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Bioengineering

Um protocolo Experimental para avaliar o desempenho de novas sondas de ultrassom baseado na tecnologia CMUT na aplicação de imagens do cérebro

Published: September 24, 2017 doi: 10.3791/55798
Automatic Translation
1, 2, 3, 4, 5, 6, 1
1Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Pavia, 2Department of Information Engineering, University of Florence, 3Department of Engineering, Roma Tre University, 4FTMTR&D/SPA, STMicroelectronics, 5Brain Connectivity Center, BCC, Istituto Neurologico Nazionale Fondazione C. Mondino I.R.C.C.S., 6Department of Molecular Medicine - Unit of Pathology, University of Pavia, Foundation IRCCS Policlinico San Matteo

Summary

O desenvolvimento de novas sondas de ultra-som (US), baseado na tecnologia capacitiva microusinado transdutor ultra-sônico (CMUT) requer uma avaliação realista antecipada dos recursos de imagem. Descreveremos um protocolo experimental repetível para aquisição de imagens de US e comparação com imagens de ressonância magnética, usando um cérebro bovino ex vivo como um alvo de imagem.

Abstract

A possibilidade de realizar uma avaliação precoce e repetível do desempenho de imagem é fundamental no design e processo de desenvolvimento de novo ultra-som (US) sondas. Particularmente, uma análise mais realista com alvos de imagens específicas do aplicativo pode ser extremamente valiosa para avaliar o desempenho esperado de sondas dos EUA em seu campo clínico potencial de aplicação.

O protocolo experimental apresentado neste trabalho foi propositadamente concebido para fornecer um processo de avaliação de específicas do aplicativo para recém-desenvolvido nos sonda protótipos baseados na tecnologia capacitiva microusinado transdutor ultra-sônico (CMUT) em relação a imagens do cérebro.

O protocolo combina o uso de um cérebro bovino fixado em formalina como o destino da imagem latente, o que garante tanto realismo e repetibilidade dos procedimentos descritos e das técnicas de neuronavigation emprestadas de neurocirurgia. A sonda dos EUA na verdade está ligada a um sistema que adquire os dados de posição e permite a superposição de imagens dos Estados Unidos para fazer referência a imagens de ressonância magnética (RM) do cérebro de rastreamento de movimento. Isto fornece um meio para peritos humanos para realizar uma avaliação qualitativa visual da sonda E.U. desempenho de imagem e comparar as aquisições feitas com diferentes sondas. Além disso, o protocolo baseia-se na utilização de um sistema completo e aberto de pesquisa e desenvolvimento para aquisição de imagens dos Estados Unidos, ou seja, o scanner de ultrassom avançado abre plataforma (ULA-OP).

O manuscrito descreve detalhadamente os instrumentos e procedimentos envolvidos no protocolo, em particular para a calibração, aquisição de imagens e registro de imagens dos EUA e senhor. Os resultados obtidos provam a eficácia do protocolo geral apresentado, que é inteiramente aberto (dentro dos limites da instrumentação envolvido), repetíveis e abrange todo o conjunto de atividades de aquisição e processamento para imagens dos EUA.

Introduction

O mercado crescente para scanners de pequeno e portátil ultra-som (US) está levando ao desenvolvimento de novas sondas ecográficos em que parte do condicionamento de sinal e beamforming eletrônica está integrada no punho da sonda, especialmente para geração de imagens 3D/4D 1. tecnologias emergentes, particularmente adequadas para atingir este elevado nível de integração incluem microusinado Transdutores Ultrassônicos (MUTs)2, uma classe de transdutores de Micro Electro-Mechanical System (MEMS), fabricadas em silicone. Em particular, MUTs capacitivo (CMUTs) finalmente chegaram a uma maturidade tecnológica que os torna uma alternativa válida para transdutores piezoelétricos para próxima geração ultra-som sistemas de imagem3. CMUTs são muito atraentes devido a sua compatibilidade com tecnologias de microeletrônica, largura de banda larga - que produz uma maior resolução de imagem - alta eficiência térmica e, acima de tudo, sensibilidade elevada4. No contexto do projeto ENIAC JU DeNeCoR (dispositivos para NeuroControl e Neuroreabilitação)5, sondas CMUT estão sendo desenvolvidos6 para o cérebro dos EUA aplicativos (por exemplo, neurocirurgia), de imagem, onde a alta qualidade imagens 2D/3D/4D e Represtação precisa de estruturas cerebrais são necessários.

