Отслеживание траекторий движения створок аортального клапана по данным эхокардиографии

Пиль Н.Е. Кучумов А.Г.

Журнал: Российский журнал биомеханики @journal-biomech

Статья в выпуске: 4 (106) т.28, 2024 года.

Бесплатный доступ

02 декабря 2024 Предлагается новый подход для оценки траекторий движения створок аортального клапана в течение сердечного цикла на основе данных эхокардиографии, направленный на по- следующее определение их механических свойств. Неинвазивный характер этого метода представляет значительное преимущество перед существующими экспериментальными техниками оценки механических свойств мягких тканей, которые часто включают инвазивные процедуры и ограничены доступностью образцов и этическими соображениями. В данном исследовании разработан программный модуль для отслеживания движения контрольных точек, отмеченных на створке аортального клапана, с использованием алгоритмов компьютерного зрения, примененных к видеоданным эхокардиографии. Программа использует нейронную сеть на основе библиотеки YOLOv8 для семантической сегментации и обнаружения объектов, что позволяет точно идентифицировать и отслеживать створки клапана в реальном времени. Программное обеспечение было первоначально валидировано на модельных данных для обеспечения точности и надежности алгоритма отслеживания. Затем оно было применено к реальным данным эхокардиографии, успешно реконструируя траектории створок аортального клапана в течение сердечного цикла. Эти траектории могут быть использованы в сочетании с математическими моделями для определения механических свойств створок клапана с помощью методов оптимизации. Предлагаемый метод представляет собой неинвазивное эффективное и точное средство оценки динамического поведения створок аортального клапана, что потенциально способствует улучшению диагностики и планирования лечения пациентов с заболеваниями аортального клапана. Дальнейшее развитие этого подхода может привести к более глубокому пониманию механических характеристик клапана и улучшению результатов хирургических вмешательств.

аортальный клапан \ эхокардиография \ компьютерное зрение \ отслеживание створок клапана

Похожие статьи в разделе Механика

Численное моделирование гемодинамики бескаркасного биопротеза клапана аорты
Численное моделирование гемодинамики бескаркасного биопротеза клапана аорты

Клышников К.Ю., Овчаренко Е.А., Онищенко П.С., Стасев А.Н., Брель Н.К., Коков А.Н., Евтушенко А.В., Барбараш Л.С.

Виртуальный раскрой неостворки с учетом анизотропии при операции по неокуспидизации аортального клапана
Виртуальный раскрой неостворки с учетом анизотропии при операции по неокуспидизации аортального клапана

Ватузова А.В., Легкий А.А., Калмыкова П.Ю., Колотова А.А., Саитов Д.Р., Саламатова В.Ю., Федотова П.А., Шкарбан С.Б.

Методы искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой хирургии и диагностика патологии аорты и аортального клапана (обзор литературы)
Методы искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой хирургии и диагностика патологии аорты и аортального клапана (обзор литературы)

Ким Г.И., Блеканов И.С., Ежов Ф.В., Коваленко Л.А., Ларин Е.С., Разумилов Е.С., Пугин К.В., Дадашов М.С., Пягай В.А., Шматов Д.В.

Непосредственные результаты протезирования створок аортального клапана аутоперикардом по методике Ozaki
Непосредственные результаты протезирования створок аортального клапана аутоперикардом по методике Ozaki

Россейкин Е.В., Базылев В.В., Батраков Павел Александрович, Карнахин В.А., Расторгуев А.А.

Короткий адрес: https://sciup.org/146283007

IDS: 146283007   |   УДК: 531/534: [57+61]   |   DOI: 10.15593/RZhBiomeh/2024.4.14

Aortic valve leaflets motion trajectories tracking by using echocardiography data

