Přejít k obsahu


Cardiac function estimation from MRI using a heart model and data assimilation: advances and difficulties

Citace: [] SERMESANT, M., MOIREAU, P., CAMARA, O., SAINTE-MARIE, J., ANDRIANTSIMIAVONA, R., CIMRMAN, R., HILL, D., CHAPELLE, D., RAZAVI, R. Cardiac function estimation from MRI using a heart model and data assimilation: advances and difficulties. Medical Image Analysis, 2006, roč. 10, s. 642-656. ISSN: 1361-8415
Druh: ČLÁNEK
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Cardiac function estimation from MRI using a heart model and data assimilation: advances and difficulties
Rok vydání: 2006
Název zdroje: Elsevier
Autoři: M. Sermesant , P. Moireau , O. Camara , Jacques Sainte-Marie , R. Andriantsimiavona , Robert Cimrman , D.L.G. Hill , D. Chapelle , R. Razavi
Abstrakt CZ: V tomto článku představujeme rámec pro odhadování lokální kontraktility komor myokardu pomocí klinického MRI, model srdce a asimilaci dat. Nejprve je vytvořen obecný anatomický model komor včetně orientací svalových vláken a anatomického dělení. Poté je tento model deformován, aby odpovídal klinickému MRI, pomocí polo-automatické fuzzy segmentace, metody afinní registrace a lokálně deformovatelného biomechanického modelu. Následuje představení elektromechanického modelu srdce a simulace. Nakonec je popsána procedura asimilace dat, a je aplikována na tento model. Asimilace dat umožňuje odhadovat lokální kontraktilitu ze známých posuvů. Předvedené výsledky přizpůsobení na anatomii konkrétního pacienta a asimilace se simulovanými daty jsou velmi slibné. V současnosti probíhající práce na kalibraci modelu a odhadu parametrů pacienta otevírají možnost aplikovat tento rámec v klinickém prostředí.
Abstrakt EN: In this paper, we present a framework to estimate local ventricular myocardium contractility using clinical MRI, a heart model and data assimilation. First, we build a generic anatomical model of the ventricles including muscle fibre orientations and anatomical subdivisions. Then, this model is deformed to fit a clinical MRI, using a semi-automatic fuzzy segmentation, an affine registration method and a local deformable biomechanical model. An electromechanical model of the heart is then presented and simulated. Finally, a data assimilation procedure is described, and applied to this model. Data assimilation makes it possible to estimate local contractility from given displacements. Presented results on fitting to patient-specific anatomy and assimilation with simulated data are very promising. Current work on model calibration and estimation of patient parameters opens up possibilities to apply this framework in a clinical environment.
Klíčová slova

Zpět

Patička