No processo de desenvolvimento de novas sondas de E.U., a possibilidade de executar avaliações de início do desempenho de imagem é fundamental. Técnicas de avaliação típica envolvem medir parâmetros específicos, como resolução e contraste, com base em imagens de fantasmas imitando tecido com alvos incorporados de geometria conhecida e ecogenicidade. Uma análise mais realista com alvos de imagens específicas do aplicativo pode ser extremamente valiosa para uma avaliação inicial do desempenho esperado dos E.U. sondas em sua aplicação potencial em um campo clínico específico. Por outro lado, a repetibilidade completa das aquisições é fundamental para testes comparativos de diferentes configurações ao longo do tempo, e este requisito exclui na vivo experiências completamente.

Vários trabalhos na literatura sobre técnicas de diagnóstico de imagem propuseram o uso de ex vivo espécimes animais7, cadáver cérebros8ou tecido imitando os phantoms9 para finalidades diferentes10, que inclui o teste de métodos de imagem, algoritmos de registro, sequências de ressonância magnética (RM) ou o feixe dos EUA-padrão e resultando a qualidade da imagem. Por exemplo, no contexto da imagem latente do cérebro, Lazebnik et al 7 usado um cérebro de ovelha fixada em formol para avaliar um método de registro Sr 3D novo; da mesma forma, Choe et al 11 investigou um procedimento para o registo do Sr e imagens de microscopia de luz de um cérebro de macaco coruja fixo. Um fantasma de cérebro álcool polivinílico (PVA) foi desenvolvido em9 e usado para realizar aquisições de imagem multimodal (ou seja, senhor, dos EUA e tomografia computadorizada) para gerar uma imagem compartilhada dataset12 para o teste de registro e algoritmos de geração de imagens.

Em geral, estes estudos confirmam que o uso de uma meta realista para aquisições de imagem é realmente um passo essencial durante o desenvolvimento de uma nova técnica de imagem. Isto representa um estágio mais crítico ao projetar um novo dispositivo de imagem, como a sonda CMUT nos apresentado neste trabalho, que está ainda em fase de prototipagem e precisa de extensa e reprodutíveis testes ao longo do tempo, para um ajuste exato de todo o projeto parâmetros antes de sua realização final e possível validação em aplicações na vivo (como em13,14,,15).

O protocolo experimental descrito neste trabalho foi concebido, portanto, prever um procedimento de avaliação de imagem robusta, específicos do aplicativo recém-desenvolvidos E.U. sondas baseadas na tecnologia CMUT. Para garantir tanto realismo e repetibilidade, bovina cérebros (obtidos por meio da padrão alimentar comercial a cadeia de suprimento), fixados em formalina foram escolhidos como alvos de imagem. O procedimento de fixação garante a preservação a longo prazo das características do tecido mantendo satisfatórias qualidades morfológicas e propriedades de visibilidade em ambos os EUA e o Sr. imagem latente de16,17.

O protocolo para a avaliação da qualidade da imagem dos EUA aqui descrito também implementa um recurso emprestado de neuronavigation técnicas utilizadas para neurocirurgia15. Em tais abordagens, E.U. sondas são conectadas a um sistema que fornece a posição espacial e dados de orientação em tempo real de rastreamento de movimento. Desta forma, EUA imagens adquiridas durante atividades cirúrgicas podem ser automaticamente registradas e visualizadas, para orientação, em superposição pré-operatório senhor imagens do cérebro do paciente. Para os fins do protocolo apresentado, a superposição com imagens do senhor (que são considerados como o padrão ouro em imagens do cérebro) é de grande valor, uma vez que permite que especialistas humanos avaliar visualmente que morfológica e características de tecido são reconhecíveis em as imagens dos EUA e, vice versa, para reconhecer a presença de artefatos de imagem.

