Basée sur une fonction de base radiale bidimensionnelle, technique de micro-imagerie locale à ultrasons et efficace en temps

Introduction

La technique à ultrasons est une technologie d’imagerie médicale majeure, largement utilisée pour la visualisation de structures corporelles sous-cutanées telles que les organes, les muscles et les artères, en raison de sa sécurité, de son efficacité en termes de coûts et de son caractère non invasif. Cependant, la performance de l’imagerie acoustique traditionnelle est limitée par la diffraction, ce qui restreint la résolution spatiale. Lorsque la fréquence augmente, la résolution spatiale s’améliore mais la profondeur de pénétration du faisceau diminue, entraînant ainsi un compromis entre la résolution spatiale et la profondeur de pénétration.

Au cours des dix dernières années, la technologie de microscopie de localisation à ultrasons (ULM) a résolu ce compromis. L’ULM génère des images à très haute résolution (SR) en localisant précisément des microbulles injectées par voie intraveineuse (MB). Ces images SR offrent des informations indispensables pour comprendre et diagnostiquer diverses maladies affectant les structures vasculaires ou le flux sanguin, telles que le cancer, les AVC et l’athérosclérose. Cependant, l’application clinique actuelle de l’ULM rencontre deux principaux obstacles : elle nécessite une faible densité de microbulles et un long temps d’acquisition des données, ainsi qu’un taux élevé d’images par seconde.

Afin de réduire le temps d’acquisition des données et d’améliorer la faisabilité clinique, cette étude propose une technique de micro-imagerie locale à ultrasons temporellement efficace (teULM) basée sur une nouvelle fonction de base radiale bidimensionnelle (RBF). Cette technique vise à réduire les exigences de taux d’images élevé lors de l’obtention d’images à très haute résolution grâce à une interpolation 2D. Cet article valide l’efficacité de cette technique sur plusieurs ensembles de données in vivo.

Source de l’étude

Cette étude a été réalisée en collaboration par les auteurs suivants : - Giulia Tuccio (Student Member, IEEE) - Sajjad Afrakhteh - Giovanni Iacca (Senior Member, IEEE) - Libertario Demi (Senior Member, IEEE)

L’article a été publié en mai 2024 dans IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 43, No. 5.

Processus de recherche

a) Flux de travail de l’étude

1. Acquisition des données : Premièrement, simuler une acquisition de données à faible taux d’images en appliquant un sous-échantillonnage (DS = 2, 4, 8, et 10) aux données de ULM à haut taux d’images.

2. Interpolation des données : Ressampler les données pour reconstruire les images manquantes en utilisant la méthode d’interpolation bidimensionnelle proposée par la fonction de base radiale (RBF).

3. Prétraitement et filtrage : Le prétraitement utilise un filtre spatio-temporel par décomposition en valeurs singulières (SVD) pour distinguer les signaux des microbulles des signaux des tissus environnants.

4. Détection et localisation des microbulles : Détecter les microbulles en se basant sur des valeurs de pixels d’intensité élevée et localiser en utilisant une méthode de distribution gaussienne multivariée 2D.

5. Traçage et accumulation des microbulles : Apparier les microbulles d’une image à l’autre en utilisant un algorithme de traçage modifié, et finalement obtenir une image à très haute résolution.

b) Principaux résultats de l’étude

1. Ensembles de données : Utiliser quatre ensembles de données in vivo (A : cerveau de rat; B : rein de rat; C : tumeur de rat; D : embolie cérébrale de rat) pour vérifier l’efficacité de teULM.

2. Évaluation des résultats : Comparer les images SR obtenues en utilisant teULM et ULM standard. Les résultats montrent que teULM peut efficacement restaurer des structures vasculaires à un faible taux d’images (comme 100 Hz). Évaluer les résultats correspondants par divers indicateurs (erreur quadratique moyenne RMSE, coefficient de Dice, pourcentage de trajectoires maintenues et saturation).

3. Efficacité de la méthode d’interpolation : Réussir à restaurer les données manquantes, particulièrement à des taux de sous-échantillonnage élevés (comme DS=10).

c) Conclusion

Les recherches ont montré que teULM peut générer des images SR précises avec un taux d’acquisition des données inférieur de plusieurs ordres de grandeur par rapport à ULM standard (de 1 kHz à environ 50 Hz). Cette technique aidera à l’application clinique de la technologie de microscopie de localisation à ultrasons, étant donné que le taux d’images des équipements cliniques standards est faible. Les résultats ont confirmé que teULM peut toujours générer des cartes de densité SR de haute qualité avec un taux d’échantillonnage réduit à 50 Hz. Toutefois, pour obtenir des cartes de vitesse cohérentes, un taux d’images légèrement plus élevé (250 Hz) est nécessaire.

d) Points forts de l’étude

• Méthode innovante : La pipeline teULM proposée, basée sur l’interpolation bidimensionnelle par fonction de base radiale, réduit considérablement les exigences de taux d’images élevées pour obtenir des images à très haute résolution.
• Validation étendue : Valider l’efficacité de la nouvelle méthode à travers plusieurs ensembles de données in vivo, démontrant son potentiel d’application dans des structures physiologiques complexes.
• Indicateurs d’évaluation multiples : Utiliser divers indicateurs tels que RMSE, coefficient de Dice, pourcentage des trajectoires maintenues et saturation pour évaluer et valider de manière exhaustive les effets de la nouvelle méthode.

e) Autres informations précieuses

• Limitations de l’étude : Seules des ensembles de données bidimensionnels ont été testés dans cet article. Il est possible d’élargir la recherche à des ensembles de données tridimensionnels pour promouvoir davantage l’application clinique.
• Impact du mouvement non exploré : Pour des taux de sous-échantillonnage plus élevés, le mouvement pourrait entraîner des erreurs dans les trajectoires de signaux et la localisation des cibles. Les recherches futures peuvent considérer l’introduction de techniques de compensation du mouvement.

Conclusion

Cet article propose une technique de micro-imagerie locale à ultrasons temporellement efficace, permettant de générer des images à très haute résolution en réduisant le taux d’acquisition des données. Les résultats montrent qu’à un taux d’images réduit à 50 Hz, il est toujours possible de générer des cartes de densité SR de haute qualité. Bien qu’il soit encore nécessaire d’améliorer l’estimation de la vitesse du flux, cette recherche fournit une base importante pour la transition clinique de la technologie de microscopie locale à ultrasons. Documenter les marqueurs et les sources des questions.