Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hình dạng và chức năng của tâm thất phải: Hình thái học tham chiếu từ phương pháp cộng hưởng từ tim mạch và các số liệu hình học về yếu tố nguy cơ hai tâm thất trong UK Biobank
Tóm tắt
Các mối liên hệ giữa các yếu tố nguy cơ bệnh tim mạch (CVD) và hình học hai tâm thất của tâm thất phải (RV) và tâm thất trái (LV) đã khó khăn trong việc đánh giá, do những thay đổi hình dạng tinh tế và phức tạp. Chúng tôi đã tìm cách định lượng hình thái RV tham chiếu cũng như các biến thể hai tâm thất liên quan đến các yếu tố nguy cơ tim mạch phổ biến. Một atlas hình dạng hai tâm thất đã được tự động xây dựng sử dụng các đường viền và điểm đánh dấu từ 4329 nghiên cứu cộng hưởng từ tim mạch (CMR) của UK Biobank. Một lưới hình học bề mặt phân khu đã được tùy chỉnh cho các đường viền bằng một thuật toán đăng ký dị hình, với việc tự động sửa chữa các sai lệch lát cắt do sự khác biệt trong vị trí nín thở. Một tiểu nhóm tham chiếu đã được xác định bao gồm 630 người tham gia không có yếu tố nguy cơ CVD. Các điểm số hình thái đã được tính toán bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính để định lượng các biến thể hình dạng liên quan đến bốn yếu tố nguy cơ (cholesterol cao, huyết áp cao, béo phì và hút thuốc) và ba yếu tố bệnh lý (tiểu đường, nhồi máu cơ tim trước đó và đau thắt ngực). Việc xây dựng atlas dẫn đến một đại diện chính xác của các hình dạng 3D tại cuối thì tâm trương và cuối thì tâm thu, với các lỗi khớp chấp nhận được giữa các bề mặt và đường viền (lỗi trung bình dưới 1,5 mm). Các đặc điểm hình dạng của atlas có mối liên hệ mạnh mẽ hơn so với các biện pháp khối lượng và khối lượng truyền thống cho tất cả các yếu tố (p < 0,005 cho mỗi yếu tố). Huyết áp cao liên quan đến sự dịch chuyển ra ngoài của các thành tự do LV, nhưng sự dịch chuyển vào bên trong của thành tự do RV và sự dày lên của vách ngăn. Hút thuốc liên quan đến một RV tròn hơn với sự dịch chuyển vào bên trong của thành tự do RV và độ dày thành tương đối tăng lên. Các mối quan hệ hình thái giữa hình dạng hai tâm thất và các yếu tố nguy cơ tim mạch trong một nhóm lớn cho thấy những tương tác phức tạp giữa hình thái RV và LV. Những mối quan hệ này có thể được định lượng bằng các điểm z-score, điều này có thể được sử dụng để nghiên cứu các tương quan hình thái học của bệnh.
Từ khóa
#bệnh tim mạch #hình thái RV #hình thái LV #yếu tố nguy cơ #cộng hưởng từ tim mạchTài liệu tham khảo
Dawber TR, Meadors GF, Moore FE Jr. Epidemiological approaches to heart disease: the Framingham study. Am J Public Health Nations Health. 1951;41:279–81.
Rosamond WD, Chambless LE, Folsom AR. Survival trends, coronary event rates, and the MONICA project. Monitoring trends and determinants in cardiovascular disease. Lancet. 1999;354:864–5.
Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S, Dans T, Avezum A, Lanas F, McQueen M, Budaj A, Pais P, Varigos J, et al. Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the INTERHEART study): case-control study. Lancet. 2004;364:937–52.
Chahal H, Johnson C, Tandri H, Jain A, Hundley WG, Barr RG, Kawut SM, Lima JA, Bluemke DA. Relation of cardiovascular risk factors to right ventricular structure and function as determined by magnetic resonance imaging (results from the multi-ethnic study of atherosclerosis). Am J Cardiol. 2010;106:110–6.
Chahal H, McClelland RL, Tandri H, Jain A, Turkbey EB, Hundley WG, Barr RG, Kizer J, Lima JA, Bluemke DA, Kawut SM. Obesity and right ventricular structure and function: the MESA-right ventricle study. Chest. 2012;141:388–95.