A possibilidade de comparar imagens adquiridas com diferentes sondas de US se torna ainda mais interessante. O protocolo experimental apresentado inclui a possibilidade de definir um conjunto de poses de referência espacial para aquisições dos Estados Unidos, focadas em regiões mais característica-rico volume identificadas em uma inspeção visual preliminar das imagens do senhor. Uma ferramenta visual integrada, desenvolvida para o Paraview aberto fonte software sistema18, fornece orientações aos operadores para combinar essas poses predefinidos durante as fases de aquisição de imagem dos EUA. Para os procedimentos de calibração exigidos pelo protocolo, é fundamental para equipar todos os espécimes de alvo - biológicos ou sintéticos - com Marcos posição predefinida que fornecem referências espaciais sem ambiguidades. Tais pontos de referência devem ser visível em imagens tanto EUA como Senhor e fisicamente acessível para medições feitas com o sistema de rastreamento de movimento. Os elementos do Marco escolhido para o experimento são pequenas esferas de vidro Flint, cuja visibilidade nas imagens tanto EUA como deputado foi demonstrada na literatura19 e confirmada por varreduras de EUA e senhor preliminares realizadas antes das experiências apresentadas.

O protocolo apresentado se baseia o ultra-som avançado abre plataforma (ULA-OP)20, uma investigação completa e aberta e sistema de desenvolvimento para nós aquisição de imagem, que oferece muito mais amplo experimentais possibilidades que comercialmente disponíveis scanners e serve como uma base comum para a avaliação dos diferentes sondas dos EUA.

Em primeiro lugar, os instrumentos utilizados neste trabalho são descritos, com especial referência para recém-projetado sonda CMUT. O protocolo experimental é introduzido em detalhe, com uma descrição detalhada de todos os procedimentos envolvidos, desde a concepção inicial de calibração do sistema, de pós-processamento e aquisição de imagem. Finalmente, as imagens obtidas são apresentadas e os resultados são discutidos, juntamente com sugestões para futuros desenvolvimentos deste trabalho.

Instrumentação

Protótipo de sonda CMUT

Os experimentos foram realizados utilizando um recém-desenvolvido 256-elemento CMUT matriz linear protótipo, projetado, fabricado e embalado no laboratório Acoustoelectronics (ACULAB) da Universidade de Roma Tre (Roma, Itália), usando o processo de fabricação reversa CMUT ( RFP)4. RFP é um microfabrication e embalagem tecnologia, especificamente concebida para a realização de transdutores de MEMS para nos aplicativos, segundo a qual a microestrutura CMUT é fabricada no seguinte de silício de imagem de uma "invertida" abordagem21. Em comparação com outras tecnologias de fabricação de CMUT, RFP rende para melhorar o desempenho de imagem devido a alta uniformidade da geometria das células CMUT ao longo de todo o array e ao uso de materiais de engenharia acústica no pacote de cabeça de sonda. Uma característica importante do RFP é que as almofadas de interconexão elétricas estão localizadas na parte traseira do morrer CMUT, que facilita a 3D-integração de matrizes 2D e front-end multi-canal de eletrônicos.

A matriz CMUT 256-elemento foi projetada para operar em uma faixa de frequência centrada em 7,5 MHz. Um pitch de elemento de 200 µm foi escolhido para a matriz, resultando em uma largura de campo de visão máxima de 51,2 mm. A altura dos elementos da matriz única do CMUT foi definida para obter um desempenho adequado em termos de resolução lateral e capacidade de penetração. Uma altura de elemento de matriz de 5 mm foi escolhida a fim de obter uma largura de feixe de-3 dB de 0,1 mm e profundidade de foco de 1,8 mm de 7,5 MHz,-3 dB quando o foco da elevação de fixação a uma profundidade de 18 mm, através de uma lente acústica. 195 elementos de matriz de todo o µm obtiveram-se organizando e eletricamente conectando em paralelo 344 células CMUT circulares, seguindo um layout hexagonal. Consequentemente, a resultante 5 µm-elemento de distância, ou seja, do corte, coincide com a separação de membrana-para-membrana. Uma representação esquemática da estrutura de uma matriz CMUT é relatada na Figura 1.

Figure 1
Figura 1: estrutura de matriz CMUT. Representação esquemática da estrutura de uma matriz CMUT: matriz de elementos compostos de várias células ligadas em paralelo (um), layout da microestrutura CMUT (b); seção transversal de uma célula CMUT (c). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

O CMUT microfabrication parâmetros, ou seja, a lateral e verticais dimensões da placa e eletrodos, foram definidos usando simulações de modelagem de elemento finito (FEM) com o objectivo de obter uma operação de imersão de banda larga, caracterizada por uma resposta de frequência centrada em 7,5 MHz e uma 100%-6 dB bidirecional fracionária de largura de banda. A altura da cavidade, ou seja, o fosso, foi definida para atingir uma tensão de colapso de 260 V para maximizar a sensibilidade nos dois sentidos, com o CMUT a 70% do colapso tensão4, considerando uma tensão de sinal de excitação máxima V 80 de polarização. A tabela 1 resume os principais parâmetros geométricos do microfabricated CMUT.

