Entwicklung eines virtuellen 2D-Herz-Phantoms für die Berechnung regionaler myokardialer Wandbewegung mittels nicht-rigider Bildregistrierung

Zielsetzung: Ziel war die Evaluation eines nicht-rigiden Registrierungsalgorithmus zur Messung myokardialer Wandbewegung an einem virtuellen linksventrikulären (LV) Phantom zur Entwicklung einer Methode für die Berechnung zirkumferenzieller und radialer Wandbewegung aus nicht-getaggten MRT-Bildern. Material und Methodik: Es wurde ein virtuelles LV-Phantom entwickelt, bestehend aus einer Serie von 29 zirkulären Masken, die die mittventrikuläre Ebene von Kurzachsen-MRT-Bildern des linken Ventrikels simulieren konnte. Nicht-rigide Registrierung und das daraus resultierende Deformationsfeld wurden für die Quantifizierung der zirkumferenziellen und radialen Wandbewegung verwendet (virtuelles Tagging). Das LV-Phantom wurde darüber hinaus in 4 bzw. 6 Segmente unterteilt, angelehnt an das 17-Segement-Modell der American Heart Association. Ergebnisse: Die Werte der Wandbewegung resultierend aus dem virtuellen Tagging korrelierten stark mit den tatsächlichen Werten. Für den gesamten Ventrikel ergab sich eine Pearson-Korrelation von r2 = 0,97 (95% CI 0,93 – 0,98), p < 0,0001 für die zirkumferezielle Wandbewegung und r2=0,98 (95% CI 0,99–0,96) p < 0,0001 für die radiale Wandbewegung. Die Unterteilung in 4 Segmente zeigte eine Pearson-Korrelation von r2=0,95 (95% CI 0,93–0,97) P < 0,0001 (zirkumfereziell) bzw. r2=0,95 (95% CI 0,93–0,97) P < 0,0001 (radial). Bei der Unterteilung in 6 Segmente ergab sich eine Pearson-Korrelation von r2=0,84 (95% CI 0,79–0,88) p < 0,0001 (zirkumfereziell) bzw. r2=0,84 (95% CI 0,79–0,88) p < 0,0001. Schlussfolgerungen: Die Werte der zirkumferenziellen und radialen Wandbewegung resultierend aus dem virtuellen Tagging korrelieren stark mit den tatsächlichen Werten des virtuellen LV-Phantoms. Virtuelles Tagging erscheint daher als vielversprechende Anwendung zur Berechnung regionaler myokardialer Wandbewegung aus nicht-getaggten Routine-MRT-Bildern des Herzens