Open in new tab
Open ppt
Importly, in order to use 3D echo in routine clinical practice, robust normal reference values are needed. A kamra mennyiségi meghatározására vonatkozó legújabb iránymutatások legfeljebb 1780, különböző etnikai hátterű alanyról szolgáltatnak korlátozott adatokat.2 Ezek az adatok elégtelennek tűnnek ahhoz, hogy megbízható iránymutatást adjanak nem, életkor és etnikai hovatartozás alapján. Egy nemrégiben készült, 2806 alanyra kiterjedő metaanalízis kiemelte, hogy a vizsgálatok között jelentős heterogenitás és következetlenség van, ami szabványosításokat és közös prospektív adatgyűjtést igényel.26
Teljesen automatizált 3D Ejekciós frakció értékelés
A teljesen automatizált 3D EF-elemzés a kvantitatív eredmények megszerzésére utal, felhasználói beavatkozás nélkül (pl. nézetek kiválasztása, markerek elhelyezése és kontúrok rajzolása vagy módosítása). Számos tudományos csoport, valamint gyártó fejlesztett ki algoritmusokat a 3D endokardiális határfelismerésre.27,28 A legtöbbjük azonban továbbra is félautomata, ahol kezdetben a felhasználó inputjára van szükség a fontos tájékozódási pontok (pl. mitrális sík, apex) manuális megjegyzéséhez, beleértve a TomTec 4D LV-Analysis© szoftvert (TomTec Imaging Systems), a Philips QLab 3DQ-Advanced szoftvert (Philips Healthcare) és a GE 4D LVQ eszközt az EchoPAC szoftverben (GE Vingmed Ultrasound). Ettől függetlenül több, ezekkel a félautomatizált módszerekkel kapcsolatos vizsgálat ígéretes pontossági és reprodukálhatósági eredményekről, valamint a manuális 3D echóval összehasonlítva csökkentett elemzési időről számolt be.27
A kereskedelmi forgalomban kapható szoftvereket teljesen automatizált módon alkalmazó, közzétett adatok két gyártóra korlátozódnak, amelyekben tudásalapú valószínűségi kontúrozási algoritmusokat29 vagy adaptív analitikai algoritmusokat29 használnak.30 Kezdetben a Siemens ultrahangos cég volt az, amely az ACUSON SC2000 PRIME (Siemens Healthcare) munkahelyébe integrálta a bal kamra elemző (LVA) eszközt, amely egy szakértői tudásadatbázist használ a határfelismeréshez. Ezt követően a Philips Healthcare beépítette a HeartModel algoritmust a Philips EPIQ 7 készülékébe. Az algoritmusok a végdiasztolés és a végszisztolés fázis automatikus felismerésével kezdenek, és előzetes endokardiális felületeket generálnak, amelyeket aztán összehasonlítanak a 3D-s adatkészletek meglévő adatbázisával. Ezután a szoftver összeveti a térfogatokat és az alakokat, és a betegek LV-jéhez igazított modellt hoz létre.30 Az 1. táblázat összefoglalja a teljesen automatizált 3D algoritmusok és a CMR vagy a manuális echo (2D vagy 3D) közötti összehasonlításról rendelkezésre álló adatokat.15,17,19,30-34
Egy kivételével,17 minden tanulmány kiválasztott kohorszokat vizsgált. A megvalósíthatóság továbbra is alacsony (egyharmaduk nem megvalósítható) a kontúrozó algoritmus hibái miatt szuboptimális képminőség vagy téves adatgyűjtés kiváltása esetén.15,17,19 Az AF azonban nem zárja ki a teljesen automatizált algoritmusok használatát, amint azt korlátozott számú tanulmányban kimutatták.15,31 Az algoritmusok könnyű használhatósága és magas reprodukálhatósága miatt ez a stratégia jelölt a 3D EF széles körű klinikai használatának bevezetésére; azonban továbbra is vannak kihívások. Először is, a képminőség kulcsfontosságú szerepet játszik, és a rossz, de elemezhető képminőséggel kapott eredmények (amely a nem szelektált populáció akár egynegyedénél is kimutatható) pontatlan eredményeket adnak.17 Másodszor, úgy tűnik, hogy az algoritmusokon belül a 3D-adatkészletek meglévő adatbázisai nem foglalkoznak megfelelően a nagy aneurizmákkal, összetett veleszületett szívbetegségekkel vagy akár tágult kamrákkal, ahol a térfogatok nagyobb mértékű alulbecsléséről számoltak be.15,30 Ésszerű megközelítés lenne az ilyen adatbázisok kiterjesztése a felvétel során kiválasztható speciális körülményekre (azaz adaptív felvételi protokoll). Harmadszor, szakértői szemmel a teljesen automatizált kontúrok 80%-a még mindig igényel valamilyen mértékű korrekciót.17 Ezek közé tartoznak a kis változások, amelyek marginálisan befolyásolják a térfogatokat és az EF-et, de a nagyobb változások is, amelyek jelentősen befolyásolhatják a döntéshozatali folyamatot egy adott beteg esetében. Ezért amíg a nagyobb kohorszok eredményei nem mutatnak mást, az LVEF értékelésére és az automatizált kontúrok felügyeletére vonatkozó megfelelő képzés erősen ajánlott. Végül, mindkét teljesen automatizált algoritmus gyártófüggő, és ez a technológia nem alkalmazható más gépekkel végzett felvételekre. Egy gyártófüggetlen szoftver, például a TomTec 4D LV-Analysis szoftver további fejlesztése és validálása tovább bővítheti a teljesen automatizált elemzés alkalmazását.35
Következtetés
Az echo fél évszázad alatt az LVEF és a térfogatok értékelésének preferált nem invazív módjává érett. A 3D echo az echokardiográfiás módszereken belül a legjobb pontosságot és reprodukálhatóságot kínálja, azonban még mindig időigényes és jelentős szakértelmet igényel. A teljesen automatizált 3D elemző szoftverek megjelenése lehetőséget jelenthet a 3D echo széleskörű használatának további előmozdítására és vizsgálatára.