Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Сверхбыстрая допплеровская визуализация сосудов для интраоперационного физиологического мониторинга спинного мозга человека

689 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/68260

⸱

29 августа 2025 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1College of Biomedical Engineering, Fudan University, 2Department of Neurosurgery, Huashan Hospital, Fudan University, 3Poda Medical Technology Co., Ltd., 4State Key Laboratory of Integrated Chips and Systems, Fudan University

В этой статье

Краткое содержание

В этом исследовании представлено применение сверхбыстрой допплеровской визуализации сосудов для физиологического мониторинга во время хирургии спинного мозга человека.

Аннотация

Мониторинг физиологических параметров имеет важное значение для оценки состояния пациента во время интраоперационных сценариев. Гемодинамическая информация, такая как артериальное давление и частота сердечных сокращений, может быть получена из ультразвуковых допплеровских сигналов, отражающих функцию сосудов и указывающих на патологические риски в режиме реального времени. По сравнению с осциллометрией, магнитно-резонансной томографией (МРТ), обычным допплеровским и пьезоэлектрическим методами, сверхбыстрый допплер обеспечивает превосходное временное разрешение и высокую чувствительность для небольших сосудов. В данном исследовании описано интраоперационное применение сверхбыстрой допплерографии в спинном мозге пациента с мальформацией Киари. Постобработка данных позволила получить мощные допплеровские изображения сосудистой сети спинного мозга и физиологических параметров, включая подробное картирование индекса удельного сопротивления (RI) и индекса пульсации (PI). Как RI, так и PI показали значительное снижение после хирургического вмешательства (среднее значение RI: 0,47 → 0,32; среднее значение PI: 0,63 → 0,39; p < 0,001), с устойчивыми тенденциями, наблюдаемыми в медианах, что указывает на улучшение гемодинамики спинного мозга. Оценка изменений параметров PI/RI с использованием этого метода может обеспечить более широкое понимание прогрессирования заболевания и эффективности лечения, потенциально определяя хирургические стратегии и терапевтические подходы.

Введение

Динамика артериального давления, как важный интраоперационный физиологический показатель, является ценным руководством для хирургической стратегии и обеспечивает операционную безопасность1. Пульсовые волны, генерируемые периодическим сокращением и расслаблением сердца, распространяются по артериальной сосудистой системе из аорты в виде волн давления2. Эти волны можно рассматривать как прямое проявление сердечно-сосудистой функции, предоставляющее важную информацию для понимания динамики артериального давления и общейгемодинамики. В клинической практике пульсовые волны широко используются для непрерывной оценки гемодинамического статуса4.

Будучи ретрансляционной станцией и рефлекторным центром в центральной нервной системе, спинной мозг играет ключевую роль в передаче моторной и сенсорной информации. Стабильность его кровоснабжения имеет решающее значение для поддержания и восстановления неврологических функций6. Сигнал пульсирующего кровотока в спинном мозге тесно связан с пульсовой волной, содержащей информацию об эластичности и гемодинамике сосудов, тем самым отражая физиологические и патологические изменения спинного мозга. Мониторинг этих сигналов сопряжен со значительными трудностями из-за небольшого размера спинного мозга, сложнойсосудистой архитектуры 7 и сложных схем кровотока8, что затрудняет эффективную оценку пульсовых волн спинного мозга.

Было предложено несколько методов оценки пульсовых волн. Метод осциллометрического анализа прост в эксплуатации и обеспечивает быстрые измерения. Тем не менее, на точность результатов могут влиять такие факторы, как артефакты, поза пациента, а также соответствующий размер и расположение манжеты 9,10. Некоторые пьезоэлектрические биосигнальные датчики, такие как пьезоэлектрические импульсные датчики, могут эффективно обнаруживать пульсовые волны, но их точность может быть снижена механическими вибрациями или колебаниями температуры; между тем, оптические датчики, такие как фотоплетизмография (ФПГ), чувствительны к воздействию света окружающей среды и артефактов движения11. Кроме того, эти методы могут улавливать только локализованные сигналы пульсовой волны и не обладают способностью предоставлять информацию об изображении наблюдаемой структуры одновременно12.

