KI-basierte Form- und Funktionsanalyse der Mitralklappenprolaps mittels 3D-Ultraschall (AI4MVP)

Diese prospektive Studie zielt darauf ab, die anatomischen und biomechanischen Eigenschaften der Mitralklappenprolaps (MVP) unter Verwendung von Echtzeit-3D-Echokardiographie (RT3DEE) und fortschrittlichen künstlichen Intelligenz (KI)-basierten Bildanalysetechniken zu untersuchen. Das Ziel ist die Entwicklung eines automatisierten Frameworks für die Segmentierung und morphologische Bewertung des Mitralklappenapparats sowie die Durchführung von Finite-Elemente (FE)-Modellierungen zur Bewertung der biomechanischen Auswirkungen von degenerativem MVP und damit verbundenen chirurgischen Reparaturen.

Bildgebungsprotokoll: Die intraoperative RT3DE wird im Operationssaal als Teil des standardmäßigen Bildgebungsprotokolls während der chirurgischen MVP-Reparatur durchgeführt. Es wird ein Vivid S70N-Ultraschallsystem (GE Healthcare) verwendet, das mit einer 6VT 4D-Multiebenen-RT3DE-Sonde ausgestattet ist. Es werden standardmäßige mittelösophageale RT3DE-Aufnahmen erfasst, einschließlich vollständiger linksventrikulärer (LV) Kammervolumina und vergrößerter, getriggerter 3D-Ansichten des Mitralklappenkomplexes (Anulus, Klappensegel und Papillarmuskeln). Um die Bildqualität zu verbessern, werden vergrößerte Aufnahmen auf das kleinste pyramidale Volumen beschränkt, das den gesamten Mitralkomplex erfasst, wobei Bildraten ≥20 Hz sichergestellt werden. Alle Bildgebungsdatensätze werden vor der Analyse anonymisiert.

Chirurgisches Protokoll: Die chirurgische MVP-Reparatur wird unter Vollnarkose über eine rechtsseitige Mini-Thorakotomie durchgeführt. Die chirurgischen Techniken umfassen: i) Segelresektion (Entfernung von überschüssigem Segelgewebe); ii) Neochordaimplantation (Platzierung von künstlichen Chordae aus expandiertem Polytetrafluorethylen, ePTFE); Annuloplastie (Implantation eines Annuloplastierings oder Perikardbandes zur Stabilisierung des Anulus).

In Fällen, in denen signifikantes Segelgewebe (≥10×10 mm) entfernt wird, werden Proben entnommen und in der institutionellen BioCor-Biobank für histologische und morphometrische Analysen gelagert. Die Proben werden dekontaminiert, kryokonserviert und bei -80°C gelagert. Nach der histologischen Auswertung wird das gesamte biologische Material vernichtet.

Klinische Datenerfassung: Demografische (z.B. Alter, Geschlecht) und klinische Daten (z.B. Diagnose, Medikation, Komorbiditäten) werden aus medizinischen Aufzeichnungen entnommen und anonymisiert.

Neuronales Netzwerk-Training für Bildsegmentierung: Anonymisierte RT3DE-Datensätze werden von erfahrenen Operatoren manuell segmentiert, wobei fortschrittliche Bildanalysesoftware (z.B. 3D Slicer) verwendet wird. Mindestens 150 RT3DE-Aufnahmen werden verarbeitet, um binäre Masken des Mitralklappenanulus, der Klappensegel und der Papillarmuskeln zu generieren.

Diese segmentierten Datensätze werden verwendet, um ein Convolutional Neural Network (CNN) zu trainieren, wahrscheinlich basierend auf der 3D U-Net-Architektur; 70 % der Datensätze werden als Trainingsdaten verwendet und 30 % werden für Tests und Validierung reserviert.

Das CNN lernt, Mitralklappenstrukturen automatisch zu segmentieren und 3D-Oberflächenmodelle zu generieren. Wichtige anatomische Merkmale – wie Anuluskontur, freier Rand der Klappensegel, Kommissuren und Positionen der Papillarmuskeln – werden automatisch extrahiert.

Quantitative geometrische Parameter umfassen Anulusfläche, Umfang, anteroposterioren Durchmesser, Kommissurenbreite, Anulushöhe und Elliptizität, Segelabmessungen, Koaptationszonen und Ausmaß des Vorwölbens.

FE-Analyse: Patienten-spezifische 3D-Modelle der Mitralklappe werden aus den segmentierten RT3DE-Daten rekonstruiert. Diese Modelle werden geglättet und remesht, um hochwertige Netze für strukturelle FE-Analysen zu generieren. Chordae tendineae werden basierend auf etablierten anatomischen Vorlagen modelliert und an physiologische Längen angepasst. Gewebematerialeigenschaften werden basierend auf veröffentlichten experimentellen Daten zugewiesen.

FE-Simulationen werden verwendet, um die Spannungsverteilung auf den Mitralklappensegeln zu quantifizieren, die Lastübertragung zwischen Segeln und Papillarmuskeln zu bewerten und die mechanischen Auswirkungen chirurgischer Eingriffe (z.B. Neochordaimplantation, Annuloplastie) zu evaluieren. Diese Simulationen sind retrospektiv und explorativ; sie beeinflussen nicht die chirurgische Entscheidungsfindung.

Nachsorge: Über die standardmäßige klinische Versorgung hinaus ist keine postoperative Nachsorge erforderlich. Die Studie konzentriert sich auf intraoperative Bildgebung und Gewebeentnahme, gefolgt von offline Bildanalyse und computergestützter Modellierung.