Approche à base de modèles pour l’analyse du strain myocardique obtenu en échocardiographie

Model-based analysis of myocardial strains for the evaluation of cardiovascular function

• Auteur / Autrice : Kimi Piedad Owashi Vallejo
• Direction : Virginie Le Rolle, Alfredo Hernández
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, vision
• Date : Soutenance le 17/06/2021
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : MATHSTIC
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (1969-.... ; Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Catherine Marque
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Elena Galli
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Luca Mainardi, Frida Sandberg

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement du signal -- Techniques numériques

Échocardiographie 2D strain

Mots clés libres

Modélisation

Analyse de sensibilité

Identification spécifique au patient

Fonction cardiaque

Strain myocardique

Sténose aortique

Bloc de branche gauche

Computational modelling

Sensitivity analysis

Patient-Specific identification

Cardiac function

Myocardial strain

Aortic stenosis

Left bundle branch block

Résumé

Le ''speckle-tracking echocardiography'' (STE) permet la quantification de l’asynchronisme ventriculaire en produisant des signaux de ''strain'' associés à la déformation. Cependant, la majorité des méthodes existantes d’analyse du ''strain'' négligent la morphologie des signaux. De nouvelles méthodes sont donc nécessaires pour analyser conjointement la morphologie des signaux de ''strain'' acquis simultanément dans différentes régions du myocarde. L’objectif du travail de thèse est de proposer une approche à base de modèles afin d’améliorer l’analyse des signaux de ''strain'' issus de l’échocardiographie. Deux applications cliniques sont visées par nos travaux : la sténose aortique et la thérapie de resynchronisation cardiaque. Une première application de cette thèse consiste à proposer une nouvelle approche à base de modèle pour 1) estimer la courbe de pression ventriculaire de manière non-invasive et 2) évaluer les indices de travail cardiaque à partir des signaux de ''strain'' obtenus par échocardiographie. La seconde application de cette thèse consiste à proposer une nouvelle approche à base de modèles afin d’améliorer l’analyse des signaux de ''strain''. Les résultats montrent globalement un bon accord entre les données obtenues à partir des simulations spécifiques au patient et des mesures expérimentales. Les approches proposées dans cette thèse sont prometteuses, non seulement pour l’optimisation du traitement clinique et du développement, mais aussi pour comprendre les origines de la maladie.

Strain imaging by speckle-tracking echocardiography (STE) has been introduced as a complementary tool for the assessment of myocardial function. Compared to other measures of cardiac function, such as left ventricle (LV) ejection fraction (LVEF), the pathophysiological value of STE is still neglected in several clinical conditions. As a consequence, new methods are needed to improve the analysis of echocardiography strain curves for the evaluation of myocardial function. In this context, model-based methods appear as promising alternatives to provide a better understanding of the physiological mechanisms related to the cardiovascular system, as well as to improve diagnosis and therapy support. The main objective of this thesis is to propose a new model- based method for the analysis of cardiac regional strain data, obtained from cardiac echocardiography, particularly in two clinical applications: aortic stenosis (AS) and left bundle branch block (LBBB). The first application of this thesis was to propose a non-invasive model-based estimation of the LV pressure curve in order to obtain reliable myocardial work indices in the case of AS. The second application of the thesis was to propose a novel model-based approach for the analysis of myocardial strains in LBBB patients. Results show a good agreement between data obtained with patient-specific simulations and with experimental measurements. The approaches proposed in this thesis are promising, not only for the optimization of clinical treatment and development but also for understanding the origins of disease.