ヒト脊髄の術中生理学的モニタリングのための超高速ドップラー血管イメージング

サマリー

この研究では、ヒト脊髄手術中の生理学的モニタリングのための超高速ドップラー血管イメージングの応用を提示します。

要約

生理学的パラメータのモニタリングは、術中シナリオ中に患者の状態を評価するために不可欠です。血圧や心拍数などの血行動態情報は、超音波ドップラー信号から導き出し、血管機能を反映し、病理学的リスクをリアルタイムで示します。オシロメトリー、磁気共鳴画像法(MRI)、従来のドップラー法、圧電法と比較して、超高速ドップラーは小さな血管に対して優れた時間分解能と高感度を提供します。この研究では、キアリ奇形患者の脊髄における超高速ドップラー画像の術中適用について説明します。データの後処理により、抵抗率指数 (RI) と拍動指数 (PI) の詳細なマッピングを含む、脊髄血管系のパワー ドップラー画像と生理学的パラメーターが生成されました。RI と PI の両方が外科的介入後に有意な減少を示しました (RI 平均: 0.47 → 0.32;PI平均:0.63→0.39; p < 0.001)、中央値で一貫した傾向が観察され、脊髄血行動態の改善を示しています。この方法を使用して PI/RI パラメーターの変化を評価すると、疾患の進行と治療効果についてのより幅広い理解が得られ、手術戦略や治療アプローチの指針となる可能性があります。

概要

血圧動態は、重要な術中生理学的指標として、手術戦略に貴重な指針を提供し、手術の安全性を確保します¹。心臓の周期的な収縮と弛緩によって生成される脈波は、圧力波として大動脈から動脈血管系を通って伝播します²。これらの波は心血管機能の直接的な症状と見なすことができ、血圧動態と全体的な血行動態を理解するための重要な情報を提供します³。臨床現場では、脈波は血行動態状態の継続的な評価に広く利用されています⁴。

脊髄は中枢神経系内の中継局および反射中枢として、運動情報と感覚情報の伝達において極めて重要な役割を果たします。血液供給の安定性は、神経機能の維持と回復に不可欠です⁶。脊髄拍動血流信号は脈波と密接に関連しており、血管の弾力性と血行動態に関する情報を含み、それによって脊髄の生理学的および病理学的変化を反映します。これらの信号のモニタリングは、脊髄のサイズが小さく、血管構造^{が複雑 7} であり、血流パターン^が複雑であるため、脊髄脈波の効果的な評価が複雑になるため、かなりの課題に直面しています。

脈波を評価するためのいくつかの手法が提案されています。オシロメトリック解析方法は操作が簡単で、迅速な測定が可能です。ただし、結果の精度は、アーティファクト、患者の姿勢、およびカフ^の適切なサイズと配置などの要因によって影響を受ける可能性があります^9,10。圧電パルス センサーなどの一部の圧電生体信号センサーは脈波を効率的に検出できますが、機械的振動や温度変動によって精度が損なわれる可能性があります。一方、フォトプレチスモグラフィー(PPG)などの光学センサーは、環境光やモーションアーティファクトの影響を受けやすい¹¹。さらに、これらの技術は局所的な脈波信号しか捕捉できず、観察された構造のイメージング情報を同時に提供する能力を欠いています¹²。

強力な画像診断法として、磁気共鳴画像法 (MRI) は脊髄の動脈壁の比較的高い空間分解能測定を提供しますが、コストがかかり、アクセスが限られています¹³。コンピューター断層撮影 (CT) イメージングは、スキャン時間が短縮され、より幅広い可用性を提供しますが、電離放射線を放出するため、繰り返しの評価への使用が制限されます¹⁴。従来のドップラー超音波では、カラードップラーと脈波ドップラー(PWD)の2つの補完的なイメージングモードを通じて、血流動態をリアルタイムで評価することができます。カラードップラーは、中程度の行ごとの流速をスキャンすることで、視野全体の流速の定性的な概要を提供しますが、フレームレートが低く、低速または深い流れに対する感度が低いという問題があります。PWD は、血流波形に関する定量的な時間情報を提供しますが、単一のユーザー定義の関心領域に限定されます。その結果、動脈および静脈の強い血行動態に適用でき、小さな視野¹⁵内の瞬間脈拍波形を定量化する。造影超音波は、マイクロバブル剤の使用により血流の視覚化を改善します。ただし、造影剤注入の要件は、術中設定での安全性の懸念を引き起こし、血管拍動のリアルタイム評価にはあまり適していません¹⁶。光音響および光学イメージング技術は、特に表層組織における血管イメージングに高いコントラストと空間分解能を提供します。しかしながら、光アクセスへの強い依存性は、脊髄¹⁷などの深部構造への適用性を著しく制限する。