Магнитно-резонансная томография (МРТ) является мощным методом визуализации, она обеспечивает измерение артериальных стенок спинного мозга с относительно высоким пространственным разрешением, но является дорогостоящей и имеет ограниченнуюдоступность. Компьютерная томография (КТ) обеспечивает более быстрое сканирование и более широкую доступность, но испускает ионизирующее излучение, что ограничивает ее использование для повторных обследований14. Обычное ультразвуковое допплерографическое исследование позволяет в режиме реального времени оценить динамику кровотока с помощью двух дополнительных режимов визуализации: цветного допплера и допплерографии пульсовой волны (PWD). Цветной допплеровский аппарат обеспечивает качественный обзор скоростей потока в поле зрения, сканируя среду построчно, но страдает от низкой частоты кадров и низкой чувствительности к медленным или глубоким потокам. PWD предоставляет количественную временную информацию о формах волн кровотока, но ограничена одной, определяемой пользователем областью интереса. В результате, он применим для сильной гемодинамики в артериях и венах и количественно определяет мгновенные формы пульсовых волн в небольшом поле зрения15. Ультразвук с контрастным усилением улучшает визуализацию кровотока за счет использования микропузырьковых агентов; Тем не менее, потребность в инъекции контрастного вещества вызывает опасения по поводу безопасности в интраоперационных условиях, что делает ее менее пригодной для оценки пульсации сосудовв режиме реального времени. Методы фотоакустической и оптической визуализации обеспечивают высокую контрастность и пространственное разрешение для визуализации сосудов, особенно в поверхностных тканях. Тем не менее, их сильная зависимость от оптического доступа значительно ограничивает их применимость к глубоко расположенным структурам, таким как спинной мозг17.

В последние годы сверхбыстрое ультразвуковое исследование быстро развивается, обладая большим потенциалом в области визуализации сосудов18. В отличие от традиционного сканирования сфокусированным лучом, сверхбыстрый допплер использует многоугловые методы составных плоских волн, которые повышают чувствительность ультразвукового изображения примерно в 50 раз и значительно улучшают обнаружение мелких сосудов 15,19,20. Полный допплеровский спектр может быть получен для каждого пикселя на изображении, что облегчает получение исчерпывающей информации о скорости и направлениикровотока 21. Это может быть использовано для оценки сосудистых индексов, таких как индекс удельного сопротивления (RI) и индекс пульсации (PI) по всей области визуализации. Примечательно, что в 2014 году Demene et al.22 применили технологию сверхбыстрой допплерографии для визуализации мозгового кровотока у новорожденных, представив подробную карту распределения RI сосудов головного мозга у новорожденных. Это достижение дает новый инструмент для понимания механизмов церебральной регуляции кровотока и патогенеза связанных с ними заболеваний у недоношенных и доношенных детей. В 2020 году Bourquin et al.23,24 предложили динамическую ультразвуковую локализационную микроскопию (DULM) на основе технологии сверхбыстрого ультразвука для достижения in vivo измерений пульсирующей микроциркуляции в мозге грызунов и расширили этот метод до трехмерной визуализации, предложив новое измерение для количественного анализа.

Что касается сосудистой визуализации спинного мозга, то в 2021 году Zang et al.25 достигли микрососудистой визуализации спинного мозга без контрастных веществ с использованием сверхбыстрой допплерографии с разрешением изображения, сравнимым с длиной проходящей волны. Sui et al.26. использовал метод случайной выборки, основанный на надежном анализе главных компонент (RPCA), для достижения быстрой сверхбыстрой допплеровской визуализации микроциркуляции в головном и спинном мозге с высоким соотношением сигнал/шум. Pezet et al.27 наблюдали реконструкцию сосудов после хронической травмы спинного мозга. В 2022 г. Yu et al.28 достигли сверхбыстрой ультразвуковой микроскопии микроциркуляции спинного мозга у крыс со сверхвысоким разрешением, при этом разрешение изображения достигло 13-16 мкм, что значительно меньше длины волны 100 мкм. Дальнейшие исследования включали непрерывное наблюдение и количественный анализ микроциркуляции в полутени спинного мозга после повреждения спинного мозга29. В 2023 году Yan et al.30 использовали сверхбыстрый ультразвуковой векторный допплер для выполнения векторной визуализации кровотока мелких сосудов в опухолях спинного мозга человека и детально оценили безопасность, связанную с последовательностью, на основе параметров экспериментальной последовательности. В 2024 году Agyeman et al.31 провели первую функциональную ультразвуковую визуализацию спинного мозга у человека, которая продемонстрировала интеграцию функциональных реакций спинного мозга на электрическую стимуляцию. Khaing et al.32 подтвердили корреляцию между показателями перфузионной визуализации и тяжестью травмы как у крыс, так и у человека после острой травматической травмы спинного мозга. Тем не менее, обнаружение и анализ гемодинамических показателей пульсовых волн спинного мозга все еще требуют дальнейшего изучения.

Мальформация Киари представляет собой значительное и распространенное заболевание, поражающее спинной мозг. Он вызывает динамические изменения в спинномозговой жидкости и компрессии спинного мозга, нарушая кровоток в спинном мозге и сосудистую регуляцию, что может привести к аномальному венозному оттоку33, повышению сосудистого сопротивления34 и потенциальной ишемии спинного мозга35. Наблюдение за пульсовыми волнами спинного мозга способствует более глубокому пониманию гемодинамических изменений спинного мозга, предлагая ценную информацию для диагностики и лечения мальформации Киари и других заболеваний спинного мозга36.

В этом исследовании представлен комплексный протокол использования сверхбыстрой допплеровской визуализации сосудов для интраоперационного мониторинга физиологических параметров спинного мозга у людей, с особым акцентом на его применение у пациента с мальформацией Киари. Этот метод позволяет получать в режиме реального времени сверхбыстрые допплеровские данные с высокой частотой кадров во время воздействия на спинной мозг с последующей последующей обработкой для создания попиксельных карт RI и PI.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

В этом исследовании приняли участие люди, и все процедуры проводились в соответствии с протоколами, утвержденными Комитетом по этике исследований человека больницы Хуашань, аффилированной с Фуданьским университетом (2021-065). Информированное согласие было получено от всех участников. Реализация была предназначена исключительно для предварительных исследований и валидации, а не для клинической диагностики. Были оценены соответствующие индексы безопасности, рекомендованные FDA, чтобы обеспечить соответствие установленным стандартам безопасности. У пациентов, включенных в это исследование, была диагностирована мальформация Киари. Критерии включения, исключения и исключения участников приведены в Дополнительном файле 1. Используемые реагенты и оборудование перечислены в Таблице материалов.

1. Подготовка инструмента

  1. Подготовьте систему ультразвуковой визуализации.
    1. Подключите 128-канальную линейную матрицу к программируемой ультразвуковой системе.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Защитите ультразвуковой датчик с помощью специально разработанного корпуса, смоделированного с помощью 3D-программного обеспечения и изготовленного с помощью 3D-печати. Зонд, использованный в этом исследовании, был миниатюрной версией по индивидуальному заказу, а не коммерческой. Платформа ультразвуковой системы, используемая в этом исследовании, ранее применялась в нескольких исследованиях для изучения визуализации сосудов человека 37,38,39,40.
    2. Установите центральную частоту преобразователя на 15,625 МГц, что соответствует пространственному разрешению 100 мкм.
    3. Убедитесь, что шаг между соседними элементами настроен на 0,1 мм.
  2. Откалибруйте устройство, проверьте код и убедитесь, что система работает правильно.
  3. Настройте платформу для стабильной визуализации.
    1. Расположите роботизированную руку рядом с хирургическим ложем и надежно зафиксируйте ее на месте для последующей фиксации датчика.
    2. Убедитесь, что датчик остается неподвижным на протяжении всего сеанса визуализации.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта конфигурация сводит к минимуму тряску и смещения положения, вызванные ручным управлением, повышая стабильность и согласованность позиционирования датчика во время визуализации.

2. Подготовка последовательности УЗИ

  1. Установите подходящую глубину визуализации в соответствии с ультразвуковой визуализацией в B-режиме.
  2. Установите частоту кадров 1000 Гц.
  3. Установите время сбора данных равным 0,4 с.
  4. Передают 11 наклоненных плоских волн, равномерно расположенных в диапазоне от -10° до +10°, с частотой повторения импульсов 11 000 Гц.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Наклонные плоские волны излучаются под различными углами относительно боковой оси зонда. В этом исследовании 11 плоских волн были равномерно распределены от -10° до +10°.

3. Позиционирование щупа

  1. Накройте ультразвуковой зонд стерильным защитным пакетом для медицинских инструментов (рисунок 1А).
    1. Нанесите обильное количество геля для ультразвука внутрь стерильного пакета.
    2. Вставьте щуп в пакет.
    3. Закрепите щуп внутри пакета с помощью резинки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Акустическая связь была достигнута путем нанесения стерильного ультразвукового геля на внутреннюю поверхность стерильного пакета, в который был заключен зонд. Сам мешок был помещен в непосредственный контакт с тканями человека, что позволило эффективно передавать ультразвук без прямого контакта между соединительной средой и тканью.
  2. Закрепите зонд с помощью роботизированного манипулятора (рис. 1B).
    1. Расположите зонд точно на открытой поверхности спинного мозга после ламинэктомии.
    2. Стабилизируйте датчик с помощью роботизированной руки, чтобы сохранить постоянное положение во время визуализации.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Пневматическая роботизированная рука использовалась для стабилизации ультразвукового датчика. Несмотря на отсутствие возможностей автоматического сканирования, манипулятор обеспечивает точное ручное позиционирование и стабильность на протяжении всего процесса сбора данных. Рука, оборудованная в операционной, управлялась вручную и фиксировалась первичным хирургом. Сначала были закреплены все основные суставы, а затем проведена тонкая регулировка концевого соединения, удерживающего зонд под ультразвуковым контролем B-режима.

4. Сбор данных

  1. Установите подходящую глубину визуализации в соответствии с ультразвуковой визуализацией в B-режиме.
  2. Используйте ультразвуковую визуализацию в режиме B в режиме реального времени для определения подходящей плоскости визуализации.
  3. Найдите грыжу мозжечковых миндалин и спинного мозга.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Подтвердите правильное выравнивание, когда спинной мозг и миндалины мозжечка четко визуализированы в одной и той же плоскости визуализации, с различимыми границами и соответствующей анатомической ориентацией. В плоскости визуализации в B-режиме убедитесь, что миндалины мозжечка кажутся выше спинного мозга и что дорсальный край спинного мозга четко очерчен с симметрией слева и справа. После подтверждения правильности плоскости визуализации получите одно сверхбыстрое допплеровское изображение, чтобы проверить наличие и стабильность сигналов кровотока.
  4. Завершите последовательность B-режима и инициируйте сверхбыструю последовательность для сбора данных.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Выполняйте процедуру при нормальной комнатной температуре. Продолжительность визуализации короткая, и зонд не показал заметного повышения температуры во время съемки. Этот метод обеспечивает четкую визуализацию структур спинного мозга во время операции, позволяя точно регулировать зонд для достижения оптимальной визуализации сосудов, и позволяет сравнивать их с предоперационными изображениями МРТ. В случае, представленном в данном исследовании, исходный диапазон глубины визуализации составлял от 0,5 до 9,5 мм. Фактическая глубина изображения оставалась постоянной на всех панелях.

5. Анализ пульсирующего сигнала кровотока в спинном мозге перед терапией (рис. 2)

  1. Создание силовых допплеровских изображений сосудистой сети спинного мозга. (Рисунок 3)
    ПРИМЕЧАНИЕ: Стабильность зонда оценивалась с помощью силовой доплеровской визуализации. Последовательная визуализация пространственно различных сосудов, лишенных артефактов смазывания, демонстрирует эффективность роботизированной руки в сохранении стабильного акустического окна во время захвата.
    1. Выполнение формирования диаграммы направленности на основе полученных радиочастотных данных.
    2. Применение метода пространственно-временной фильтрации на основе сингулярного разложения (SVD) для отделения сигналов тканей от сигналов кровотока и удаления высокочастотного шума. Установите соответствующие пороговые значения для извлечения желаемых компонентов кровотока.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Ультразвуковой сигнал изображения состоит из компонентов мягких тканей, кровотока и случайного шума. Пространственно-временная фильтрация на основе SVD разделяет эти компоненты на основе их пространственно-временных характеристик41. Этот метод разлагает данные ультразвукового изображения на сингулярные векторы и соответствующие им сингулярные значения. При установке порога фильтрации сингулярных значений большие сингулярные значения связываются с собственными векторами, представляющими компоненты тканей с сильной пространственно-временной корреляцией, средние сингулярные значения соответствуют динамическим сигналам кровотока, а малые сингулярные значения в основном представляют шум. В этом исследовании пороги SVD были установлены таким образом, чтобы сохранять единичные компоненты 80-380 до электрокаутерного лечения и 50-380 после хирургического вмешательства. Этот порог был определен эмпирически на основе предыдущего опыта (дополнительный рисунок 7).
    3. Демодулировать отфильтрованный сигнал кровотока в синфазные/квадратурные (IQ) комплексные сигналы figure-protocol-1. Вычислите среднюю интенсивность сигнала на каждом пикселе, чтобы получить мощное доплеровское изображение PW (x,z) (уравнение 1)15. Nt — количество полученных кадров.
      figure-protocol-2 (1)
      ПРИМЕЧАНИЕ: Подходящие допплеровские данные характеризуются четким изображением сосудов и высоким соотношением сигнал/шум. Если визуализация сосудов является неоптимальной, вернитесь к шагу 5.1.2 и соответствующим образом отрегулируйте пороговый диапазон SVD.
  2. Выполните частотно-временной анализ доплеровского сигнала (рис. 4).
    1. Сегментируйте сигнал кровотока с помощью короткого временного окна (рис. 4A).
    2. Примените быстрое преобразование Фурье (БПФ) для оценки спектральной плотности мощности на каждом пикселе (рис. 4B).
      Примечание: Длина окна была выбрана таким образом, чтобы в достаточной степени охватывать по крайней мере один сердечный цикл, что обеспечивает надежную идентификацию как систолической, так и диастолической частоты. Окно Ханна использовалось для уменьшения спектральной утечки, а соседние окна перекрывались для повышения временного разрешения. В данном исследовании БПФ применяли с использованием окна Ханна длиной 80 с перекрытием 70%.
    3. Непрерывно перемещайте окно, чтобы получить изменяющуюся во времени среднюю доплеровскую частоту.
  3. Расчет карт RI и PI (Рисунок 4C и Рисунок 5A-D).
    1. Проанализируйте среднюю допплеровскую частоту сигналов кровотока с течением времени в определенных пикселях (рис. 4C).
      Примечание: Валидность частотного анализа может быть подтверждена наблюдением за периодическими колебаниями средней допплеровской частоты, которые соответствуют сердечному циклу.
    2. Определите скорость кровотока и ее вариации для расчета RI (уравнение 2)15 и PI (уравнение 3)15. VPSV — пиковая систолическая скорость, VEDV — конечная диастолическая скорость, а V mean — средняя скорость потока.
      figure-protocol-3 (2)
      figure-protocol-4 (3)
    3. Упрощение вычисления RI и PI с помощью доплеровской частоты. Рассчитайте RI (уравнение 4) и PI (уравнение 5) по всему спинному мозгу. fmean(x,z,t) — средняя доплеровская частота в пределах определенного временного окна15.
      figure-protocol-5 (4)
      figure-protocol-6 (5)
      ПРИМЕЧАНИЕ: Из-за кровотока ультразвуковой сигнал претерпевает отклонение частоты, известное как допплеровский сдвиг, которое связано со скоростью кровотока V (уравнение 6). fDoppler представляет собой допплеровский сдвиг частоты, c0 обозначает скорость звука в мягких тканях человека, fpulse — это частота передачи ультразвукового зонда, а также угол между ультразвуковым лучом и направлением кровотока15.
      figure-protocol-7 (6)
    4. Средняя доплеровская частота представляет собой среднее значение сдвига в течение определенного временного окна. Поскольку V пропорционально доплеровскому сдвигу, его можно аппроксимировать, оценив среднюю доплеровскую частоту на каждом пикселе с течением времени.
  4. Статистический анализ РИ и ПИ
    1. Используйте логические маски для извлечения допустимых значений RI и PI из областей интереса и исключения выбросов с помощью метода межквартильного диапазона (IQR).
    2. Выполните взвешенный t-критерий Стьюдента, чтобы оценить различия между до- и послеоперационными состояниями с учетом попиксельной структуры данных.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Статистический анализ RI и PI проводился на уровне пикселей, а групповые различия визуализировались с помощью ящичковых диаграмм с уровнями значимости, обозначенными звездочками (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001).

6. Ведение пациента и безопасность протоколов визуализации

  1. Внимательно следите за жизненно важными показателями. Непрерывно контролируйте частоту сердечных сокращений, артериальное давление, частоту дыхания, насыщение кислородом и температуру тела во время визуализации. Обеспечьте безопасность и комфорт пациента на протяжении всей процедуры.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Также проводится интраоперационный нейрофизиологический мониторинг (например, соматосенсорных вызванных потенциалов и моторных вызванных потенциалов), учитывая, что во время операции может произойти повреждение нерва.
  2. Обеспечьте соответствующее давление щупа. Используйте роботизированную руку для поддержания стабильного и достаточного давления на зонд. Избегайте чрезмерной силы, которая может повредить поверхность спинного мозга.
  3. Поддерживайте связь с хирургической бригадой. Четко общайтесь с хирургической бригадой на протяжении всего процесса визуализации. Оперативно реагируйте на любой дискомфорт пациента или непредвиденные ситуации.

7. Получение и анализ пульсирующего сигнала кровотока в спинном мозге после терапии

  1. Повторите шаги, описанные в шаге 5, чтобы проанализировать сигнал кровотока в спинном мозге после лечения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: После лечения электрокагуляцией миндалины мозжечка втянулись с уменьшенным объемом, притупленными краями и восстановлены анатомические отношения с окружающими тканевыми структурами (Рисунок 6). Сбор данных проводился в двух различных интраоперационных временных точках: до электрокаутеризации и после хирургического вмешательства. В настоящее время исследование РИ и ПИ остается на предварительной стадии и не было реализовано для хирургического контроля в режиме реального времени. В результате, вскоре после быстрого сбора данных, хирургическая процедура продолжилась без существенных перерывов. Затем собранные данные обрабатывались в автономном режиме (примерно 5-10 минут, подробности этапов обработки и времени представлены в дополнительном файле 2), что не оказывало никакого влияния на хирургический процесс. В будущем, если RI и PI можно будет использовать для помощи в принятии интраоперационных решений, ожидается, что они будут интегрированы без нарушения хирургического графика.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Сверхбыстрая допплерография обеспечивает высокую чувствительность, что позволяет получать изображения сосудистой сети спинного мозга с высоким временным разрешением. По сравнению с цветным допплером, силовой допплер обеспечивает более высокое отношение сигнал/шум (SNR)42. Для пространственно-временного фильтра на основе СВД был использован соответствующий пороговый диапазон, позволяющий идентифицировать действительные сигналы кровотока и визуализировать направление кровотока. ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

В этом исследовании сверхбыстрая допплеровская визуализация использовалась интраоперационно для извлечения кровотока из спинного мозга человека. Впоследствии был проведен спектральный анализ и расчет RI и PI по сигналам кровотока, что позволило получить мощные допплеровские изображения сосудистой сети спинного мозга и соответствующие карты RI и PI пациента с мальформацией Киари. В контексте сверхскоростного ультразвука малыми сосудами относятся сосуды диаметром порядка 100 микрометров, в...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих финансовых конфликтов интересов.

Благодарности

Работа выполнена при поддержке Национальной программы ключевых исследований и разработок Китая (No 2023YFC2410900), Национального фонда естественных наук Китая (No 12274093) и Шанхайской программы международного научно-технического сотрудничества (грант No 23490713500).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
МАТЛАБ  Р2022бМатематические работыН/ДДля постобработки данных
МикроскопЦЕЙССПЕНТЕРО 8O0 СДля интраоперационного микроскопического наблюдения
Программируемая ультразвуковая системаВерасоникиВэнтаж 256Для ультразвуковой визуализации сосудов позвоночника
Роботизированная рукаЭскулап РТ060РДля фиксации щупа
Монокристаллические высокочастотные линейные матричные преобразователиВерасоникиL22-14vX Для ультразвуковой визуализации сосудов позвоночника
Гель для ультразвукаДетские забавыТип МУстраните воздушный зазор между щупом и контактной поверхностью

Ссылки

  1. Zucker, N., et al. Physio-fus: A tissue-motion based method for heart and breathing rate assessment in neurofunctional ultrasound imaging. EBioMedicine. 112, 105581(2025).
  2. Ghosh, A., et al. Impact of cardiovascular factors on pulse wave velocity and t otal vascular resistance in different age group patients with cardiovascular disorders. Curr Aging Sci. 11 (4), 261-268 (2019).
  3. Allen, J. Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. Physiol Meas. 28 (3), R1-R39 (2007).
  4. Kouz, K., Scheeren, T. W. L., De Backer, D., Saugel, B. Pulse wave analysis to estimate cardiac output. Anesthesiology. 134 (1), 119-126 (2021).
  5. Hochman, S. Spinal cord. Curr Biol. 17 (22), R950-R955 (2007).
  6. Montalbano, M. J., Loukas, M., Oskouian, R. J., Tubbs, R. S. Innervation of the blood vessels of the spinal cord: A comprehensive review. Neurosurg Rev. 41 (3), 733-735 (2018).
  7. Soloukey, S., et al. Towards high-resolution functional ultrasound (fUS) imaging of the murine spinal cord. IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS). , 2259-2262 (2019).
  8. Stroman, P. W., et al. The current state-of-the-art of spinal cord imaging: Methods. Neuroimage. 84, 1070-1081 (2014).
  9. Del Giorno, R., Troiani, C., Gabutti, S., Stefanelli, K., Gabutti, L. Comparing oscillometric and tonometric methods to assess pulse wave velocity: A population-based study. Ann Med. 53 (1), 1-16 (2021).
  10. Bothe, T. L., et al. Impact of oscillometric measurement artefacts in ambulatory blood pressure monitoring on estimates of average blood pressure and of its variability: A pilot study. J Hypertens. 41 (1), 140-149 (2023).
  11. Alqudah, A. M., et al. Multiple time and spectral analysis techniques for comparing the photoplethysmography to piezoelectric plethysmography with electrocardiography. Med Hypotheses. 143, 109870(2020).
  12. Zieff, G., et al. Pulse-wave velocity assessments derived from a simple photoplethysmography device: Agreement with a reference device. Front Cardiovasc Med. 10, 1108219(2023).
  13. Vargas, M. I., Boto, J., Meling, T. R. Imaging of the spine and spinal cord: An overview of magnetic resonance imaging (MRI) techniques. Rev Neurol (Paris). 177 (5), 451-458 (2021).
  14. Shabani, S., Meyer, B. P., Budde, M. D., Wang, M. C. Diagnostic imaging in spinal cord injury. Neurosurg Clin N Am. 32 (3), 323-331 (2021).
  15. Faure, F., et al. Quantification of brain-wide vascular resistivity via ultrafast Doppler in human neonates helps early detection of white matter injury. J Cereb Blood Flow Metab. 44 (9), 1577-1590 (2024).
  16. Hu, C., Feng, Y., Huang, P., Jin, J. Adverse reactions after the use of SonoVue contrast agent: Characteristics and nursing care experience. Medicine. 98 (44), e17745(2019).
  17. Han, S. H. Review of photoacoustic imaging for imaging-guided spinal surgery. Neurospine. 15 (4), 306-322 (2018).
  18. Van Den Bos-Van De Steeg, M. G. M., Fekkes, S., Saris, A., De Korte, C. L., Hansen, H. H. G. In vivo comparison of pulse wave velocity estimation based on ultrafast plane wave imaging and high-frame-rate focused transmissions. Ultrasound Med Biol. 48 (11), 2335-2343 (2022).
  19. Montaldo, G., Tanter, M., Bercoff, J., Benech, N., Fink, M. Coherent plane-wave compounding for very high frame rate ultrasonography and transient elastography. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 56 (3), 489-506 (2009).
  20. Mace, E., et al. Functional ultrasound imaging of the brain: Theory and basic principles. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 60 (3), 492-506 (2013).
  21. Bercoff, J., et al. Ultrafast compound Doppler imaging: Providing full blood flow characterization. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 58 (1), 134-147 (2011).
  22. Demené, C., et al. Ultrafast Doppler reveals the mapping of cerebral vascular resistivity in neonates. J Cereb Blood Flow Metab. 34 (6), 1009-1017 (2014).
  23. Bourquin, C., Poree, J., Lesage, F., Provost, J. In vivo pulsatility measurement of cerebral microcirculation in rodents using dynamic ultrasound localization microscopy. IEEE Trans Med Imaging. 41 (4), 782-792 (2022).
  24. Bourquin, C., et al. Quantitative pulsatility measurements using 3d dynamic ultrasound localization microscopy. Phys Med Biol. 69 (4), (2024).
  25. Zang, J. -Q., et al. Non-contrast-enhanced ultrafast ultrasound Doppler imaging of spinal cord micro-vessels. Acta Physica Sinica. 70 (11), (2021).
  26. Sui, Y., et al. Randomized spatial downsampling based robust PCA clutter filtering for ultrafast ultrasound imaging. IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS). , 1-4 (2021).
  27. Beliard, B., et al. Ultrafast Doppler imaging and ultrasound localization microscopy reveal the complexity of vascular rearrangement in chronic spinal lesions. Sci Rep. 12 (1), 6574(2022).
  28. Yu, J. -J., et al. Ultrafast ultrasound localization microscopy method for spinal cord mircovasculature imaging. Acta Physica Sinica. 71 (17), 174302(2022).
  29. Yu, J., Dong, H., Ta, D., Xie, R., Xu, K. Super-resolution ultrasound microvascular angiography for spinal cord penumbra imaging. Ultrasound Med Biol. 49 (9), 2140-2151 (2023).
  30. Yan, S., et al. Ultrafast ultrasound vector Doppler for small vasculature imaging. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 70 (7), 613-624 (2023).
  31. Agyeman, K. A., et al. Functional ultrasound imaging of the human spinal cord. Neuron. 112 (10), 1710-1722 (2024).
  32. Khaing, Z. Z., et al. Perfusion imaging metrics after acute traumatic spinal cord injury are associated with injury severity in rats and humans. Sci Transl Med. 16 (765), eadn4970(2024).
  33. Williams, H. A unifying hypothesis for hydrocephalus, Chiari malformation, syringomyelia, anencephaly, and spina bifida. Cerebrospinal Fluid Res. 5, 7(2008).
  34. Heiss, J. D. Cerebrospinal fluid hydrodynamics in Chiari I malformation and syringomyelia: Modeling pathophysiology. Neurosurg Clin N Am. 34 (1), 81-90 (2023).
  35. Pinna, G., Alessandrini, F., Alfieri, A., Rossi, M., Bricolo, A. Cerebrospinal fluid flow dynamics study in Chiari I malformation: Implications for syrinx formation. Neurosurg Focus. 8 (3), E3(2000).
  36. Da Cunha, B. L. B., et al. Intraoperative neuromonitoring in Chiari I malformation surgery: A systematic review and meta-analysis. Neurosurg Rev. 47 (1), 634(2024).
  37. Verhoef, L., et al. Freehand ultrafast Doppler ultrasound imaging with optical tracking allows for detailed 3d reconstruction of blood flow in the human brain. IEEE Trans Med Imaging. , (2025).
  38. Fakhari, N., et al. Longitudinal assessment of cerebral blood volume variation in human neonates using ultrafast power Doppler and diverging waves. IEEE Trans Med Imaging. 42 (8), 2223-2234 (2023).
  39. Huang, L., et al. Improved ultrafast power Doppler imaging by using spatiotemporal Non-Local means filtering. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 69 (5), 1610-1624 (2022).
  40. Lok, U. W., et al. Ultrasound microvessel imaging of the human placenta demonstrates altered vessel densities in fetal growth restriction with vascular and immune pathologies: A pilot case-control study. J Ultrasound Med. 44 (2), 285-299 (2025).
  41. Desailly, Y., et al. Contrast enhanced ultrasound by real-time spatiotemporal filtering of ultrafast images. Phys Med Biol. 62 (1), 31-42 (2017).
  42. Martinoli, C., et al. Power Doppler sonography: Clinical applications. Eur J Radiol. 27 Suppl2, S133-S140 (1998).
  43. Tanter, M., Fink, M. Ultrafast imaging in biomedical ultrasound. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 61 (1), 102-119 (2014).
  44. Bonow, R. H., Young, C. C., Bass, D. I., Moore, A., Levitt, M. R. Transcranial Doppler ultrasonography in neurological surgery and neurocritical care. Neurosurg Focus. 47 (6), E2(2019).
  45. Wagshul, M. E., et al. The pulsating brain: A review of experimental and clinical studies of intracranial pulsatility. Fluids Barriers CNS. 8 (1), 5(2011).
  46. Sun, Q., Fu, Y., Yan, S., Xu, K. 4-D vector Doppler imaging using row-column addressed array. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 72 (2), 202-214 (2025).
  47. Sun, Q., et al. Single crystal row-column array-based rat brain 3-D ultrasound localization microscopy. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 72 (6), 698-708 (2025).
  48. Posada, D., et al. Staggered multiple-prf ultrafast color Doppler. IEEE Trans Med Imaging. 35 (6), 1510-1521 (2016).
  49. Poree, J., et al. Dealiasing high-frame-rate color Doppler using dual-wavelength processing. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 68 (6), 2117-2128 (2021).
  50. Tuccio, G., Afrakhteh, S., Iacca, G., Demi, L. Time-efficient ultrasound localization microscopy based on a novel radial basis function 2d interpolation. IEEE Trans Med Imaging. 43 (5), 1690-1701 (2024).
  51. Afrakhteh, S., Mento, F., Demi, L. Application of tensor completion for reducing the beamforming time in ultrafast ultrasound imaging: A Doppler ultrasound assessment. IEEE Ultrason Ferroelectr Freq Control Joint Symp (UFFC-JS). , 1-4 (2024).
  52. Afrakhteh, S., Iacca, G., Demi, L. A two-dimensional angular interpolation based on radial basis functions for high frame rate ultrafast imaging. J Acoust Soc Am. 154 (5), 3454-3465 (2023).
  53. Denarie, B., et al. Coherent plane wave compounding for very high frame rate ultrasonography of rapidly moving targets. IEEE Transactions on Medical Imaging. 32 (7), 1265-1276 (2013).
  54. Poree, J., et al. High-frame-rate echocardiography using coherent compounding with Doppler-based motion-compensation. IEEE Trans Med Imaging. 35 (7), 1647-1657 (2016).
  55. Hingot, V., Errico, C., Tanter, M., Couture, O. Subwavelength motion-correction for ultrafast ultrasound localization microscopy. Ultrasonics. 77, 17-21 (2017).
  56. Harput, S., et al. Two-stage motion correction for super-resolution ultrasound imaging in the human lower limb. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 65 (5), 803-814 (2018).
  57. Yu, J., Cai, Y., Zeng, Z., Xu, K. Voxelmorph-based deep learning motion correction for ultrasound localization microscopy of spinal cord. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. , 1752-1764 (2024).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Видео скоро будет доступно
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.