Petersen SE, Sanghvi MM, Aung N, Cooper JA, Paiva JM, Zemrak F, Fung K, Lukaschuk E, Lee AM, Carapella V, et al. The impact of cardiovascular risk factors on cardiac structure and function: insights from the UK biobank imaging enhancement study. PLoS One. 2017;12:e0185114.
Elzinga G, Piene H, de Jong JP. Left and right ventricular pump function and consequences of having two pumps in one heart. A study on the isolated cat heart. Circ Res. 1980;46:564–74.
Elzinga G, van Grondelle R, Westerhof N, van den Bos GC. Ventricular interference. Am J Phys. 1974;226:941–7.
Medrano-Gracia P, Cowan BR, Ambale-Venkatesh B, Bluemke DA, Eng J, Finn JP, Fonseca CG, Lima JAC, Suinesiaputra A, Young AA. Left ventricular shape variation in asymptomatic populations: the multi-ethnic study of atherosclerosis. J Cardiovasc Magn Reson. 2014;16:56.
Gilbert K, Bai W, Mauger C, Medrano-Gracia P, Suinesiaputra A, Lee AM, Sanghvi MM, Aung N, Piechnik SK, Neubauer S, et al. Independent left ventricular morphometric atlases show consistent relationships with cardiovascular risk factors: a UK biobank study. Sci Rep. 2019;9:1130.
Zhang X, Cowan BR, Bluemcke DA, Finn JP, Fonseca CG, Kadish AH, Lee DC, Lima JAC, Suinesiaputra A, Young AA, Medrano-Gracia P. Atlas-based quantification of cardiac remodeling due to myocardial infarction. PLoS One. 2014;9:e110243.
Corden B, de Marvao A, Dawes TJ, Shi W, Rueckert D, Cook SA, O'Regan DP. Relationship between body composition and left ventricular geometry using three dimensional cardiovascular magnetic resonance. J Cardiovasc Magn Reson. 2016;18:32.
de Marvao A, Dawes TJ, Shi W, Durighel G, Rueckert D, Cook SA, O'Regan DP. Precursors of hypertensive heart phenotype develop in healthy adults: a high-resolution 3D MRI study. JACC Cardiovasc Imaging. 2015;8:1260–9.
Kawut SM, Barr RG, Lima JA, Praestgaard A, Johnson WC, Chahal H, Ogunyankin KO, Bristow MR, Kizer JR, Tandri H, Bluemke DA. Right ventricular structure is associated with the risk of heart failure and cardiovascular death: the multi-ethnic study of atherosclerosis (MESA)--right ventricle study. Circulation. 2012;126:1681–8.
Leary PJ, Kurtz CE, Hough CL, Waiss MP, Ralph DD, Sheehan FH. Three-dimensional analysis of right ventricular shape and function in pulmonary hypertension. Pulm Circ. 2012;2:34–40.
Morcos M, Sheehan FH. Regional right ventricular wall motion in tetralogy of fallot: a three dimensional analysis. Int J Cardiovasc Imaging. 2013;29:1051–8.
Dawes TJW, de Marvao A, Shi W, Fletcher T, Watson GMJ, Wharton J, Rhodes CJ, Howard L, Gibbs JSR, Rueckert D, et al. Machine learning of three-dimensional right ventricular motion enables outcome prediction in pulmonary hypertension: a cardiac MR imaging study. Radiology. 2017;283:381–90.
Sudlow C, Gallacher J, Allen N, Beral V, Burton P, Danesh J, Downey P, Elliott P, Green J, Landray M, et al. UK biobank: an open access resource for identifying the causes of a wide range of complex diseases of middle and old age. PLoS Med. 2015;12:e1001779.
Petersen SE, Matthews PM, Francis JM, Robson MD, Zemrak F, Boubertakh R, Young AA, Hudson S, Weale P, Garratt S, et al. UK Biobank's cardiovascular magnetic resonance protocol. J Cardiovasc Magn Reson. 2016;18:8.
Petersen SE, Aung N, Sanghvi MM, Zemrak F, Fung K, Paiva JM, Francis JM, Khanji MY, Lukaschuk E, Lee AM, et al. Reference ranges for cardiac structure and function using cardiovascular magnetic resonance (CMR) in Caucasians from the UK biobank population cohort. J Cardiovasc Magn Reson. 2017;19:18.