近年、超高速超音波は急速に進歩しており、血管イメージングにおいて大きな可能性を秘めています¹⁸。従来の集束ビームスキャンとは異なり、超高速ドップラーは多角度複合平面波技術を使用しており、超音波イメージング感度を約50倍向上させ、小さな血管の検出を大幅に向上させます^15、19、20。画像内の各ピクセルについて完全なドップラースペクトルを取得できるため、血流速度と方向に関する包括的な情報の取得が容易になります²¹。これは、画像領域全体の抵抗率指数 (RI) や拍動指数 (PI) などの血管指数を推定するために使用できます。特に、2014 年に Demene ら ²² は、新生児の脳血流イメージングに超高速ドップラー技術を適用し、新生児の脳血管 RI の詳細な分布図を提示しました。この進歩は、早産児および正期産児における脳血流の自動調節のメカニズムと関連疾患の病因を理解するための新しいツールを提供します。2020年、Bourquinら^23,24は、げっ歯類の脳内の拍動性微小循環のin vivo測定を達成するために、超高速超音波技術に基づく動的超音波局在顕微鏡(DULM)を提案し、この技術を3次元イメージングに拡張して、定量分析の新しい次元を提供しました。

脊髄の血管イメージングに向けて、2021 年に Zang ら ²⁵ は、超高速ドップラーを使用して造影剤を使用し、透過波長に匹敵するイメージング解像度で脊髄微小血管イメージングを実現しました。Sui et ^al.26.ロバスト主成分分析(RPCA)に基づくランダムサンプリング法を採用し、脳と脊髄の微小循環の高速で高い信号対雑音比の超高速ドップラーイメージングを実現しました。Pezet et ^al.27 は、慢性脊髄損傷後の血管再建を観察しました。2022年、Yuら²⁸ は、RPCAに基づいてラットの脊髄微小循環の超高速超解像超音波局在顕微鏡検査を達成し、画像分解能は13〜16μmに達し、100μmの波長よりも大幅に小さくなりました。さらなる研究には、脊髄損傷後の脊髄半影の微小循環の継続的な観察と定量分析が含まれていました²⁹。2023年、Yanら³⁰ は超高速超音波ベクトルドップラーを利用して、ヒト脊髄腫瘍における小血管血流のベクトル化イメージングを実行し、実験シーケンスパラメータに基づいて配列関連の安全性を詳細に評価しました。2024 年、Agyeman ら ³¹ はヒトの脊髄の最初の機能的超音波イメージングを実施し、電気刺激に対する脊髄の機能的反応の統合を実証しました。Khaing et ^al.32 は、急性外傷性脊髄損傷後のラットとヒトの両方における灌流画像指標と損傷の重症度との相関関係を検証しました。ただし、脊髄脈波の血行動態指数の検出と分析には、さらなる調査が必要です。

キアリ奇形は、脊髄に影響を与える重大かつ一般的な障害を表しています。脳脊髄液と脊髄圧迫の動的変化を誘発し、脊髄血流と血管調節を混乱させ、異常な静脈ドレナージ³³、血管抵抗の増加³⁴、および潜在的な脊髄虚血を引き起こす可能性があります³⁵。脊髄脈波の観察は、脊髄の血行動態の変化をより深く理解しやすくなり、キアリ奇形やその他の脊髄疾患の診断と治療に貴重な洞察を提供します³⁶。

この研究は、超高速ドップラー血管イメージングを利用してヒトの脊髄生理学的パラメーターを術中に監視するための包括的なプロトコルを提示し、特にキアリ奇形患者への応用に焦点を当てています。この方法により、脊髄の露出中に高フレームレートの超高速ドップラーデータをリアルタイムに取得し、その後の後処理によりRIとPIのピクセル単位のマップを生成することができます。

プロトコル

この研究にはヒト被験者が参加し、すべての手順は復旦大学付属華山病院のヒト研究倫理委員会によって承認されたプロトコルに従って実施されました (2021-065)。すべての参加者からインフォームドコンセントが得られました。この実装は、臨床診断ではなく、予備研究と検証のみを目的としていました。確立された安全基準への準拠を保証するために、関連する FDA 推奨の安全性指標が評価されました。この研究に含まれる患者はキアリ奇形と診断されました。参加者の包含、除外、および撤回基準は、 補足ファイル 1 に記載されています。使用する試薬と機器は 、材料表に記載されています。

