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Importantemente, para usar o eco 3D na prática clínica de rotina, são necessários valores de referência normais robustos. Diretrizes recentes sobre quantificação de câmaras fornecem dados limitados sobre não mais de 1.780 sujeitos, com diferentes origens étnicas.2 Estes dados parecem insuficientes para fornecer orientações confiáveis baseadas no sexo, idade e etnia. Uma meta-análise recente incluindo 2.806 sujeitos destacou que existe uma heterogeneidade e inconsistência significativa entre os estudos, o que exige padronizações e uma coleta prospectiva colaborativa de dados.26
Fully Automated 3D Ejection Fraction Assessment
Fully automated 3D EF analysis refers to obtaining quantitative results without any user interaction (e.g. views selection, markers positioning and contours drawing or modification). Vários grupos científicos, bem como fornecedores, desenvolveram algoritmos para detecção de borda endocárdica 3D.27,28 No entanto, a maioria deles permanece semi-automática onde a entrada do usuário é inicialmente necessária para anotar manualmente pontos de referência importantes (por exemplo, plano mitral, ápice), incluindo o software TomTec 4D LV-Analysis© (TomTec Imaging Systems), o software Philips QLab 3DQ-Advanced (Philips Healthcare) e a ferramenta GE 4D LVQ no software EchoPAC (GE Vingmed Ultrasound). Apesar disso, várias investigações sobre esses métodos semi-automatizados relataram resultados promissores de precisão e reprodutibilidade, bem como tempo de análise reduzido quando comparado com o eco 3D manual.27
Dados publicados nos quais softwares disponíveis comercialmente foram usados de forma totalmente automatizada estão limitados a dois fornecedores, nos quais são usados algoritmos de contorno probabilísticos baseados no conhecimento29 ou algoritmos analíticos adaptativos.30 Inicialmente, foi a ultra-sonografia da Siemens que integrou a ferramenta de análise de ventrículo esquerdo (AVE) no local de trabalho ACUSON SC2000 PRIME (Siemens Healthcare), que utiliza uma base de dados de conhecimento especializado para a detecção de fronteiras. Posteriormente, a Philips Healthcare incorporou o algoritmo HeartModel na máquina EPIQ 7 da Philips. Os algoritmos começam por detectar automaticamente as fases enddiastólica e sistólica final, gerando superfícies endocárdicas preliminares que são depois comparadas com uma base de dados existente de conjuntos de dados 3D. Em seguida, o software combina volumes e formas e gera um modelo adaptado ao LV dos pacientes.30 A Tabela 1 resume os dados disponíveis sobre comparações entre algoritmos 3D totalmente automatizados e CMR ou eco manual (2D ou 3D).15,17,19,30-34
Exceto por um,17 todos os estudos investigados de coortes selecionadas. A viabilidade permanece baixa (um terço não é viável) devido a falhas nos algoritmos de contorno na presença de qualidade de imagem subótima ou disparo de aquisição de dados falsos.15,17,19 No entanto, a FA não impede o uso de algoritmos totalmente automatizados, como foi demonstrado em número limitado de estudos.15,31 A facilidade de uso e a alta reprodutibilidade desses algoritmos fazem dessa estratégia um candidato a trazer a EF 3D para um uso clínico generalizado; no entanto, ainda existem alguns desafios. Em primeiro lugar, a qualidade de imagem desempenha um papel fundamental, e os resultados obtidos com má qualidade de imagem, mas analisável (evidenciada em até um quarto de uma população não selecionada), fornecem resultados imprecisos.17 Em segundo lugar, bancos de dados existentes de conjuntos de dados 3D dentro dos algoritmos parecem não abordar adequadamente sujeitos com grandes aneurismas, cardiopatias congênitas complexas ou mesmo ventrículos dilatados, onde uma subestimação maior dos volumes foi relatada.15,30 Uma abordagem razoável seria estender tal banco de dados a condições específicas que podem ser selecionadas durante a aquisição (ou seja, um protocolo de aquisição adaptativa). Em terceiro lugar, sob um olhar especializado, 80% dos contornos totalmente automatizados ainda precisariam de algum grau de correção.17 Estas incluem pequenas mudanças que afetam marginalmente os volumes e a FE, mas também mudanças maiores que poderiam afetar significativamente o processo de tomada de decisão para um paciente específico. Assim, até que os resultados em coortes maiores se mostrem diferentes, um treinamento adequado na avaliação e supervisão dos contornos automatizados da FEVE é fortemente encorajado. Finalmente, ambos os algoritmos totalmente automatizados são dependentes do fornecedor, e essa tecnologia não pode ser aplicada a aquisições realizadas com outras máquinas. O desenvolvimento e validação de um software independente do fornecedor, como o TomTec 4D LV-Analysis, pode expandir ainda mais o uso da análise totalmente automatizada.35
Conclusão
Em meio século a echo amadureceu para a modalidade não-invasiva preferida para a avaliação de FEVE e volumes. A echo 3D oferece a melhor precisão e reprodutibilidade dentro dos métodos ecocardiográficos; no entanto, ainda é demorada e requer uma experiência significativa. O advento de software de análise 3D totalmente automatizado pode representar uma oportunidade para promover e investigar ainda mais o uso generalizado do echo 3D.