Openen in nieuw tabblad
Open ppt
Voor een routinematig gebruik van 3D-echo in de klinische praktijk zijn robuuste normale referentiewaarden nodig. Recente richtlijnen over kamerkwantificering bieden beperkte gegevens over niet meer dan 1.780 proefpersonen, met verschillende etnische achtergronden.2 Deze gegevens lijken onvoldoende om op betrouwbare wijze richtlijnen te geven op basis van geslacht, leeftijd en etniciteit. Een recente meta-analyse die 2.806 proefpersonen omvatte, benadrukte dat er significante heterogeniteit en inconsistentie bestaat tussen de studies, wat vraagt om standaardisaties en een gezamenlijke prospectieve verzameling van gegevens.26
Volledig geautomatiseerde 3D beoordeling van de ejectiefractie
Volledig geautomatiseerde 3D EF analyse verwijst naar het verkrijgen van kwantitatieve resultaten zonder enige interactie van de gebruiker (bv. selectie van weergaven, positionering van markers en het tekenen of wijzigen van contouren). Verschillende wetenschappelijke groepen en leveranciers hebben algoritmen ontwikkeld voor 3D endocardiale grensdetectie.27,28 De meeste blijven echter semi-automatisch waarbij de gebruikersinput in eerste instantie nodig is voor het handmatig annoteren van belangrijke landmarks (bijv. mitralisvlak, apex), waaronder TomTec 4D LV-Analysis©-software (TomTec Imaging Systems), Philips QLab 3DQ-Advanced-software (Philips Healthcare) en GE 4D LVQ-tool in de EchoPAC-software (GE Vingmed Ultrasound). Niettemin hebben meerdere onderzoeken naar deze semi-geautomatiseerde methoden veelbelovende nauwkeurigheids- en reproduceerbaarheidsresultaten gemeld, evenals een kortere analysetijd in vergelijking met handmatige 3D-echo.27
Gepubliceerde gegevens waarin commercieel beschikbare software op volledig geautomatiseerde wijze werd gebruikt, zijn beperkt tot twee leveranciers, waarin op kennis gebaseerde probabilistische contouralgoritmen29 of adaptieve analysealgoritmen worden gebruikt.30 Aanvankelijk was het Siemens echografie dat de linker ventrikel analyse (LVA) tool integreerde in de ACUSON SC2000 PRIME (Siemens Healthcare) werkplek, die gebruik maakt van een expert kennis database voor grensdetectie. Vervolgens integreerde Philips Healthcare het HeartModel-algoritme in het Philips EPIQ 7-apparaat. De algoritmen beginnen met de automatische detectie van de endiastolische en end-systolische fasen, waarbij voorlopige endocardiale oppervlakken worden gegenereerd die vervolgens worden vergeleken met een bestaande database van 3D-datasets. Vervolgens matcht de software volumes en vormen en genereert een model dat is aangepast aan de LV van de patiënt.30 Tabel 1 geeft een overzicht van de beschikbare gegevens over vergelijkingen tussen volledig geautomatiseerde 3D-algoritmen en hetzij CMR of handmatige echo (2D of 3D).15,17,19,30-34
Op één na17 onderzochten alle studies geselecteerde cohorten. Haalbaarheid blijft laag (een derde niet haalbaar) als gevolg van contouring algoritme mislukkingen in aanwezigheid van suboptimale beeldkwaliteit of valse data-acquisitie triggering.15,17,19 AF sluit echter het gebruik van volledig geautomatiseerde algoritmen niet uit, zoals is aangetoond in een beperkt aantal studies.15,31 Het gebruiksgemak en de hoge reproduceerbaarheid van deze algoritmen maken deze strategie een kandidaat voor het brengen van 3D EF in een wijdverbreid klinisch gebruik; er blijven echter enkele uitdagingen. Ten eerste speelt de beeldkwaliteit een cruciale rol, en resultaten die zijn verkregen met een slechte maar analyseerbare beeldkwaliteit (aangetoond bij maximaal een vierde van een niet-geselecteerde populatie) leveren onnauwkeurige resultaten op.17 Ten tweede lijken de bestaande databases van 3D-datasets binnen de algoritmen niet goed in te spelen op onderwerpen met grote aneurysma’s, complexe aangeboren hartziekten of zelfs verwijde hartkamers, waar een grotere onderschatting van de volumes is gerapporteerd.15,30 Een redelijke benadering zou zijn om een dergelijke database uit te breiden tot specifieke omstandigheden die tijdens de acquisitie kunnen worden geselecteerd (d.w.z. een adaptief acquisitieprotocol). Ten derde zou onder het oog van een deskundige 80% van de volledig geautomatiseerde contouren nog enige mate van correctie behoeven.17 Daartoe behoren kleine veranderingen die de volumes en de EF marginaal beïnvloeden, maar ook grotere veranderingen die het besluitvormingsproces voor een specifieke patiënt aanzienlijk zouden kunnen beïnvloeden. Totdat de resultaten in grotere cohorten anders uitvallen, wordt goede training in LVEF-beoordeling en supervisie van geautomatiseerde contouren dus sterk aangemoedigd. Ten slotte zijn beide volledig geautomatiseerde algoritmen leveranciersafhankelijk, en kan deze technologie niet worden toegepast op acquisities die met andere machines worden uitgevoerd. Verdere ontwikkeling en validatie van een leverancieronafhankelijke software, zoals de TomTec 4D LV-Analysis software, kan het gebruik van volledig geautomatiseerde analyse verder uitbreiden.35
Conclusie
Echo is binnen een halve eeuw uitgegroeid tot de niet-invasieve modaliteit bij uitstek voor de beoordeling van LVEF en volumes. 3D-echo biedt de beste nauwkeurigheid en reproduceerbaarheid binnen de echocardiografische methoden; het is echter nog steeds tijdrovend en vereist aanzienlijke expertise. De komst van volledig geautomatiseerde 3D-analysesoftware kan een mogelijkheid zijn om het wijdverbreide gebruik van 3D-echo verder te bevorderen en te onderzoeken.