Parâmetros de projeto de matriz CMUT
Parâmetro Valor
Matriz
Número de elementos 256
Arremesso de elemento 200 µm
Comprimento do elemento (elevação) 5 mm
Foco fixo de elevação 15 mm
Microestrutura CMUT
Diâmetro da célula 50 µm
Diâmetro do eletrodo 34 µm
Distância lateral de célula para célula 7,5 µm
Espessura da placa 2,5 µm
Altura do Gap 0,25 µm

Tabela 1. Parâmetros de sonda CMUT. Parâmetros geométricos da sonda linear-matriz CMUT e microestrutura de célula CMUT.

O processo de embalagem utilizado para integrar a matriz CMUT na cabeça sonda é descrito na referência4. A lente acústica foi fabricada usando uma borracha de silicone de temperatura vulcanizada (RTV) dopada com nanopós de óxido metálico para corresponder à impedância acústica da água e evitar reflexos espúrios para a interface de22. O composto resultante foi caracterizado por uma densidade de 1280 kg/m3 e uma velocidade de som de 1100 m/s. Um raio de curvatura de 7 mm foi escolhido para a lente cilíndrica, levando a um enfoque geométrico de 18 mm e espessura máxima de aproximadamente 0,5 mm acima da superfície do transdutor. Uma foto da cabeça CMUT sonda é mostrada na Figura 2(a).

Figure 2
Figura 2: sonda CMUT. Cabeça da sonda CMUT desenvolvida, incluindo a matriz linear de transdutores e lente acústica (um), e a sonda CMUT completa com conector (b). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

A cabeça de sonda CMUT foi acoplada para o identificador de sonda contendo eletrônica de front-end analógico multicanal recepção e um cabo multipolar para a conexão ao scanner dos EUA. O circuito eletrônico do canal único é um alta impedância de entrada 9 dB ganho tensão amplificador que fornece a corrente elétrica necessária para conduzir a impedância do cabo. A eletrônica multicanal, descrita na referência 4, baseia-se em uma topologia de circuito, incluindo um receptor de baixo ruído ultrabaixo-poder e um switch integrado para a duplexação de sinal de transmissão/recepção. Fonte de alimentação eletrônica front-end e a tensão de polarização de CMUT são gerados por uma fonte de alimentação personalizado e alimentados à sonda através do cabo multipolar. A sonda completa é mostrada na Figura 2(b).

Sondas de E.U. piezoelétricas

Para comparação qualitativa das imagens obtidas com a sonda CMUTacima, duas sondas de E.U. piezoelétricas comercialmente disponíveis foram incluídas nos experimentos. O primeiro é uma sonda linear-matriz com 192 transducing elementos, um arremesso de 245 µm e uma largura de banda fracionário 110% centrado em 8 MHz. Esta sonda foi usada para adquirir imagens 2D modo-B. A segunda sonda é uma sonda para a imagem em 3D com uma matriz linear mecanicamente varrida de 180 transducing elementos, com um arremesso de 245 µm e uma largura de banda fracionário 100% centrado em 8,5 MHz. Um motor de passo colocado dentro da sonda permite varrer a matriz linear para adquirir vários aviões, que podem ser usados para reconstruir uma imagem 3D da digitalizados volume23de habitação.

