Hjertemodellering basert på ultralyd

Prosjektet har bragt frem automatiske analysemetoder som oppgraderer informasjonen i ultralydbilder av hjertet fra å være grå-skala bilder til å bli informasjonsbærende modeller. Dette har dannet grunnlaget for utvikling av nye anvendelser av disse meningsbærende modellene. Hjertet er et komplekst organ med flere kamre, klaffer og blodåreforgreininger. I prosjektet har vi utviklet en metode for automatisk mål av aortaklaffens størrelse basert på 3D transøsofageal ekkokardiografi. Dette målet har blant annet stor verdi for transkateter aortaventil-implantasjon (TAVI) som siden 2002 vært tilbudt selekterte pasienter hvor konvensjonell kirurgi ville medført for høy risiko. I dag blir 2D transøsofageal ekkokardiografi (TØE) mye brukt under denne betraktningen, men studier har vist at 2D TØE har en tendens til å underestimere størrelsen på klaffen sammenliknet med 3D ekkokardiografi og computertomografi (CT) som gir en mer nøyaktig beskrivelse av aortaklaffen. Vår metode, basert på matematisk modellering, vil kunne gi økt pålitelighet og gjøre det raskere å bestemme kristiske mål. Hjertets høyre ventrikkel har ansvaret for å pumpe blod til lungekretsløpet. I voksen-kardiologien blir den ofte omtalt som «den glemte ventrikkel». Den stadig økende populasjonen av voksne med medfødt hjertefeil gjør at det blir viktigere med gode verktøy for å analysere høyre ventrikkel. Pasienter som opplever hjertesvikt av både venstre og høyre side av hjertet vil også kunne prioriteres til transplantasjon dersom svikt på høyre side kan diagnostiseres presist. Prosjektet har utviklet en metode for å analysere form og størrelse på høyre ventrikkel basert på 3D ultralydbilder. Metoden drar veksel på en database med forskjellige høyre ventrikkler som brukes som statistisk grunnlag for å bedre analysere nye bilder. Metoden er nå under videre utvikling med sikte på kommersialisering.

Plutselig hjertestans og død som følge av hjertesvikt er to av de største utfordringene innen hjertemedisin i dag. Disse hjertelidelsene rammer et stort antall mennesker hvert år, og til tross for stadig bedre behandlingsmetoder viser det seg at alt for m ange pasienter ikke mottar en behandling som er best mulig tilpasset deres tilstand. Ekko-kardiografi er det viktigste verkstøyet leger bruker fo å kunne vurdere pasientenes hjertefunksjon. Med ultralyd kan det dannes både to-dimensjonale og tre-dimensjo nale bilder av hjertet, som videre kan analyseres til å gi avgjørende informasjon om hjertets pumpefunksjon, krontraksjons-evne og graden av synkron sammentrekning. Denne typen analyse kan gjøres av kardiologen basert på ultralyd bildene direkte, men det te krever mye erfaring samtidig som det finnes mye informasjon i bildene som ikke er umiddelbart tilgjengelige for øyet. Tre-dimensjonal ultralyd avbildning har også mange-doblet informasjonsmengden, og dette motiverer for mer automatiske methoder for bil deanalyse. Prosjektet vil anvende metoder innen digital bildeanalyse, geometrisk modellering og parallelle beregninger til å både hurtig og automatisk å kunne identifisere strukturer og flater i hjertet basert på 3D ultralyd. På denne måten kan det bygge s opp en dynamisk modell av hjertets struktur som er bærer av både presis anatomisk informasjon og flere kvantitative mål som kan beskrive hjertets funksjon.