Béliveau, Pascale (2009)
Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal.
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Résumé
RÉSUMÉ
Les maladies coronariennes demeurent encore la première cause de décès
aux Etats-Unis étant donné que le taux de mortalité lié à ces maladies
enregistré en 2005 est d’une personne sur cinq. Les sténoses
(obstructions des artères coronaires) se manifestent par un
rétrécissement du diamètre des coronaires, produisant une ischémie soit
une réduction du flot sanguin vers le myocarde (le muscle cardiaque).
Dans les cas les plus graves, les cellules qui composent le myocarde
meurent définitivement et perdent leur fonction contractile. En présence
de cette maladie les cliniciens ont recours à l’imagerie médicale pour
étudier l’état du myocarde afin de déterminer si les cellules qui le
composent sont mortes ou non ainsi que pour diagnostiquer les sténoses
dans les coronaires. Actuellement, le clinicien utilise l’imagerie
nucléaire pour étudier la perfusion du myocarde afin de déterminer son
état. Une projection de cette information sur un modèle segmenté du
myocarde, soit le modèle à 17-segments, établie le lien entre les zones
atteintes et les coronaires qui sont les plus responsables de leur
irrigation. Ce n’est que par la suite, lors d’une angiographie, que le
clinicien pourra identifier les sténoses et possiblement intervenir par
revascularisation. Une autre méthode de visualisation de la structure
coronarienne et de la présence de sténoses est la méthode Green Lane. Le
clinicien reproduit la structure des coronaires sur une carte
circulaire en se basant sur l’angiographie. L’objectif de notre projet
de recherche est de créer un modèle spécifique au patient où il serait
possible de voir les territoires coronariens sur la surface du myocarde
fusionnés avec la viabilité myocardique. Ce modèle s’adapterait au
patient et permettrait l’étude d’autres groupes de coronaires, ce qui
n’est pas possible avec le modèle à 17-segments qui est fixe et ne
présente que les trois groupes principaux de coronaires (coronaire
droite, gauche et circonflexe). De plus, ce modèle divise la surface de
l’épicarde en segments à partir de données statistiques qui sont
limitées par la nature et la représentativité de l’échantillon de la
population considérée et ne permet pas de visualiser la distribution de
perte de viabilité sur la surface épicardique.
ABSTRACT
Coronary heart disease (CHD) can be attributed to the build up of plaque
in the coronary arteries (atherosclerosis) which leads to ischemia, an
insufficient supply of blood to the heart wall, which results in
myocardial dysfunction. When ischemia remains untreated an infarction
may appear (areas of necrosis in cardiac tissues) and consequently the
heart’s contractility is affected, which may lead to death. This disease
is the basis of one of every five deaths in the United States during
2005, elevating this disease to the largest cause of death in United
States. In standard clinical practice, perfusion and viability studies
allow clinicians to examine the extent and the severity of CHD over the
myocardium. Then, by consulting a population-based coronary territory
model, such as the 17-segment model, the clinician mentally integrates
affected areas of myocardium, found in nuclear or magnetic resonance
imaging, to coronaries that typically irrigate this region with blood.
However, population-based models do not fit every patient. There are
individuals whose coronary tree structure deviates from that of the
majority of the population. In addition, the 17-segment model limits the
number of coronary groups to three: left coronary artery (LAD), right
coronary artery (RCA) and left circumflex (LCX). Moreover this map is
not continuous; it divides the myocardial surface in segments.Our
objective is therefore to create a patient-specific map explicitly
combining coronary territories and myocardial viability. This continuous
model would adapt to the patient and allow the study of groups of
coronary unavailable with standard models. After having identified loss
of viability, the clinician would use this model to infer the most
likely obstructed coronary artery responsible for myocardial damage.
Visualization of the loss of viability along with coronary structure
would replace the physician’s task of mentally integrating information
from various sources.
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