Отслеживание траекторий движения створок аортального клапана по данным эхокардиографии

Отслеживание траекторий движения створок аортального клапана по данным эхокардиографии

Автор: 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.

Еще

Аортальный клапан, эхокардиография, компьютерное зрение, отслеживание створок клапана

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

IDR: 146283007   |   DOI: 10.15593/RZhBiomeh/2024.4.14

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
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp