エコー粒子画像流速測定法

この実験の目的は、層流管内流れとしても知られるハーゲン・ポアズイユ流れにおいて、二次元の瞬時速度場を取得することです。水とグリセリンを50:50で混合した再循環管内流れを用い、エコー粒子画像流速計（E-PIV）による検証測定を実演します。本実験で使用する管内流れシステムでは、アクアリウムポンプによって維持される一定の圧力水頭を用いて流れを駆動させます。

フェーズドアレイ超音波プローブを流路システムの配管壁に設置し、Bモード超音波画像をストリーミングします。流体には、流れの動きに忠実に追従する中空ガラス球またはトレーサー粒子を混入させます。その後、超音波画像を取得してPCに転送し、市販の粒子画像流速測定（PIV）ソフトウェアと互換性のある画像形式に変換します。

連続する超音波Bモード画像に相互相関アルゴリズムを適用することで、速度の2次元場を算出します。最終的に、これらのベクトル場を解析し、アンサンブル平均せん断応力や渦度などの関心のある流体量を算出します。この手法は基礎的な流体力学への知見を提供できるだけでなく、動脈流や心室内流などの生物医学的応用を含む、実際の流体システムにおいても広く利用されています。

液状バイオマスおよび流体を用いた我々の継続的な実験において、この手法に関心を持ちました。EP IVシステムのセットアップは、まずポンプの電源を入れることから始めてください。これにより、再循環パイプ内の流れが一定の速度で開始されます。

次に、超音波プローブに水溶性のトピカルゲルを塗布します。このゲルは、プローブ面とパイプ間の超音波ビームの伝達損失を最小限に抑えます。その後、管壁貫通継手を備えた専用のプローブマウントを使用して、超音波プローブをパイプの外壁に取り付け、超音波診断装置の電源を入れます。

すべてのシステムがロードされると、超音波画面に画像のライブストリームが表示されます。EPIV測定を行うためのリニアプローブのデフォルト設定は2Dモードです。まず、流動システムに添加した際の最終濃度が約17 weight parts per millionになるように、公称10 µmの中空ガラス spheres の適切な乾燥重量を量り取ります。

次に、水槽から一定量の液体を抽出し、そこに粒子を加えて高濃度粒子溶液を作成します。この粒子を流体システムに添加することで、超音波造影剤またはトレーサー粒子として機能させます。作成した高濃度粒子溶液を水槽内で攪拌し、再循環管内流システムに導入します。

その後、ガラス球を超音波モニターで観察します。数分後には、ガラス球がシステム全体に均一に分布します。そのため、この手順において最も困難な点の一つは、鮮明で高解像度の超音波画像を得ることです。これらの画像の品質を最大化するために、あらかじめ推定した流速に基づいて、ゲイン、フォーカルポイント、およびダイナミックレンジを調整します。

さらに、超音波画像に基づいた解析を行うことで、これらのパラメータを随時最適化します。超音波診断装置のコントロールパネルにある深度調節ノブを使用して、画像深度を3 cmに設定してください。次に、2Dゲインノブを用いて画像全体のゲインを調整し、インストルメントパネル内でシード粒子が明確に視認できるまで画像の明るさを上げます。

タイムゲイン補償（TGC）スライダーを調整して、管壁からの散乱を減衰させ、超音波信号の深さに伴う減衰を補正します。これにより、2Dモードにおける管壁の上端および下端の不要な画像が除去されます。コントロールパネル上部のノブは、左から順に幅、フォーカス周波数、フレームレートに対応しています。

これらのノブを使用して画像をさらに調整し、解析に可能な限り最高の物理的解像度、周波数、およびフレームレートを実現します。次に、プローブの動作周波数を10 megahertzに調整し、フレームレートを49.5 frames per secondに設定します。これら4つのパラメータは本質的に相互に関連していることに注意してください。

その結果、特定の超音波画像スキャンにおいて、空間分解能と時間分解能の間にはトレードオフが存在します。横方向の分解能が限られているため、ガラス球は横方向にぼやけ、画像上では楕円体として表示されます。パラメータの最適化が完了したら、装置の超音波コントロールパネルでデータを収集します。