Sistema de ULA-OP

A aquisição de imagens dos Estados Unidos foi realizada empregando o ULA-OP sistema20, que é uma completo e aberto investigação e desenvolvimento sistema americano, concebido e realizado no laboratório de Design de sistemas de microeletrônica da Universidade de Florença, Itália. O sistema de ULA-OP pode controlar, tanto na transmissão (TX) e recepção (RX), até 64 canais independentes ligados através de uma matriz de interruptor uma sonda dos EUA com até 192 piezoelétricos ou CMUT transdutores. As sistema arquitetura características dois processamento principal placas, uma placa analógica (AB) e uma câmara Digital (DB), ambos contidos em um rack, que são concluídos por um quadro de alimentação e uma placa de costas-plano que contém o conector da sonda e todo o roteamento interno componentes. O AB contém o front-end para os transdutores de sonda, em particular os componentes electrónicos para o condicionamento analógico de 64 canais e a matriz de interruptor programável que mapeia dinamicamente os canais TX-RX para transdutores. O DB é responsável por beamforming em tempo real, sintetizando os sinais de TX e o RX de processamento ecoam para produzir a saída desejada (por exemplo imagens de modo-B ou ultra-som Doppler). Vale destacar que o sistema de ULA-OP é totalmente configurável, daí o sinal em TX pode ser qualquer forma de onda arbitrária dentro da largura de banda do sistema (por exemplo, os pulsos de três níveis, seno-rajadas, silvos, códigos de Huffman, etc.) com um máximo amplitude de 180 Vpp; Além disso, a estratégia de beamforming pode ser programada de acordo com os padrões mais recentes com foco (por exemplo, focado onda, linha de transmissão, onda plana, divergindo ondas, feixes de difração limitada, etc.)24,25 . No nível do hardware, essas tarefas são compartilhadas entre cinco campo Programmable Gate Arrays (FPGAs) e um processador de sinal Digital (DSP). Com mecanicamente-varrido de imagem 3D sondas, como o descrito acima, o sistema OP-ULA também controla o motor de passo dentro da sonda, para aquisição sincronizada de quadros 2D individuais em cada posição da matriz do transdutor.

O sistema de ULA-OP pode ser re-configurado em tempo de execução e adaptado às diferentes sondas dos EUA. Comunica-se através de um canal USB 2.0 com um computador host, equipado com uma ferramenta de software específico. O último tem uma interface gráfica configurável que fornece a visualização em tempo real de imagens dos Estados Unidos, reconstruída em vários modos; com sondas volumétricas, por exemplo, duas imagens de modo-B de aviões perpendiculares no volume digitalizado podem ser exibidas em tempo real.

A principal vantagem do sistema de ULA-OP para os fins do protocolo descrito é o que permite um fácil ajuste dos parâmetros de TX-RX e oferece acesso completo aos dados coletados em cada etapa do processamento de cadeia26, também tornando possível sinal para testar novas modalidades de imagem e beamforming técnicas27,28,29,30,31,32,33.

Sistema de rastreamento de movimento

Para gravar os EUA sonda posição durante a aquisição de imagens, um movimento óptico, sistema de rastreamento foi empregada34. O sistema é baseado em uma unidade de sensor que emite luz infravermelha através de dois iluminadores ((LEDs) de diodos emissores de luz) e usa dois receptores (ou seja, uma lente e um dispositivo de carga acoplada (CCD)) para detectar a luz refletida por vários passivo de propósito específico marcadores dispostos em formas rígidas predefinidas. Informações sobre luz refletida é então processadas por uma CPU de bordo para calcular dados de posição e a orientação, que podem ser transferidos para um computador host conectado via USB 2.0. O mesmo link pode ser usado para controlar a configuração da unidade de sensor.

A unidade de sensor navios juntamente com um conjunto de ferramentas, cada um dotado de quatro marcadores reflexivo disposto em uma configuração geométrica rígida. O sistema de rastreamento de movimento pode controlar até seis ferramentas rígidas distintas simultaneamente, em uma frequência de trabalho de aproximadamente 20 Hz. Duas dessas ferramentas foram usados para estes experimentos: uma ferramenta de ponteiro, que permite adquirir a posição 3D tocado por sua ponta, e uma ferramenta grampo-equipado, que pode ser anexada à sonda E.U. sob teste (ver Figura 14).

No lado do software, o rastreador de movimento possui uma interface de programação de aplicativo serial de baixo nível (API) para ambos unidade controle e aquisição de dados, que pode ser acessado via USB. Por padrão, posição e orientações são retornadas como itens de entradas múltiplas, ou seja, uma entrada por cada ferramenta sendo controlada. Cada entrada contém uma posição 3D (x, y, z) expressado em milímetros e uma orientação (q0, qx, q,y, qz) expressado como um quaternion. O sistema também vem com uma caixa de ferramentas de instrumentos de software de alto nível, que inclui uma ferramenta de acompanhamento gráfico para visualização e medição em tempo real as posições/orientações de várias ferramentas dentro do campo de visão da unidade do sensor.

Componentes de software, integração e visão geral do sistema

O diagrama na Figura 3 resume a instrumentação adotada para o protocolo, também descrevendo o fluxo de dados que flui entre os sistemas.

