Abstract
Movimiento armónico Imaging para Ultrasonido Focalizado (HMIFU) es una técnica que puede realizar y supervisar ultrasonido focalizado de alta intensidad (HIFU) ablación. Un movimiento oscilatorio se genera en el foco de un transductor de HIFU frecuencia central 93-elemento y 4,5 MHz mediante la aplicación de una señal modulada en amplitud 25 Hz utilizando un generador de funciones. Un transductor de formación de imágenes 64-elemento y 2,5 MHz con pico de presión 68kPa se coloca confocal en el centro del transductor HIFU para adquirir los datos del canal de radiofrecuencia (RF). En este protocolo, se describe la monitorización en tiempo real de la ablación térmica mediante HIFU con una potencia acústica de 7 W en hígados caninos in vitro. El tratamiento con HIFU se aplica sobre el tejido durante 2 min y la región de ablación se forma la imagen en tiempo real utilizando imágenes divergentes o onda plana hasta 1000 fotogramas / segundo. La matriz de datos del canal de RF se multiplica por una matriz escasa para la reconstrucción de la imagen. El campo reconstruida de vista es de 90 ° para divergente wacinco y 20 mm para formación de imágenes de onda plana y los datos se muestrean a 80 MHz. La reconstrucción se realiza en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) con el fin de imagen en tiempo real a una velocidad 4,5 pantalla. 1-D correlación cruzada normalizada de los datos RF reconstruido se utiliza para estimar desplazamientos axiales en la región focal. La magnitud del desplazamiento de pico a pico en la profundidad focal disminuye durante la ablación térmica que denota rigidez del tejido debido a la formación de una lesión. La relación de desplazamiento de señal a ruido (SNR d) en la esfera de actividad de onda plana era 1,4 veces mayor que para divergentes de onda que muestra que las imágenes de onda plana parece producir un mejor desplazamiento de los mapas de calidad para HMIFU que diverge de imágenes de onda.
Protocol
Este protocolo fue aprobado por el Comité de Cuidado y Uso de Animales Institucional de la Universidad de Columbia. Toda la adquisición y procesamiento de datos se realizaron con el entorno Matlab.
1. experimental
- Desgasificar un vivo canina muestra ex hígado durante 90 min. Coloque la muestra de hígado en un tanque lleno de desgasificado Phosphate Buffered Solution (Figura 1). Fijar la muestra de hígado en un absorbente acústico con agujas en las extremidades del hígado.
- Inserte un 64 elemento, 0,32 mm de paso, 2,5 MHz frecuencia central phased array (imágenes) a través de un agujero circular situado en el centro de una matriz hemisférica transductor 93 elementos HIFU (terapéutico) en 4.5 MHz frecuencia central, 70 mm profundidad focal y 1,7 mm x 0,4 mm de tamaño focal 11. Alinear los dos transductores de forma coaxial y fijar el transductor de formación de imágenes en el transductor terapéutico con los tornillos de ajuste.
- Cubra el transductor HIFU con avolumen controlado membrana de poliuretano lleno de agua que fluye desgasificado para enfriarlo. Montar el conjunto de transductor en un posicionador 3-D controlado por ordenador.
- Conectar el transductor HIFU a un generador de función de envío de un 25 Hz de amplitud modulada forma de onda sinusoidal con 500 mV de amplitud máxima. Conecte el transductor de formación de imágenes a un sistema de ultrasonido totalmente programable mediante el software Matlab.
Nota: Un software asociado con el sistema de ultrasonido y utilizando el entorno de Matlab tiene que ser instalado en el ordenador conectado al sistema. Un amplificador de RF 50 dB y una red de adaptación deben ser colocados entre el transductor HIFU y el generador de funciones para amplificar respectivamente la potencia y adaptar la impedancia. - Crear una cuadrícula polar, usando Matlab, a partir de 50 mm desde la superficie de la matriz y 40 mm de profundidad en la dirección radial con un paso espacial de 9.625 micras y de 90 ° en la dirección azimutal con 128 líneas y cuyo origen es la focus de la onda divergente. Definir la fuente de la onda divergente 10,24 mm (la mitad del tamaño de la abertura) detrás de la superficie de la matriz y centrada en la dirección lateral.