Schulz-Menger J, Bluemke DA, Bremerich J, Flamm SD, Fogel MA, Friedrich MG, Kim RJ, von Knobelsdorff-Brenkenhoff F, Kramer CM, Pennell DJ, et al. Standardized image interpretation and post processing in cardiovascular magnetic resonance: Society for Cardiovascular Magnetic Resonance (SCMR) board of trustees task force on standardized post processing. J Cardiovasc Magn Reson. 2013;15:35.
Mauger C, Gilbert K, Suinesiaputra A, Pontre B, Omens J, McCulloch A, Young A. An iterative diffeomorphic algorithm for registration of subdivision surfaces: application to congenital heart disease. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2018;2018:596–9.
Catmull E, Clark J. Recursively generated B-spline surfaces on arbitrary topological meshes. Comput Aided Des. 1978;10:350–5.
DeRose T, Kass M, Truong T. Subdivision surfaces in character animation. In: SIGGRAPH ‘98 proceedings of the 25th annual conference on computer graphics and interactive techniques; 1998. p. 85–94.
Hubka M, Bolson EL, McDonald JA, Martin RW, Munt B, Sheehan FH. Three-dimensional echocardiographic measurement of left and right ventricular mass and volume: in vitro validation. Int J Cardiovasc Imaging. 2002;18:111–8.
Prakash R. Determination of right ventricular wall thickness in systole and diastole. Echocardiographic and necropsy correlation in 32 patients. Br Heart J. 1978;40:1257–61.
Gilbert K, Cowan BR, Suinesiaputra A, Occleshaw C. Young AA: rapid D-affine biventricular cardiac function with polar prediction. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention vol. LNCS 8674. Boston: Springer; 2014. p. 546–53.
Jolliffe I. Principal component analysis. Hoboken: Wiley; 2005.
Zou H, Hastie T. Regularization and variable selection via the elastic net. J R Stat Soc Ser B Methodol. 2005;67:301–20.
Davis J, Goadrich M. The relationship between precision-recall and ROC curves. In: Proceedings of the 23rd international conference on machine learning; 2006. p. 233–40.
Saito T, Rehmsmeier M. The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS One. 2015;10:e0118432.
Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX. Applied logistic regression. Hoboken: Wiley; 2013.
Fluss R, Faraggi D, Reiser B. Estimation of the Youden index and its associated cutoff point. Biom J. 2005;47:458–72.
Kim HK, Kim YJ, Park JS, Kim KH, Kim KB, Ahn H, Sohn DW, Oh BH, Park YB, Choi YS. Determinants of the severity of functional tricuspid regurgitation. Am J Cardiol. 2006;98:236–42.
Ryan T, Petrovic O, Dillon JC, Feigenbaum H, Conley MJ, Armstrong WF. An echocardiographic index for separation of right ventricular volume and pressure overload. J Am Coll Cardiol. 1985;5:918–27.
Izumo M, Lancellotti P, Suzuki K, Kou S, Shimozato T, Hayashi A, Akashi YJ, Osada N, Omiya K, Nobuoka S, et al. Three-dimensional echocardiographic assessments of exercise-induced changes in left ventricular shape and dyssynchrony in patients with dynamic functional mitral regurgitation. Eur J Echocardiogr. 2009;10:961–7.
R: a language and environment for statistical computing. [http://www.R-project.org/]. Accessed 20 June 2019.
Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Muller M. pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011;12:77.
McLeish K, Hill DL, Atkinson D, Blackall JM, Razavi R. A study of the motion and deformation of the heart due to respiration. IEEE Trans Med Imaging. 2002;21:1142–50.
Kawut SM, Lima JA, Barr RG, Chahal H, Jain A, Tandri H, Praestgaard A, Bagiella E, Kizer JR, Johnson WC, et al. Sex and race differences in right ventricular structure and function: the multi-ethnic study of atherosclerosis-right ventricle study. Circulation. 2011;123:2542–51.
Yoneyama K, Venkatesh BA, Bluemke DA, McClelland RL, Lima JAC. Cardiovascular magnetic resonance in an adult human population: serial observations from the multi-ethnic study of atherosclerosis. J Cardiovasc Magn Reson. 2017;19:52.
Bove AA, Santamore WP. Ventricular interdependence. Prog Cardiovasc Dis. 1981;23:365–88.
