通过光声映射绘制,增强射频废除病变的边界检测

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗成像医学成像
• 心脏病学 心脏病学

背景情况:

• 心房动 (A-fib) 是一种常见的心律失常,需要射频导管切除.
• 有效的切除需要精确监测病变的形成,以避免并发症.
• 目前的成像方法缺乏实时反来提供手术内指导.

研究的目的:

• 引入和验证一种新的基于成像的损伤索引 (LSI) 方法,使用光谱光声学 (sPA) 成像来检测剥离损伤边界.
• 评估基于sPA成像的LSI与粗病理学和临床监测参数的相关性.

主要方法:

• 开发了一种sPA成像技术,利用ablation LSI来量化ablated与总组织的信号比率.
• 采用基于回归模型的补偿来提高边界检测的准确性.
• 使用不同持续时间的病变的猪心脏组织验证了ex vivo方法,与阻抗变化进行交叉验证.

主要成果:

• 基于sPA成像的LSI方法准确地检测了剥离损伤边界.
• 在PA检测的病变大小和粗病理学之间观察到强烈的相关性 (R > 0.90).
• 在PA检测的病变大小和局部阻抗变化之间发现了中度至强度的相关性 (R > 0.75).

结论:

• 拟议的基于sPA成像的LSI方法显示了在心脏除手术中实时手术内指导的巨大潜力.
• 这种技术可以提高病变形成的精度,潜在地减少复发和并发症.
• 将其整合到临床工作流中可以提高A-fib治疗的安全性和有效性.