A new approach is proposed for evaluating the motion trajectories of aortic valve leaflets throughout the cardiac cycle based on echocardiography data, aimed at subse-quently determin-ing their mechanical properties. The non-invasive nature of this method presents a significant ad-vantage over existing experimental techniques for assessing the mechanical properties of soft tis-sues, which often involve invasive procedures and are limited by sample availability and ethical considerations. In this study, a software module was developed to track the movement of control points marked on the aortic valve leaflet, using computer vision algorithms applied to echocardiography video data. The program utilizes a neural network based on the YOLOv8 library for semantic seg-mentation and object detection, enabling precise identi-fication and real-time tracking of the valve leaflets. The software was initially validated on model data to ensure the accuracy and relia-bility of the tracking algorithm. It was then applied to real echocardiography data, suc-cessfully reconstruct-ing the trajectories of the aortic valve leaflets throughout the cardiac cycle. These trajectories can be used in conjunction with mathematical models to deter-mine the mechanical properties of the valve leaflets using optimization methods. The proposed method represents a non-invasive, efficient, and accurate means of assessing the dynamic behavior of aortic valve leaflets, potentially contributing to im-proved diagnosis and treatment planning for patients with aortic valve diseases. Further development of this approach may lead to a deeper understanding of the valve's me-chanical characteristics and enhance surgical outcomes.

Список литературы Отслеживание траекторий движения створок аортального клапана по данным эхокардиографии