Young AA, Orr R, Smaill BH, Dell'Italia LJ. Three-dimensional changes in left and right ventricular geometry in chronic mitral regurgitation. Am J Phys. 1996;271:H2689–700.
Bai W, Shi W, de Marvao A, Dawes TJ, O'Regan DP, Cook SA, Rueckert D. A bi-ventricular cardiac atlas built from 1000+ high resolution MR images of healthy subjects and an analysis of shape and motion. Med Image Anal. 2015;26:133–45.
Frangi AF, Rueckert D, Schnabel JA, Niessen WJ. Automatic construction of multiple-object three-dimensional statistical shape models: application to cardiac modeling. IEEE Trans Med Imaging. 2002;21:1151–66.
Lorenzo-Valdés M, Sanchez-Ortiz GI, Mohiaddin R, Rueckert D. Atlas-based segmentation and tracking of 3D cardiac MR images using non-rigid registration. In: International conference on medical image computing and computer-assisted intervention. Berlin: Springer; 2002. p. 642–50.
Damy T, Kallvikbacka-Bennett A, Goode K, Khaleva O, Lewinter C, Hobkirk J, Nikitin NP, Dubois-Rande JL, Hittinger L, Clark AL, Cleland JG. Prevalence of, associations with, and prognostic value of tricuspid annular plane systolic excursion (TAPSE) among out-patients referred for the evaluation of heart failure. J Card Fail. 2012;18:216–25.
Ambale-Venkatesh B, Yoneyama K, Sharma RK, Ohyama Y, Wu CO, Burke GL, Shea S, Gomes AS, Young AA, Bluemke DA, Lima JA. Left ventricular shape predicts different types of cardiovascular events in the general population. Heart. 2017;103:499–507.
Heckbert SR, Post W, Pearson GD, Arnett DK, Gomes AS, Jerosch-Herold M, Hundley WG, Lima JA, Bluemke DA. Traditional cardiovascular risk factors in relation to left ventricular mass, volume, and systolic function by cardiac magnetic resonance imaging: the Multiethnic Study of Atherosclerosis. J Am Coll Cardiol. 2006;48:2285–92.
Kaul S, Hopkins JM, Shah PM. Chronic effects of myocardial infarction on right ventricular function: a noninvasive assessment. J Am Coll Cardiol. 1983;2:607–15.
Fujii J, Yazaki Y, Sawada H, Aizawa T, Watanabe H, Kato K. Noninvasive assessment of left and right ventricular filling in myocardial infarction with a two-dimensional Doppler echocardiographic method. J Am Coll Cardiol. 1985;5:1155–60.
Kono T, Sabbah HN, Rosman H, Alam M, Jafri S, Goldstein S. Left ventricular shape is the primary determinant of functional mitral regurgitation in heart failure. J Am Coll Cardiol. 1992;20:1594–8.
Wong SP, French JK, Lydon AM, Manda SO, Gao W, Ashton NG, White HD. Relation of left ventricular sphericity to 10-year survival after acute myocardial infarction. Am J Cardiol. 2004;94:1270–5.
McLeod K, Wall S, Leren IS, Saberniak J, Haugaa KH. Ventricular structure in ARVC: going beyond volumes as a measure of risk. J Cardiovasc Magn Reson. 2016;18:73.
Bai W, Sinclair M, Tarroni G, Oktay O, Rajchl M, Vaillant G, Lee AM, Aung N, Lukaschuk E, Sanghvi MM, et al. Automated cardiovascular magnetic resonance image analysis with fully convolutional networks. J Cardiovasc Magn Reson. 2018;20:65.
Aung N, Sanghvi MM, Zemrak F, Cooper JA, Paiva JM, Thomson RJ, Fung K, Lukaschuk E, Lee A, Carapella V, et al. The Effect of Statin Therapy on Ventricular Structure and Functionas Assessed by Cardiovascular Magnetic Resonance (CMR): Insights from the UK Biobank. In: Sormani PAE, Varrenti M, Ranieri C, Spezzano T, Wu M, Briguglia D, Quattrocchi G, Milazzo A, Cipriani M, Oliva F, editors. QUICK FIRE ABSTRACTS-SESSION III European Heart Journal-Cardiovascular Imaging 2017 May 1;18(suppl_2):ii39–46; 2017.