- Crear una cuadrícula cartesiana, el uso de Matlab, a partir de 50 mm desde la superficie de la matriz y 40 mm de profundidad en la dirección axial con un paso espacial de 9.625 micras y 20 mm de ancho en la dirección lateral con 64 líneas para la onda plana. Definir la fuente de la onda plana en la superficie de la matriz. Para cada cuadrícula, calcular el tiempo de la fuente a cada punto de la cuadrícula y de vuelta a cada elemento de la matriz.
- Enter "ReconMat_DW" para que diverge de imágenes de onda o "ReconMat_PW" para obtener imágenes de onda plana en la ventana de comandos del Matlab y pulse "Enter" para crear una matriz de reconstrucción asociado con un algoritmo de retardo y de suma estándar para cada cuadrícula. Aplicar el algoritmo de retardo y de suma para cada vector de la base estándar y recuperar los elemen no cerosct de la matriz resultante 11. Asignar los elementos distintos de cero obtenidos a partir de la matriz resultante a la matriz dispersa en la ubicación correspondiente. Guardar la matriz de reconstrucción en el disco duro del ordenador.
Nota: El divergentes y los métodos de onda plana utilizan dos matrices de reconstrucción distintas.- Reparto de la matriz de la reconstrucción de una matriz GPU. Enter "SetUpP4_2Flash_4B_streaming_DW" para que diverge de imágenes de onda o "SetUpP4_2Flash_4B_streaming_PW" para obtener imágenes de onda plana en la ventana de comandos del Matlab y presionar "Enter" para crear un archivo de configuración para la adquisición de datos del canal de ultrasonido con el script asociado con la matriz gradual y proporcionado por el fabricante del sistema de ultrasonido. Nombre del archivo de configuración "P4-2Flash_DivergingWave.mat" para que diverge de imágenes de onda y "P4-2Flash_PlaneWave.mat" para obtener imágenes de onda plana.
Nota: Un paquete de software comercial tiene que ser instalado en el equipo to tire la matriz dispersa la reconstrucción de una matriz GPU.
- Reparto de la matriz de la reconstrucción de una matriz GPU. Enter "SetUpP4_2Flash_4B_streaming_DW" para que diverge de imágenes de onda o "SetUpP4_2Flash_4B_streaming_PW" para obtener imágenes de onda plana en la ventana de comandos del Matlab y presionar "Enter" para crear un archivo de configuración para la adquisición de datos del canal de ultrasonido con el script asociado con la matriz gradual y proporcionado por el fabricante del sistema de ultrasonido. Nombre del archivo de configuración "P4-2Flash_DivergingWave.mat" para que diverge de imágenes de onda y "P4-2Flash_PlaneWave.mat" para obtener imágenes de onda plana.
- Sincronizar el sistema de ultrasonido con el generador de función usando un disparador externo de manera que la adquisición de datos de ultrasonido alta velocidad de cuadro del hígado se inicia en el mismo tiempo que HIFU.
- Abra Matlab. Ejecute el script de configuración "SetUpP4_2Flash_4B.m" proporcionado por el fabricante del sistema de ultrasonido para utilizar la imagen en modo B. Nombre del archivo de configuración creado: "P4-2Flash_4B_Bmode.mat". Utilice el comando "VSX" y cuando "Nombre del archivo .mat al proceso:" se le solicita, introduzca el nombre del archivo de instalación "P4-2Flash_4B_Bmode.mat". Mueva ambos transductores y utilizar la pantalla en modo B que apareció en la pantalla del ordenador para posicionarlos en la región específica del hígado para la ablación. Objetivo a una región de aproximadamente 1 cm bajo la superficie del hígado para evitar una alta atenuación de ultrasonido debido a la absorción. Guardar una imagen en modo B convencional del hígado en el equipo.
Nota:Aquí hemos realizado ablaciones HIFU en 11 ubicaciones diferentes en dos muestras de hígado moviendo los transductores con el posicionador 3-D para cada ablación.
2. Ultrasonido Adquisición de Datos
- Abra Matlab. Utilice el comando "VSX" y cuando "Nombre del archivo .mat al proceso:" se le solicite, introduzca el nombre del archivo de instalación "P4-2Flash_DivergingWave.mat" para que diverge de imágenes de onda o "P4-2Flash_PlaneWave.mat" de onda plana formación de imágenes. Inicie el HIFU y aplicarlo durante 2 minutos a la región de destino.
- Adquirir los datos del canal de RF en 1.000 fotogramas por segundo durante 2 min usando ondas divergentes. Por otra parte, adquirir los datos del canal de RF en 1.000 fotogramas por segundo durante 2 min usando ondas planas.
- La transferencia de los datos a un ordenador central cada 200 marcos a través de un cable PCI Express. Alternativamente, para la transmisión en tiempo real, adquirir los datos del canal de RF a 167 fotogramas por segundo durante 2 min utilizando ondas planas y transfer los datos a un ordenador central cada 2 marcos.
Nota: Los métodos de imagen con el conjunto de los 200 marcos proporciona alta resolución temporal dentro de cada conjunto, sino crear espacios entre cada conjunto y es apropiado para el procesamiento fuera de línea. El método de imagen a 167 fps con una resolución temporal inferior, pero no crea brechas a través de todo el tiempo de ablación y es apropiado para la transmisión en tiempo real. - Reparto de la matriz de datos de canal de RF para una sola matriz GPU precisión con Matlab. Multiplicar la matriz de datos de canal de RF por la matriz de reconstrucción para obtener los datos de RF 11 reconstruidas.
3. Desplazamiento de imagen
- Crear un filtro de paso bajo Butterworth 6º orden en 4 MHz frecuencia de corte utilizando el sistema DSP Toolbox de Matlab. Aplicar este filtro de paso bajo a los datos de RF reconstruidas para filtrar el componente de 4,5 MHz HIFU.
- Estimar el desplazamiento axial entre cuadros consecutivos usando 1-D correlación cruzada normalizadacon una longitud de 3,1 mm-ventana y 90% de superposición.
- Crear un filtro de paso bajo Butterworth 6º fin a 100 Hz frecuencia de corte utilizando el sistema DSP Toolbox de Matlab. Aplicar este filtro de paso bajo para los datos de desplazamiento temporal usando Matlab para recuperar el componente de frecuencia 50 Hz-oscilatorio.
- Definir una región de interés (ROI) como la región focal en -6 dB (1,7 x 0,4 mm en agua) y situada a 70 mm de distancia de la superficie del transductor. Extraer los datos de desplazamiento en este retorno de la inversión. Estimar la relación de desplazamiento de señal a ruido (SNR d) en la región focal después de 2 min de la ablación como la relación entre el desplazamiento medio y la desviación estándar del desplazamiento en la ROI.
- Se extrae la señal de desplazamiento temporal de 50 Hz en el foco de los datos de la matriz de desplazamiento. Convertir la señal de desplazamiento temporal en el foco en sonido audible usando Matlab.
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Representative Results
En streaming en tiempo real de desplazamiento HMI durante la ablación HIFU se puede obtener utilizando imágenes de onda divergentes y avión. Figura 2 es una captura de pantalla de vídeo que muestra visualización en tiempo real de la fuerza de radiación acústica desplazamiento inducido por el uso de imágenes de onda plana en in vitro caninos hígados durante la ablación HIFU . Los desplazamientos se transmiten en tiempo real en la pantalla del ordenador a una velocidad marco de la pantalla de 4.5 Hz. Desplazamientos positivos se muestran en desplazamientos rojos y negativos en azul. Las lesiones fueron entregados con éxito utilizando HIFU ablación. La Figura 3 muestra la lesión obtenido en el hígado después de la ablación correspondiente a la Figura 2.
Disminución del pico HMI desplazamiento negativo de amplitud durante la ablación HIFU se pueden obtener imágenes tanto con imágenes de onda divergentes y avión. La figura 4 muestra el desplazamiento negativo máximo HMI en diferentes etapas de la ablación con divergentes y onda planaformación de imágenes. Desplazamientos negativos de los picos se muestran tanto con y sin recubrimiento en el modo B para ver más claramente el patrón de desplazamiento y de ver la región de orientación en el hígado, respectivamente. El 50 Hz HMI sonido desplazamiento correspondiente a la ablación monitoreado con onda plana (Figura 4C) fue incorporada al vídeo. La disminución de HMI amplitud de desplazamiento debido a la ablación puede ser oído que proporciona una herramienta de supervisión adicional. Figura 4 también indica que el tamaño de la región excitada por aumentos HIFU durante la ablación. Figura 5A y 5B muestra los desplazamientos HMI en la región focal durante la ablación para la onda divergente y el plano respectivamente. La disminución de la magnitud de desplazamiento HMI es claramente visible tanto para divergentes y de formación de imágenes de onda plana. Figura 6 muestra la disminución de pico a pico de desplazamiento para todas las ubicaciones de orientación en el hígado, tanto para divergente (Figura 6A) y el plano (Figura 6B) de formación de imágenes de onda. La disminución de desplazamiento de pico a pico para onda plana no es significativamente diferente para la obtenida para divergente de onda.
Se encontró formación de imágenes de onda plana para tener un SNR mayor d en el foco de divergente de formación de imágenes de onda. La Figura 7 muestra la SNR d en el ROI para todas las posiciones de lesión en el hígado para divergente (Figura 7A) y el plano (Figura 7B) de formación de imágenes de onda . El SNR d promedio de avión era 1,7 veces mayor que para divergentes de imágenes de onda.
Figura 1. Montaje experimental. (A) Representación del sistema HMIFU. (B) Imagen del montaje experimental.om / archivos / ftp_upload / 53050 / 53050fig1large.jpg "target =" _ blank "> Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2. En tiempo real desplazamientos HMI. Captura de pantalla del ordenador que muestra la transmisión en tiempo real de los desplazamientos de operador con imágenes onda plana durante la ablación HIFU de un hígado canino a 4,5 Hz frecuencia de imagen de visualización. El panel de la parte izquierda muestra los desplazamientos HMI filtrados y el panel lateral de la derecha muestra los desplazamientos HMI filtrados superpuestos en la pre-ablación B-mode del hígado. Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3. lesión inducida por HIFU. Imagen de la sección transversal media de una lesión después del tratamiento HIFU. Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4. divergentes y de formación de imágenes de onda plana de los desplazamientos. Pico de imágenes HMI desplazamiento negativo durante la ablación HIFU de un hígado canino usando divergente de onda sin superposición en modo B (A), con superposición de modo B (B), utilizando imágenes de onda plana sin superposición en modo B (C) y con el modo B de superposición (D). El 50 Hz HMI sonido desplazamiento correspondiente a la ablación monitoreado con onda plana (Figura 4C) fue incorporada al vídeo. Parrendar clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5. HMI desplazamiento focal. HMI desplazamiento en la región focal durante la ablación HIFU usando divergente (A) y el plano (B) de imágenes de onda. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 6. disminución desplazamiento pico a pico. Disminución desplazamiento pico a pico en la región focal durante la ablación HIFU usando divergente (A) y el plano (B) de imágenes de onda. Por favor,haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 7. Desplazamiento relación señal-ruido. La relación de desplazamiento de señal a ruido en el foco de divergencia (A) y el plano (B) de imágenes de onda para una posición diferente de la ablación. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura .
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Discussion
Monitoreo en tiempo real de las lesiones HIFU es importante para asegurar la entrega adecuada y eficiente de la lesión. Como las formas de lesión, el tejido se pone rígido y su amplitud de movimiento bajo excitación disminuye. La aplicación de HIFU en una región de los resultados de tejido en una fuerza de radiación acústica que induce el desplazamiento del tejido. El cambio relativo en el desplazamiento es un sustituto de cambio relativo en la rigidez del tejido. Esta técnica ofrece la ventaja de seguimiento de lesión HIFU sin detener el tratamiento en contraste con otros métodos basados en ultrasonido. La resolución temporal de la monitorización en tiempo real en este estudio (4.5 Hz) fue mayor que la obtenida en la ablación HIFU guiada por RM (1 Hz).
Rápido procesamiento de los datos de ultrasonido RF es un paso crítico para la transmisión en tiempo real de los desplazamientos. La reconstrucción de la imagen es el paso más lento de la tramitación. En este protocolo, la velocidad de la reconstrucción de la imagen se optimizó mediante la obtención de todo el marco de USIng de una sola operación. Esta operación consiste en la multiplicación de los datos del canal de RF por una matriz. Sólo los elementos no nulos de la matriz se asignaron para optimizar el tiempo de cálculo y la
multiplicación se realizó en una GPU. Un método de correlación cruzada normalizada 1-D rápido se utilizó para estimar los desplazamientos. Una superposición de ventana de 80% permite un buen equilibrio entre el tiempo de cálculo y la resolución axial de las imágenes de desplazamiento.
El método de conformación de haz de transmisión también puede afectar a la calidad de la imagen desplazamiento. El SNR d resultó ser significativamente menor para divergentes que para plano de la imagen de onda con una muestra de dos t-test. La magnitud del desplazamiento también fue menor para divergente que para formación de imágenes de onda plana. Esto podría explicarse por el hecho de que la dirección axial de la onda divergente no está alineada con el haz de HIFU en todo el ROI debido a la naturaleza divergente de la onda encontraste con la onda plana. La disminución de desplazamiento inferior-pico a pico encontrado de lesión # 3 para formación de imágenes de onda divergente puede ser debido a la presencia de un buque en el centro de la lesión observada después de patología macroscópica. Cuanto más baja SNR d encontrado de lesión # 4 para obtener imágenes de onda plana puede ser debido a la proximidad del foco a la superficie del hígado. También hay que señalar que la atenuación debida a la dispersión geométrica en la dirección lateral se produce para las ondas divergente y no para onda plana que puede afectar la calidad de la estimación de movimiento. Sin embargo, cuando se utiliza el mismo transductor de ultrasonido, la formación de imágenes de onda divergente ofrece un campo de visión más amplio de imágenes onda plana que es de interés para continuamente la imagen de la mayor parte de la región para la ablación.
En este protocolo, una red en fase se utilizó para la imagen de los desplazamientos de manera que fue fotografiada solamente una sección transversal de la región de ablación. Un transductor de matriz 2-D podría ser utilizado para la imagen ttodo él volumen de la región sometida a ablación. La ablación en diferentes lugares del hígado se consigue moviendo el transductor en relación con el hígado. De dirección del haz se podría realizar con la sonda de HIFU para dirigirse a diferentes lugares de la región a ser tratada para permitir más correcta orientación. Además de las mejoras técnicas antes mencionadas, las direcciones futuras incluyen la traducción clínica de este método.
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Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| P4-2 Phased array | ATL | ||
| H-178 HIFU transducer | Sonic Concepts | ||
| 3-D positioner | Velmex Inc. | ||
| AT33522A function generator | Agilent Technologies | ||
| V-1 ultrasound system | Verasonics | ||
| 3100L RF amplifier | ENI | ||
| Matching network | Sonic Concepts | ||
| Degasing system | Sonic Concepts | ||
| Programming software | Matlab | ||
| Jacket software package | Accelereyes |
References
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