  • Clinical and economic outcomes after surgical aortic valve replacement in medicare patients / M.A. Clark, F.G. Duhay, A.K. Thompson, M.J. Keyes, L.G. Svensson, R.O. Bonow, B.T. Stockwell, D.J. Cohen // Risk Manag Healthc Policy. – 2012. – No. 5. – P. 117–126.
  • Sucosky, P. Cardiovascular mechanics and disease / P. Sucosky, J.A. Shar, J. Barrientos // Mechanobiology: From Molecular Sensing to Disease. – 2019. – P. 23–45.
  • Contemporary presentation and management of valvular heart disease: the eurobservational research programme valvular heart disease II survey / B. Iung, V. Delgado, R. Rosenhek, S. Price, B. Prendergast, O. Wendler, M. De Bonis, C. Tribouilloy, A. Evangelista, A. Bogachev-Prokophiev, A. Apor, H. Ince, C. Laroche, B.A. Popescu, L. Piérard, M. Haude, G. Hindricks, F. Ruschitzka, S. Windecker, J.J. Bax, A. Maggioni, A. Va-hanian, EORP VHD II Investigators // Circulation. – 2019. – Vol. 140. – P. 1156–1169.
  • Mechanical aortic valve replacement in young women planning on pregnancy: maternal and fetal outcomes under low oral anticoagulation, a pilot observational study on a comprehensive pre-operative counseling protocol / L.S. De Santo, G. Romano, A. Della Corte, V. D’Oria, G. Nappi, S. Giordano, M. Cotrufo, M. De Feo // J Am Coll Cardiol. – 2012. – Vol. 59. – P. 1110–1115.
  • Invasive surgery versus transcatheter aortic valve replace-ment: a systematic review and meta-analysis / A. Sayed, S. Almotawally, K. Wilson, M. Munir, A. Bendary, A. Ramzy, S. Hirji, I. Abushouk, A. Minimally // Open Heart. – 2021. – Vol. 8, no. 1. – P. e001535.
  • 2020 ACC/AHA guideline for the management of patients with valvular heart disease: executive summary: a report of the american college of cardiology/american heart associ-ation joint committee on clinical practice guidelines / C.M. Otto, R.A. Nishimura, R.O. Bonow, B.A. Carabello, J.P. Rwin, F. Gentile, H. Jneid, Ric V. Krieger, M. Mack, C. McLeod, et al. // Circulation. – 2021. – Vol. 143. – P. E35–E71.
  • Long-term stability and biocompatibility of pericardial bi-oprosthetic heart valves / D.F. Williams, D. Bezuidenhout, J. de Villiers, P. Human, P. Zilla // Front Cardiovasc Med 2021, Vol. 13, no. 8. – P. 728577.
  • Materials and manufacturing perspectives in engineering heart valves: a review / F. Oveissi, S. Naficy, A. Lee, D.S. Winlaw, F. Dehghani // Mater Today Bio. – 2020. – Vol. 5. – P. 100038.
  • Biaxial experimental characterizations of soft polymers: a review / A. Esmaeili, D. George, I. Masters, M. Hossain // Polym Test. – 2023. – Vol. 128. – P. 108246
  • Quest for cardiovascular interventions: precise modeling and 3D printing of heart valves / R. Vashistha, P. Kumar, A.K. Dangi, N. Sharma, D. Chhabra, P. Shukla // J Biol Eng. – 2019. – Vol. 13, no. 6. – P. 12.
  • Recent advancements in polymeric heart valves: from basic research to clinical trials / Y. Wang, Y. Fu, Q. Wang, D. Kong, Z. Wang, J. Liu // Mater Today Bio. – 2024. – Vol. 28. – P. 101194.
  • Rapid 3D printing of anatomically accurate and mechani-cally heterogeneous aortic valve hydrogel scaffolds / L.A. Hockaday, K.H. Kang, N.W. Colangelo, P.Y. Cheung, B. Duan, E. Malone, J. Wu, L.N. Girardi, L.J. Bonassar, H. Lipson, C.C. Chu, J.T. Butcher // Biofab-rication. – 2012. – Vol. 4, no. 3. – P. 035005.
  • Fríes, E.R. Structural study of a polymeric aortic valve prosthesis. Analysis for a hyperelastic material / E.R. Fríes, J. Di Paolo // J Mech Behav Biomed Mater. – 2023. – Vol. 148. – P. 106193.
  • A doppler-exclusive non-invasive computational diagnos-tic framework for personalized transcatheter aortic valve replacement / N. Bahadormanesh, B. Tomka, M. Abdelkhalek, S. Khodaei, N. Maftoon, Z. Keshavarz-Motamed // Sci Rep. – 2023. – Vol. 13, no. 1. – P. 8033.
  • Recommendations for the imaging assessment of pros-thetic heart valves: a report from the european association of cardiovascular imaging endorsed by the chinese society of echocardiography, the inter-american society of echo-cardiography, and the brazilian department of cardiovascu-lar imaging / P. Lancellotti, P. Pibarot, J. Chambers, T. Edvardsen, V. Delgado, R. Dulgheru, M. Pepi, B. Cosyns, M.R. Dweck, M. Garbi, J. Magne, K. Nieman, R. Rosenhek, A. Bernard, J. Lowenstein, M.L. Vieira, A. Rabischoffsky, R.H. Vyhmeister, X. Zhou, Y. Zhang, J.L. Zamorano, G. Habib // Eur Heart J Cardiovasc Imag-ing. – 2016. – Vol. 17. – P. 589–590.
