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Enregistrement W4411393885 · doi:10.1016/j.actbio.2025.06.031

Distinguishing shear and tensile myocardial wall stiffness using ex vivo anisotropic Magnetic Resonance Elastography

2025· article· en· W4411393885 sur OpenAlexafffund
Cyril Tous, Guillaume Flé, Stanislas Rapacchi, Matthew McGarry, Philip V. Bayly, Keith D. Paulsen, Curtis L. Johnson, Elijah Van Houten

Notice bibliographique

RevueActa Biomaterialia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlliance de recherche numérique du CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftCanadian Cancer SocietyNIH Clinical CenterBreast Cancer Society of Canada
Mots-clésMaterials scienceAnisotropyComposite materialStiffnessIsotropyShear (geology)Magnetic resonance elastographyElastographyUltimate tensile strengthUltrasoundOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The organized myofiber structure within the myocardium indicates its mechanical anisotropy. By projecting the MR Elastography (MRE) stiffness matrix along either the myocardial fiber or sheet orientations determined by Diffusion Tensor Imaging (DTI), anisotropic MRE (aMRE) maps axial and transverse shear and Young’s moduli into three tensile and six shear deformation modes. Ten healthy ex vivo swine hearts were imaged three times at 3T using MRE and DTI sequences. aMRE results showed a within-subject coefficient of variation at 19% for the fiber model and 28% for the sheet model across specimens and metrics, with coefficients lower than 15% for seven of the ten specimens across models. Repeatability coefficient of ±0.5 kPa for Young’s moduli and ±0.17 kPa for shear’s moduli, demonstrating repeatability within the 95% agreement limit. Isotropic MRE underestimated stiffnesses by 31% compared to aMRE, where anisotropic moduli aligned more closely with prior finite element studies and some mechanical loading tests. The myocardium’s anisotropic elasticity reflects with its helicoidal myofiber microstructure, with mid-wall circumferential fibers requiring twice the force to deform as longitudinal fibers at the epicardium or endocardium. At the mid-wall, fiber model values were μ ax = 1.9 ± 0.1 kPa, μ tra = 1.3 ± 0.1 kPa, E ax = 5.6 ± 0.4 kPa, and E tra = 3.8 ± 0.3 kPa. Identified deformation modes included: (FF), (NN), (FF or SS), (NN or SS), (SN or NS), (FN or FS), (SF or FS), and (SN or NF), where N is normal to both fiber (F) and sheet (S) orientations. By aligning elasticity matrices more accurately with myocardial architecture than isotropic MRE, aMRE was able to reliably measure shear and Young’s moduli in ex vivo swine hearts. These mappings of deformation modes may bring myocardial stiffness assessment closer to clinical application, providing a foundation for a non-invasive methodology capable of true mechanical characterization of the cardiac wall using MR imaging. Statement of Significance The myocardium’s anisotropic elasticity, due to its helicoidal myofiber structure, is revealed through anisotropic MR elastography, using fiber and sheet elastic models. Mid-wall circumferential fibers require twice the force to deform equally compared to epicardial or endocardial fibers. Characterizing shear and Young’s moduli across cardiac modes offers noninvasive measures of ventricular compliance, comparable to pressure-volume relationships. This could enhance early diagnosis of “stiff heart syndrome” and clarify its underlying mechanisms. Additionally, it aids understanding of myocardial pathologies, including amyloidosis, hypertrophic and dilated cardiomyopathies, and ischemic damage. By characterizing tensile and shear interactions, it may inform diagnosis and treatment of conduction issues and arrhythmia, where tissue has lost its normal mechanical behavior, while patient-specific models could optimize surgical and therapeutic outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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