1. 楽器の準備

1. 超音波イメージングシステムを準備します。
   1. 128チャンネルのリニアアレイをプログラマブル超音波システムに接続します。
      注:3Dソフトウェアでモデル化され、3Dプリントによって製造されたカスタム設計のハウジングを使用して、超音波プローブを保護します。この研究で使用されたプローブは、商用バージョンではなく、小型化されたカスタマイズされたバージョンでした。この研究で採用された超音波システム プラットフォームは、ヒト血管画像^{37、38、39、40} の調査のためのいくつかの研究で以前に適用されています。
   2. トランスデューサの中心周波数を15.625μmの空間分解能に対応する100MHzに設定します。
   3. 隣接する要素間のピッチが 0.1 mm に設定されていることを確認します。
2. デバイスを調整し、コードをテストし、システムが正しく動作していることを確認します。
3. 安定したイメージングのためのプラットフォームをセットアップします。
   1. ロボットアームを手術ベッドの横に置き、その後のプローブ固定のために所定の位置にしっかりとロックします。
   2. イメージングセッション中、プローブが固定されたままであることを確認してください。
      注: このセットアップにより、手動操作による揺れや位置ずれが最小限に抑えられ、イメージング中のプローブ位置決めの安定性と一貫性が向上します。

2.超音波シーケンスの準備

1. Bモード超音波画像に応じて適切な画像深度を設定します。
2. 複合フレームレートを1000Hzに設定します。
3. 取得時間を0.4秒に設定します。
4. -10°から+10°の間に均等な間隔で11個の傾斜面波を、11,000Hzのパルス繰り返し周波数で送信します。
   注:傾斜した平面波は、プローブの横軸に対してさまざまな角度で放出されます。この研究では、11の平面波が-10°から+10°まで均等に分布していました。

3. プローブの位置決め

1. 超音波プローブを医療器具用の滅菌保護バッグで覆います(図1A)。
   1. 滅菌バッグの中にたっぷりの超音波ジェルを塗布します。
   2. プローブをバッグに挿入します。
   3. プローブを輪ゴムでバッグの中に固定します。
      注:音響結合は、プローブを囲んだ滅菌バッグの内面に滅菌超音波ゲルを塗布することによって達成されました。バッグ自体は人体組織と直接接触して配置され、カップリング媒体と組織が直接接触することなく効果的な超音波伝送を可能にしました。
2. ロボットアームでプローブを固定します(図1B)。
   1. 椎弓切除術後の脊髄の露出面にプローブを正確に配置します。
   2. ロボットアームを使用してプローブを安定させ、イメージング中に一貫した位置を維持します。
      注:超音波プローブを安定させるために、空気圧ロボットアームを使用しました。自動スキャン機能はありませんが、アームにより、データ収集プロセス全体を通じて正確な手動位置決めと安定性が可能になります。手術室に装備されたアームは、主治医によって手動で制御および固定されました。最初に、すべての主要な関節を固定し、次に B モード超音波ガイド下でプローブを保持する末端関節を微調整しました。

4. データ取得

1. Bモード超音波画像に応じて適切な画像深度を設定します。
2. リアルタイムのBモード超音波イメージングを使用して、適切なイメージング面を特定します。
3. ヘルニアのある小脳扁桃腺と脊髄を見つけます。
   注:脊髄と小脳扁桃腺の両方が、区別可能な境界と適切な解剖学的方向で、同じ画像面内で明確に視覚化されている場合は、適切なアライメントを確認します。Bモードイメージング面では、小脳扁桃腺が脊髄よりも優れているように見え、脊髄の背側縁が左右対称で明確に定義されていることを確認します。正しいイメージングプレーンを確認した後、単一の超高速ドップラー画像を取得して、血流信号の存在と安定性を確認します。
4. Bモードシーケンスを終了し、データ集録用の超高速シーケンスを開始します。
   メモ:通常の室温条件下で手順を実行してください。イメージング時間は短く、プローブは取得中に目立った温度上昇を示さなかった。この方法により、手術中の脊髄構造を明確に視覚化できるため、最適な血管イメージングを実現するための正確なプローブ調整が可能になり、術前の MRI 画像との比較が可能になります。この研究で提示されたケースでは、元の画像深度範囲は0.5〜9.5mmでした。実際の撮像深度は、すべてのパネルで一定に保たれていました。