  • Немавхола, Ф. Применение гиперупругих моделей для описания поведения разных областей овечьего сердца на основе двухосных механических испытаний / Ф. Немавхола, Т. Панделани, Г. Нгвангва // Российский журнал биомеханики. – 2022. – T. 26, № 2. – С. 19–30.
  • Simultaneous wide-field planar strain-fiber orientation dis-tribution measurement using polarized spatial domain im-aging / C. Mackenzie Dover, W. Goth, C. Goodbrake, J.W. Tunnell, M.S. Sacks // Ann Biomed Eng. – 2020. – Vol. 50, no. 3. – P. 253–277.
  • Cardiovascular Mechanics / ed. M.R. Labrosse. – Boca Ra-ton, FL: CRC Press/Taylor & Francis Group, 2018. – 401 p.
  • Benchtop characterization of the tricuspid valve leaflet pre-strains / D.W. Laurence, C.J. Ross, M.-C. Hsu, A. Mir, H.M. Burkhart, G.A. Holzapfel, C.-H. Lee // Acta Bio-materialia. – 2022. – Vol. 27.
  • Characterization of tissue elasticity with optical coherence elastography: going beyond the linear paradigm / V.Y. Zaitsev, A.A. Sovetsky, L.A. Matveev, A.L. Matveyev, E.V. Gubarkova, A.A. Plekhanov, M.A. Sirotkina, N.D. Gladkova // Chinese-russian work-shop on biophotonics and biomedical optics-2020 book of abstracts. – 2020. – P. 85–89.
  • High resolution hard X-Ray 3D mapping of a macaca fas-cicularis eye: a feasibility study without contrast agents / A. Mittone, Y. Ivanishko, S. Kovalev, P. Lisutina, M. Lotoshnikov, S. Tkachev, M. Tkacheva, L. Crippa, V. Dmitriev, A. Bravin // Physica Medica. – 2018. – Vol. 51. – P. 7–12.
  • Navindaran, K. Techniques for characterizing mechanical properties of soft tissues / K. Navindaran, J.S. Kang, K. Moon // J Mech Behav Biomed Mater. – 2023. – Vol. 138. – P. 105575.
  • Han, L. Non-invasive measurement of biomechanical properties of in vivo soft tissues / L. Han, M. Burcher, J.A. Noble // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention — MICCAI 2002. – 2002. – Vol. 2488. – P. 208–215.
  • Ultrasound elastography: review of techniques and clinical applications / R.M.S. Sigrist, J. Liau, A. El Kaffas, M.C. Chammas, J.K. Willmann // Theranostics. – 2017. – Vol. 7. – P. 1303–1329.
  • Application of compression optical coherence elas-tography for characterization of human pericardium: a pilot study / V.Y. Zaitsev, A.A. Sovetsky, A.L. Matveyev, L.A. Matveev, D. Shabanov, V.Y. Salamatova, P.A. Karavaikin, Y.V. Vassilevski // J Biophotonics. – 2023. – Vol. 16, no. 3. – P. e202200253.
  • Mariappan, Y.K. Magnetic resonance elastography: a re-view / Y.K. Mariappan, K.J. Glaser, R.L. Ehman // Clinical Anatomy. – 2010. – Vol. 23. – P. 497–511.
  • 3D vector MR elastography applications in small organs / V. Atamaniuk, Ł. Hańczyk, J. Chen, A. Pozaruk, M. Obrzut, K. Gutkowski, W. Domka, M. Cholewa, R.L. Ehman, B. Obrzut // Magn Reson Imaging. – 2024. – Vol. 112. – P. 54–62.
  • Optical coherence tomography (OCT): A brief look at the uses and technological evolution of ophthalmology / M. Zeppieri, S. Marsili, E.S. Enaholo, A.O. Shuaibu, N. Uwagboe, C. Salati, L. Spadea, M. Musa // Medicina (Lithuania). – 2023. – Vol. 59, no. 12. – P. 2114.
  • Nguyen, H.C. Totally 3D endoscopic aortic valve replace-ment: initial results and experience from a single center / H.C. Nguyen, D.T. Pham // Front Cardiovasc Med. – 2024. – Vol. 11. – P. 1468452.
  • Shashi, P. Review study on digital image processing and segmentation / P. Shashi, R. Suchithra // American Journal of Computer Science and Technology. – 2019. – Vol. 2, no. 4. – P. 68.
  • Novel applications of laser doppler vibration measure-ments to medical imaging / H. Tabatabai, D.E. Oliver, J.W. Rohrbaugh, C. Papadopoulos // Sens Imaging. – 2013. – Vol. 14. – P. 13–28.
  • Shah, B.N. Echocardiography in the era of multimodality cardiovascular imaging / B.N. Shah // Biomed Res Int. – 2013. – P. 310483.
  • Imaging and finite element analysis: a methodology for non-invasive characterization of aortic tissue / V. Flamini, A.P. Creane, C.M. Kerskens, C. Lally // Med Eng Phys. – 2015. – Vol. 37. – P. 48–54.
