Left Ventricular Viability Maps : Fusion of Multimodal Images of Coronary Morphology and Functional Information

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.