Figure 3
Figura 3: diagrama de blocos da integração de sistema e instalação de hardware todo. A sonda dos EUA é conectada ao sistema de ULA-OP que se comunica através de USB com o notebook para aquisição de imagens dos Estados Unidos. Ao mesmo tempo, o notebook também é ligado via USB para o sistema, para aquisição de dados de posição, movimento e via Ethernet na estação de trabalho, processamento de dados. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Além das sondas dos EUA, o rastreador de movimento e o sistema de ULA-OP, que têm sido descritos acima, a instalação também inclui dois computadores, ou seja, um caderno e uma estação de trabalho. O primeiro é o principal front-end para instrumentação, recebendo e sincronizando os dois fluxos de dados entrada principal: as imagens dos EUA provenientes do sistema ULA-OP e o posicionamento de dados desde o rastreador de movimento 3D. Ele também fornece um feedback visual ao operador para as imagens incorporadas. A estação de trabalho tem substancialmente maior capacidade de armazenamento e poder computacional. Ele fornece suporte de retaguarda para pós-processamento de imagem e um repositório para os conjuntos de dados de imagem combinados. A estação de trabalho também é usadapara a visualização de imagens dos EUA e senhor, incluindo a possibilidade de visualização 3D simultânea de imagens multimodais registradas.

Um requisito fundamental para os experimentos de aquisição de imagem é a sincronização com os dois fluxos de dados principal. O rastreamento de movimento e sistemas de ULA-OP são instrumentos independentes que ainda não suportam uma sincronização explícita das atividades. Devido a isto, as informações de posição e dados de imagem dos EUA precisa ser devidamente combinados para detectar a correta posição 3D da sonda dos EUA na época cada fatia da imagem foi adquirida. Para este efeito, um aplicativo de registro específico foi desenvolvido para gravação e carimbo de hora em tempo real dos dados fornecidos pelo movimento de rastreamento sistema, modificando-se um componente de software C++ que é incluído, neste caso, no controlador de movimento em si. Normalmente, sistemas de rastreamento de movimento apresentam uma API de nível inferior que permite a captura de dados em tempo real e transcrevendo-os para um arquivo.

O método de sincronização adotado funciona da seguinte maneira. Cada entrada no arquivo produzido pelo log de aplicativo é aumentada com um carimbo de hora no formato "AAAA-MM-ddThh:mm:ss.kkk", onde: y = ano, M = mês, d = dias, h = horas, m = minuto, s = segundo, k = milissegundos. O software baseado em PC de ULA-OP (linguagens de programação C++ e MATLAB) calcula o inicial e final do tempo de cada sequência de aquisição de imagem e armazena essas informações em cada imagem em formato de .vtk. Para fornecer uma referência temporal comum durante as experiências, ambos os procedimentos acima do software são executados no computador front-end na Figura 3. Timestamps produzidos desta forma são usados pelos procedimentos do software de pós-processamento que produzem o dataset final (Veja o protocolo, seção 8).

Outro componente de software específico foi realizado e executado na estação de trabalho para fornecer feedback em tempo real para o operador, comparando o atual EUA sonda de posição para imagens do senhor e, em particular, o conjunto de posições predefinidas. Uma rotina de software de servidor em Python processa o arquivo de log do rastreador de movimento, traduz o atual EUA sonda posição em uma forma geométrica e envia os dados para um servidor Paraview. Um cliente Paraview conecta-se ao mesmo servidor Paraview e em tempo real exibe a posição da forma geométrica, sobreposta em uma imagem do senhor e de mais formas geométricas descrevendo as poses predefinidas. Um exemplo da visualização em tempo real resultante é mostrado na Figura 17.

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Protocol

todos os espécimes biológicos mostrados neste vídeo foram adquiridos através da cadeia alimentar padrão. Estes espécimes foram tratados em conformidade com os regulamentos de segurança e ética das instituições envolvidas.