  • A finite element updating approach for identification of the anisotropic hyperelastic properties of normal and diseased aortic walls from 4d ultrasound strain imaging / A. Wittek, W. Derwich, K. Karatolios, C.P. Fritzen, S. Vogt, T. Schmitz-Rixen, C. Blase // J Mech Behav Biomed Ma-ter. – 2016. – Vol. 58. – P. 122–138.
  • Correlation of 4D ultrasound strain analysis with CTA wall stress simulations in abdominal aortic aneurysms / W. Derwich, M. Schönborn, C. Blase, A. Wittek, K. Oikonomou, D. Böckler, P. Erhart // JVS Vasc Sci. – 2024. – Vol. 13, no. 5. – P. 100199.
  • Method for aortic wall strain measurement with three-di-mensional ultrasound speckle tracking and fitted finite ele-ment analysis /K. Karatolios, A. Wittek, T.H. Nwe, P. Bihari, A. Shelke, D. Josef, T. Schmitz-Rixen, J. Geks, B. Maisch, C. Blase, R. Moosdorf, S. Vogt // Annals of Thoracic Surgery. – 2013. – Vol. 96, no. 5. – P. 1664–1671.
  • Influence of aortic valve leaflet material model on hemo-dynamic features in healthy and pathological states / N. Pil, A.G. Kuchumov, B. Kadyraliev, V. Arutunyan // Mathe-matics. – 2023. – Vol. 11. – P. 428.
  • Deep learning for segmentation using an open large-scale dataset in 2D echocardiography / S. Leclerc, E. Smistad, J. Pedrosa, A. Østvik, F. Cervenansky, F. Espinosa, T. Espeland, E.A.R. Berg, P.-M. Jodoin, T. Grenier, C. Lartizien, J. D’hooge, L. Lovstakken, O. Bernard // IEEE Trans Med Imaging. – 2019. – Vol. 38. – P. 2198–2210.
  • Dual-modality endoscopic probe for tissue surface shape reconstruction and hyperspectral imaging enabled by deep neural networks / J. Lin, N.T. Clancy, J. Qi, Y. Hu, T. Tatla, D. Stoyanov, L. Maier-Hein, D.S. Elson // Med Image Anal – 2018. – Vol. 48. – P. 162–176.
  • Камалтдинов, М.Р. Применение математической модели системного кровообращения для определения па-раметров кровотока после операции шунтирования у новорожденных / М.Р. Камалтдинов, А.Г. Кучумов // Российский журнал биомеханики. – 2021. – Т. 25, № 3. – Р. 313–330.
  • Оценка эффективности установки модифицированного шунта блэлок-тауссиг у детей с врожденным по-роком сердца / А.Г. Кучумов, А.Р. Хайрулин, А.Н. Биянов, А.А. Породиков, В.Б. Арутюнян, Ю.С. Синельников // Российский журнал биомеха-ники. – 2020. – Т. 24, № 1. – С. 76–96
  • Patient-specific fluid–structure interaction model of bile flow: comparison between 1-way and 2-way algorithms / A.G. Kuchumov, V. Vedeneev, V. Samartsev, A. Khairulin, O. Ivanov // Comput Methods Biomech Bio-med Engin. – 2021. – Vol. 24. – P. 1693–1717.
  • Patient-specific simulation of a gallbladder refilling based on mri and ultrasound in vivo measurements / A.G. Kuchumov, M.R. Kamaltdinov, V.A. Samartsev, A.R. Khairulin, Y.A. Ivashova, R. Taiar // 28th Russian conference on mathematical modelling in natural sciences. – 2020. – Vol. 2216. – P. 060004.
  • Holzapfel, G.A. Constitutive modelling of arteries / G.A. Holzapfel, R.W. Ogden // Proceedings of the Pro-ceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. – 2010. – Vol. 466. – P. 1551–1597.
  • Severe aortic stenosis detection by deep learning applied to echocardiography / G. Holste, E.K. Oikonomou, B.J. Mortazavi, A. Coppi, K.F. Faridi, E.J. Miller, J.K. Forrest, R.L. McNamara, L. Ohno-Machado, N. Yuan, A. Gupta, D. Ouyang, H.M. Krumholz, Z. Wang, R. Khera // Eur Heart J. – 2023. – Vol. 44, no. 43. – P. 4592–4604.
  • Zhang, H. Grad-CAM-Based explainable artificial intelli-gence related to medical text processing / H. Zhang, K. Ogasawara // Bioengineering. – 2023. – Vol. 10, no. 9. – P. 1070.
  • Deep learning interpretation of echocardiograms / A. Ghorbani, D. Ouyang, A. Abid, B. He, J.H. Chen, R.A. Harrington, D.H. Liang, E.A. Ashley, J.Y. Zou // NPJ Digit Med. – 2020. – Vol. 3. – P. 10.
  • Deep learning for echocardiography: Introduction for cli-nicians and future vision: state-of-the-art review / C. Krittanawong, A.M.S. Omar, S. Narula, P.P. Sengupta, B.S. Glicksberg, J. Narula, E. Argulian // Life. – 2023. – Vol. 13, no. 4. – P. 1029
  • Feasibility of two-dimensional speckle-tracking echocardi-ography of aortic valve in patients with calcific aortic valve disease / O. Nemchyna, J. Knierim, M. Dandel, N. Solowjowa, F. Schoenrath, A. Unbehaun, J. Kempfert, J. Stein, C. Knosalla, V. Falk, S. Soltani // J Biomech. – 2021. – Vol. 122. – P.110474.
Еще