「new exam」ボタンを押して新しい実験を開始します。「patient」の下の「last name」に pipe flow を、「first name」に日付を入力してください。

患者IDフィールドにテスト番号を入力してください。プリセットされた最大画像数（1000枚から1,500枚）に達すると、超音波スキャンが自動的に開始されます。スキャンが継続されると、新しいスキャンループが開始されます。

シード粒子が鮮明にフォーカスされ、1つのインターロゲーションエリアあたり約10個の粒子が含まれるまで、イメージングパラメータを調整します。スキャン記録ループを再開するには、超音波コントロールパネルのフリーズボタンを押してください。十分な数の理想的な画像が取得できたら、フリーズボタンを押します。

次に、超音波診断装置のコントロールパネルにあるCループボタンを押します。「すべて選択」を選択し、すべての超音波画像を解析セットに含めます。解析する画像を選択したら、「画像保存」ボタンを押して、選択した超音波画像セットを保存します。

画像の保存が完了したら、超音波診断装置のコントロールパネルにあるアーカイブボタンを押します。プロンプトが表示されたら、小窓からローカルハードドライブに保存したいシンループ（syn loop）を選択してください。その後、マウスカーソルを使用して「検査終了（end exam）」を選択します。

アーカイブボタンを押し、マウスカーソルを使用して「more」を選択してから「disc management」を選択します。これにより、保存されたcyl loop（または複数のcyl loop）が、粒子画像流速計（particle image velocity symmetry）またはPIVソフトウェアを実行しているPCに転送されます。画像がキャプチャされ保存されたら、解析のために超音波画像をDICOM（digital imaging communications in medicine）ファイルからJPEG（joint photographic experts group）画像ファイルに変換する必要があります。

DICOM to jpeg.mを実行するMATLABスクリプトを使用して、DICOMファイルをJPEGに変換します。このスクリプトは自社で作成したもので、教育目的であれば、ここに表示されているウェブアドレスから入手可能です。ファイルの変換が完了したら、ソフトウェアからLaw Vision社のDaviソフトウェアを開きます。

daviアイコンをダブルクリックし、「new project」を選択してから「PIV」を選択します。ツールバーで「import images」を選択し、「import via numbered files」を選択します。次に、プルダウンメニューからJPEG形式の超音波画像が保存されているフォルダを探し、一連の画像の最初の画像をダブルクリックします。

これにより、この番号付きセット内のすべての超音波画像がインポートされ、液体のみを含む解析用の関心領域（ROI）が定義されます。マスクを適用してマスクを作成し、DICOMファイルの情報とピクセル寸法の知識に基づいて、2つのxおよびy座標点を用いた矩形領域の座標を入力します。次に、dvuのメインコントロールパネルで、「current project」の下にあるインポートされた画像が含まれるタブをクリックします。

「batch processing」とラベル付けされたテーブルを選択します。これにより、操作リストからDavincivのベクトル処理ウィンドウを有効にし、PIV plus PIV time series treeを使用してバッチ処理を行います。ベクトル計算パラメータを選択し、interrogation sizeを64 pixels by 64 pixelsから12 pixels by 12 pixelsまで減少させ、overlapを50%としたmultipassを選択します。relative vector range restrictionを「all」に、absolute vector range restrictionを5 pixelsに設定します。その後、ノイズを抑制しベクトル場を平滑化するためにメディアンフィルタを適用します。

次にベクトル処理において、ベクトル計算パラメータメニューで「data range equals use masked area」のチェックボックスをオンにします。ベクトル計算パラメータの最適な選択は、流れの形状、流れの特性、画像の解像度、トレーサー粒子の密度、および目的とする定量的な流れ解析に依存することに注意してください。バッチ処理画面の左側で目的のパラメータをすべて設定したら、処理する画像の総数を選択します。