5. 治療前の脊髄拍動血流信号の解析(図2)

1. 脊髄血管系のパワードップラー画像を生成する。(図3)
   注:プローブの安定性は、パワードップラーイメージング分析によって評価されました。にじみのない空間的に異なる血管の一観した視覚化は、取得中に安定した音響ウィンドウを維持するロボットアームの有効性を示しています。
   1. 取得した無線周波数データに対してビームフォーミングを行います。
   2. 特異値分解(SVD)ベースの時空間フィルタリング法を適用して、血流信号から組織信号を分離し、高周波ノイズを除去します。適切な閾値を設定して、目的の血流成分を抽出します。
      注:超音波画像信号は、軟部組織、血流、およびランダムノイズの成分で構成されています。SVDベースの時空間フィルタリングは、これらのコンポーネントを時空間特性に基づいて分離します⁴¹。この方法は、超音波画像データを特異ベクトルとそれに対応する特異値に分解します。特異値のフィルタリングしきい値を設定することで、大きな特異値は強い時空間相関を持つ組織成分を表す固有ベクトルに関連付けられ、中程度の特異値は動的血流信号に対応し、小さな特異値は主にノイズを表します。この研究では、SVD 閾値は、電気焼灼治療前に 80-380、外科的介入後に 50-380 の特異成分を保持するように設定されました。この閾値は、以前の経験に基づいて経験的に決定されました (補足図 7)。
   3. フィルタリングされた血流信号を同相/直交(IQ)複素信号 に復調します。各ピクセルの平均信号強度を計算して、パワードップラー画像 PW (x,z)を取得します(式1)¹⁵。 N_t は、取得されたフレーム数です。
      (1)
      注: 適格なドップラー データは、明確な血管描写と高い S/N 比によって特徴付けられます。血管の視覚化が最適でない場合は、ステップ5.1.2を再確認し、それに応じてSVDしきい値範囲を調整します。
2. ドップラー信号の時間-周波数解析を実行します(図4)。
   1. 短い時間枠を使用して血流信号をセグメント化します(図4A)。
   2. 高速フーリエ変換(FFT)を適用して、各ピクセルのパワースペクトル密度を推定します(図4B)。
      注:ウィンドウの長さは、少なくとも1つの心周期を十分にカバーするように選択され、収縮期と拡張期の両方の周波数成分を確実に識別できます。スペクトル漏れを減らすためにハンウィンドウを使用し、時間分解能を高めるために隣接するウィンドウを重ね合わせました。この研究では、FFT は、70% のオーバーラップを持つ長さ 80 の Hann ウィンドウを使用して適用されました。
   3. ウィンドウを連続的にスライドさせて、時変平均ドップラー周波数を取得します。
3. RI マップと PI マップを計算します(図 4C および図 5A-D)。
   1. 特定のピクセルでの血流信号の平均ドップラー周波数を経時的に分析します(図4C)。
      注:周波数分析の妥当性は、心周期に対応する平均ドップラー周波数の周期的な変動を観察することによって確認できます。
   2. 血流速度とその変動を決定して、RI (式 2)¹⁵ と PI (式 3)¹⁵ を計算します。V_PSV はピーク収縮期速度、V_EDV は拡張末期速度、V_平均は平均流速です。
      (2)
      (3)
   3. ドップラー周波数を使用してRIとPIの計算を簡略化します。脊髄全体のRI(式4)とPI(式5)を計算します。 f_mean(x,z,t) は、定義された時間枠¹⁵ 内の平均ドップラー周波数です。
      (4)
      (5)
      注:血流により、超音波信号はドップラーシフトとして知られる周波数偏差を受け、これは血流速度 V に関連しています(式6)。 f_{ドップラー} はドップラー周波数シフトを表し、 c₀ は人間の軟部組織内の音速を示し、 f_パルスは 超音波プローブの送信周波数であり、超音波ビームと血流の方向との間の角度です¹⁵。
      (6)
   4. 平均ドップラー周波数は、特定の時間枠内のシフトの平均値を表します。 V はドップラー シフトに比例するため、各ピクセルの平均ドップラー周波数を経時的に評価することで近似できます。
4. RIとPIの統計分析
   1. 論理マスクを使用して、対象領域から有効な RI 値と PI 値を抽出し、四分位範囲 (IQR) 法を使用して外れ値を除外します。
   2. 加重スチューデントの t 検定 を実行して、ピクセル単位のデータ構造を考慮して、手術前と手術後の状態の違いを評価します。
      注:RIとPIの統計分析はピクセルレベルで実施され、グループ差は有意水準をアスタリスクで示した箱ひげ図を使用して視覚化されました(*p < 0.05、**p < 0.01、***p < 0.001)。

