiaire de segmentation semi-automatique, à partir d&#39;une in vivo la tomodensitométrie (TDM) image. En utilisant des algorithmes de transformation d&#39;image, la géométrie ventriculaire atlas a été déformée pour correspondre à celle du patient. Enfin, le champ de déformation a été appliquée à la fibre orientat atlasions pour obtenir une estimation des orientations de fibres de patients. La précision des estimations de fibres a été évaluée au moyen de six normales et trois à défaut coeurs canins. La différence absolue moyenne entre les angles d&#39;inclinaison des orientations des fibres acquises et estimé était de 15,4 °. Simulations numériques de cartes d&#39;activation ventriculaire et pseudo-ECG en rythme sinusal et la tachycardie ventriculaire indiqué qu&#39;il n&#39;y ait pas de différences significatives entre les orientations des fibres estimés et acquis à une clinique observables level.The de nouvelles connaissances obtenues à partir du projet ouvrira la voie pour le développement de spécifiques au patient modèles du cœur qui peuvent aider les médecins dans le diagnostic personnalisé et des décisions concernant les interventions électrophysiologiques.

Figure 11, ca affiche des visualisations rationalisation des estimations ainsi que les orientations des fibres IRMtd dérivés dans les cœurs normaux et défaillants. Examen qualitatif montre que les orientations de fibres estimé cadrent bien avec IRMtd dérivés de ceux. Panneau D illustre, superposées sur la géométrie du cœur 1, la distribution de l&#39;erreur dans les angles d&#39;inclinaison des cœurs normaux », en moyenne sur les cinq estimations. Panneau E montre la répartition moyenne de...

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Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations

Une méthodologie pour estimer les orientations des fibres ventriculaires à partir des images in vivo de géométries cardiaques des patients pour la modélisation personnalisée est décrite. Validation de la méthodologie effectuée à l&#39;aide normaux et défaillants coeurs canins démontrer que qu&#39;il n&#39;y a pas de différences significatives entre les orientations des fibres estimés et acquis à un niveau cliniquement observable.

Spécifique au patient Modeling of the Heart: Estimation des orientations des fibres ventriculaires

Patient-specific  simulations of heart (dys)function aimed at personalizing cardiac therapy are hampered  by the absence of in vivo imaging technology for ...

Research

JoVE Journal

Bioengineering

High-resolution Fiber-optic Microendoscopy for in situ Cellular Imaging

High-resolution Fiber-optic Microendoscopy for in situ Cellular Imaging

Haute résolution à fibre optique pour les Microendoscopy In situ Cellular Imaging

Many biological and clinical studies require the longitudinal study and analysis of morphology and function with cellular level resolution.  ...

Recherche

Bio-ingénierie

Multiparametric Optical Mapping of the Langendorff-perfused Rabbit Heart

Multiparamétrique cartographie optique du Cœur lapin perfusé de Langendorff

Optical imaging and fluorescent probes have significantly advanced research methodology in the field of cardiac electrophysiology in ways that could not ...

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Ciblage des fibres neuronales Tracts pour la thérapie de Stimulation cérébrale profonde à l’aide de modèles interactifs, spécifiques à un Patient

Deep brain stimulation (DBS), which involves insertion of an electrode to deliver stimulation to a localized brain region, is an established therapy for ...

Light-sheet Fluorescence Microscopy for the Study of the Murine Heart

Microscopie de Fluorescence lumière-feuille pour l’étude du coeur murin

Light-sheet fluorescence microscopy has been widely used for rapid image acquisition with a high axial resolution from micrometer to millimeter scale. ...

Biaxial Mechanical Characterizations of Atrioventricular Heart Valves

Biaxiales caractérisations mécaniques des valvules auriculo-ventriculaire

Extensive biaxial mechanical testing of the atrioventricular heart valve leaflets can be utilized to derive&#160;optimal parameters used in constitutive ...

Optical Imaging of Isolated Murine Ventricular Myocytes

Imagerie optique des myocytes ventriculaires murines isolés

The ability to isolate adult cardiac myocytes has permitted researchers to study a variety of cardiac pathologies at the single cell level. While advances ...

Evaluation of Left Ventricular Structure and Function using 3D Echocardiography

Évaluation de la structure et de la fonction ventriculaires gauches à l’aide de l’échocardiographie 3D

Three-dimensional (3D) quantification of the left ventricle (LV) provides significant added value in terms of diagnostic accuracy and precise risk ...

Patient-Specific Polyvinyl Alcohol Phantom Fabrication with Ultrasound and X-Ray Contrast for Brain Tumor Surgery Planning

Fabrication fantôme d’alcool de polyvinyle patient-spécifique avec l’ultrason et le contraste de rayon X pour la planification de chirurgie de tumeur de cerveau

Phantoms are essential tools for clinical training, surgical planning and the development of novel medical devices. However, it is challenging to create ...

Evaluating Regional Pulmonary Deposition using Patient-Specific 3D Printed Lung Models

Évaluation des dépôts pulmonaires régionaux à l’aide de modèles pulmonaires imprimés 3D spécifiques au patient

Development of targeted therapies for pulmonary diseases is limited by the availability of preclinical testing methods with the ability to predict ...

Quantification of Mouse Heart Left Ventricular Function, Myocardial Strain, and Hemodynamic Forces by Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging

Quantification de la fonction ventriculaire gauche du cœur de souris, de la tension myocardique et des forces hémodynamiques par imagerie par résonance magnétique cardiovasculaire

Mouse models have contributed significantly to understanding genetic and physiological factors involved in healthy cardiac function, how perturbations ...