「start processing」をクリックします。これにより、相互相関アルゴリズムを用いて、連続する超音波画像間の変位場が算出されます。処理済みデータを解析するには、DAVOからUCVベクトル場をtxtファイルとしてエクスポートしてください。

プロジェクト画面のJPEGイメージブランチの下で、ベクトル変位ブランチを選択します。ツールバーでエクスポートタブを選択し、ファイル形式を選択します。

Ask e txtを起動します。「create an export folder」を選択し、「export」をクリックします。次に、MATLABスクリプトを実行して、MATLABでファイルを開きます。

エクスポートされたベクトル場は、Xに1から99,999まで増加する数値を代入したB-X-X-X-X-X.TXTという名前になります。各ファイルには4つのデータ列が含まれており、メモ帳などで確認できます。1つ目は画像内におけるベクトルのX位置、2つ目は画像内におけるベクトルのY位置、3つ目は変位のX成分または流れ方向の変位、そして4つ目は壁垂直方向の変位を示す変位のy成分です。これらを用いて、超音波画像内の空間座標に対応するXおよびYの関数として速度ベクトル場Uを算出します。具体的には、まずピクセル単位で測定されたXおよびYの変位場Dを、m/pixel単位で与えられる画像スケーリングパラメータMを用いて、メートル単位で測定された変位場に変換します。

次に、変位場を、画像のスイープ補正済み時間間隔 delta T で除算します。ここで delta T は、fps で示されるフレームレートの逆数に、変位場を超音波画像が画像幅全体をスイープするのにかかる時間で除した値を加えたものです。まとめると、U(X, Y) = M × D(X, Y) / delta T となります。DICOM には、画像スケーリングパラメータ M およびスイープ補正済み時間間隔を算出するために必要な情報を提供するファイル構造が本来的に保持されています。本研究における Delta T では、M = 77 µm/pixel、FPS = 49.5、B = 25,047 pixels/second としました。

最後に、アンサンブル平均速度ベクトル場と、平均速度およびその他の関心のある流動量の法線プロファイルを算出します。EPIVの有用性を実証し、測定不確かさを評価するために、本ビデオで説明した方法で、層流管内流の2次元瞬時速度場を取得しました。この瞬時ベクトルプロットは4列ごとの速度ベクトルを示しており、背景の色等高線マップは速度の大きさに対応しています。速度ベクトルの2次元空間位置はD/DおよびX/Dで表され、ここでDは上壁から測定された半径方向の位置です。

Dは管径であり、Xは管入口から測定した流れ方向の位置です。列に沿った速度ベクトルの見かけ上の放物線形状は、測定結果が管内流に期待される速度プロファイルと一致していることを示しています。1000個の瞬時速度ベクトル図を平均して算出されたアンサンブル平均ベクトルプロットは、平均速度場の表現を提供します。

これにより、瞬時ベクトル場におけるランダムなノイズ誤差も平均化されます。速度ベクトルは主に流れ方向に向いています。最大速度は管の中心線上で発生します。

管壁において速度はゼロまで低下し、流れはおおよそ対称的です。水平方向に沿ってアンサンブル平均ベクトルプロットを行列方向に平均して得られた、管半径に沿った平均主流方向速度プロファイルを図に示します。また、実験条件から予想される層流管内流れの平均速度プロファイルも示しています。

EPIVによる測定値と予想されるHiggin-Pozoプロファイルの一致度は、管の中心線付近で最も高く、管壁付近で最も低くなります。壁付近での大きな差異は、管壁の曲面における超音波の強い反射および屈折がこれらの領域で高い画像強度を生じさせ、その高い強度が粒子の強度を遮蔽して測定誤差につながったためと考えられます。本手法の開発により、工学的または生物学的な流れのシステムにおける流体力学を研究する研究者は、光学的不透明流体や光学的不透明な形状においても、速度場の空間的・時間的な変動を取得することが可能になります。

このビデオを視聴することで、EPIVの仕組みとその限界、および市販の超音波診断装置を用いたEPIVシステムの構築と操作方法について十分に理解できるはずです。