6. 患者管理と画像プロトコルの安全性

1. バイタルサインを注意深く監視します。イメージング中に心拍数、血圧、呼吸数、酸素飽和度、体温を継続的に監視します。処置全体を通して患者の安全と快適さを確保します。
   注: 手術中に神経損傷が発生する可能性があることを考慮して、術中の神経生理学的モニタリング (体性感覚誘発電位や運動誘発電位など) も実施されます。
2. 適切なプローブ圧力を確保してください。ロボットアームを使用して、プローブに安定した適切な圧力を維持します。脊髄の表面を損傷する可能性のある過度の力は避けてください。
3. 外科チームとのコミュニケーションを維持します。画像処理プロセス全体を通じて、手術チームと明確にコミュニケーションを取ります。患者の不快感や予期せぬ状況に迅速に対応します。

7. 治療後の脊髄拍動血流信号の取得と解析

1. 手順 5 で説明した手順を繰り返して、治療後の脊髄血流信号を分析します。
   注:電気焼灼治療後、小脳扁桃腺は体積が減少し、エッジが鈍くなり、周囲の組織構造との解剖学的関係が回復しました(図6)。データ取得は、電気焼灼治療前と外科的介入後の 2 つの異なる術中時点で実行されました。現在、RI と PI の探索は予備段階にとどまっており、リアルタイムの手術ガイダンスには実装されていません。その結果、迅速なデータ取得後すぐに、外科手術は大きな中断なく継続されました。次に、収集されたデータをオフラインで処理し (約 5-10 分、処理手順とタイミングの詳細は 補足ファイル 2 に記載)、手術ワークフローに影響を与えないようにしました。将来的には、RI と PI を使用して術中の意思決定を支援できれば、手術のスケジュールを中断することなく統合されることが期待されます。

結果

超高速ドップラーは高感度を提供し、脊髄血管系ネットワークの高時間分解能イメージングを可能にします。カラードップラーと比較して、パワードップラーはより高い信号対雑音比(SNR)⁴²を提供します。SVDベースの時空間フィルターには適切な閾値範囲を使用し、有効な血流信号の同定と血流方向のイメージングを可能にしました。 図3E、Fは、 超高速ドップラーを使用して得られたキアリ奇形患者の脊髄のパワードップラー画像を示しています。これらの 2 つの図は、電気焼灼治療前および外科的介入後の小脳扁桃腺の脊柱管への下降と伸展を示しています。扁桃腺は、脊髄から分離する明確な境界を示します。電気焼灼治療後(図6)、小脳扁桃腺は頭蓋腔内に収縮し、下向きの伸展を大幅に減少させます。脊髄は目に見えて減圧されているように見え、血管の視認性の向上と明らかな拡張によって証明されるように、血液供給は大幅な改善を示しています(図3F<...

ディスカッション

この研究では、超高速ドップラーイメージングを術中に使用して、ヒト脊髄の血流を抽出しました。その後、血流信号に対して RI と PI のスペクトル分析と計算が実行され、脊髄血管系のパワー ドップラー画像と、キアリ奇形患者の対応する RI と PI マップが提供されました。超高速超音波の文脈では、小さな血管は直径が 100 マイクロメートル程度の血管を指し、100 マイクロメートル未満の血管は微小血管として分類されました^30,43。

超高速ドップラーイメージングは平面波伝送を利用し、1回の伝送でイメージング領域全体をカバーし、従来のドップ^ラー43の数百倍のフレームレートを実現します。この利点は、ROIサイズと時間分解能の間のトレードオフに対処し、超高速ドップラーが血流ダイナミクスの高感度モニタリングを実行できるようにします

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
マトラブ R2022b	マスワークス	該当なし	データの後処理用
顕微鏡	ツァイス	ペンテロ 8O0 S	術中顕微鏡観察用
プログラム可能な超音波システム	ベラソニックス	ヴァンテージ 256	脊髄血管の超音波画像診断用
ロボットアーム	エスキュラップ	RT060R型	プローブの固定用
単結晶高周波リニアアレイ探触子	ベラソニックス	L22-14vX	脊髄血管の超音波画像診断用
超音波ゲル	赤ちゃんの楽しみ	タイプM	プローブと接触面の間のエアギャップをなくす