Nota: O diagrama na Figura 4 resume as 8 principais etapas do presente protocolo. Fases 1 a 4 envolvem atividades iniciais, a efectuar pelo menos uma vez antes do início da aquisição de imagens de US e estágios de processamento. Estes estágios iniciais são as seguintes: 1. Projeto preliminar de instalação do experimental e um fantasma de ágar (para ser utilizado em procedimentos de calibração); 2) elaboração do cérebro bovino ex vivo; 3. aquisição de imagens de senhor do cérebro; 4. definição de poses qualitativos para ser usado como alvo para aquisição de imagens dos Estados Unidos. Etapas 5 a 8 referem-se a aquisição e processamento de imagens dos Estados Unidos. Estes estágios são: 5. instalação experimental, em que todos os instrumentos estejam conectados e integrados, e todos os alvos são posicionados e verificados; 6. calibração da sonda dos EUA equipada com marcadores passivos para navegação; 7. aquisição de imagens dos Estados Unidos do cérebro bovino imergidas em água, ambos em poses predefinidos e na " modeŔ à mão livre 8. pós-processamento e visualização do Sr combinado / U.S. imagem dataset. Enquanto o estágio 5 pode ser executado apenas uma vez, no início das atividades experimentais, etapas 6 e 7 devem ser repetidas por cada sonda dos EUA envolvida. Passo 8 pode ser executado apenas uma vez em todo combinado dataset, quando forem concluídas todas as aquisições.

Figure 4
Figura 4 : fluxo de trabalho do protocolo Experimental. O diagrama de blocos ilustra as principais etapas do protocolo, incluindo uma lista das principais operações em cada etapa. Passos 1-5 envolvem atividades iniciais e preparação da instalação para nós aquisições; assim, estão a ser realizadas apenas uma vez. Etapas 6 e 7 envolvem aquisições dos EUA e devem ser repetidas para cada sonda. Passo 8, que é pós-processamento de imagem, pode ser executado apenas uma vez no final. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

1. Projeto preliminar

  1. projeto e validação de Marco posicionamento
    Nota: O procedimento a seguir define uma estratégia coerente para o posicionamento de Marcos, para ser usado para a calibração do o movimento de rastreamento sistema descrito na secção 6.
    1. Preparar um manequim cabeça poliestireno cortando uma forma aproximadamente similar do cérebro bovino (altura = 180 mm, largura = 144 mm, comprimento = 84mm) usando uma faca.
      2. Cérebro de
    2. Inserir 6 padrões de 3 esferas de vidro Flint (3 mm de diâmetro) para o poliestireno, disposto nos vértices de um triângulo equilátero com lado de aproximadamente 15 mm e não mais longe do que 1 mm da superfície externa (ver Figura 5 ).
    3. Conectar-se a proposta de sistema de rastreamento para o notebook via USB. Abra a ferramenta de rastreamento, iniciar o rastreamento de movimento e verifique que ao tocar as esferas de vidro no cérebro poliestireno, a ferramenta ponteiro permaneça dentro do campo de visão rastreamento, para verificar a visibilidade e acessibilidade efectiva durante os experimentos.

Figure 5
Figura 5 : modelo de poliestireno de o cérebro usado durante a fase de projeto preliminar. A cabeça do manequim de poliestireno, cortar corretamente para imitar as dimensões do cérebro bovino, utilizou-se de escolher o posicionamento dos padrões de esfera de vidro no cérebro. Seis padrões triangulares de esferas, com um diâmetro de 3 mm, foram implantados no modelo de poliestireno como mostrado na foto, ou seja, três padrões à direita e três sobre os hemisférios do cérebro esquerdo. < um href="//ecsource.jove.com/files/ftp_ upload/55798/55798fig5large.jpg"target = blank" > clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

  1. fantasma preparação ágar
    Nota: estes passos permitem preparar um fantasma agar laboratório-feito para ser usado para procedimentos de calibração (seção 6.1).
    1. Em um béquer, diluir 100 g de glicerina e 30 g de ágar-ágar em 870 g de água destilada. Agitar a mistura, aumentando sua temperatura até 90 ° C, durante 10-15 min. Despeje a mistura para encher uma 13 x 10 x 10 cm prato de Papa e mantê-lo na geladeira pelo menos um dia.
    2. Retire o fantasma de ágar da geladeira. Cor 6 esferas de vidro com um esmalte amarelo (para melhor visibilidade) e inserir 2 padrões de 3 esferas de vidro cada em agar fantasma (ou seja, um cada lado principal do bloco), não mais distante da superfície superior a 1 mm ( Figura 6).
    3. Para a preservação quando não estiver em utilização, mergulhe o fantasma de ágar em uma solução de água e cloreto de benzalcônio, usando um recipiente de alimento plástico selado e mantê-lo na geladeira.

Figure 6
Figura 6 : fantasma de Agar. A figura mostra o fantasma de ágar, em que um padrão implantado das três esferas de vidro pintado de amarelo (indicado pelas setas pretas) é claramente visível na borda inferior. A dica de ferramenta ponteiro, usada para medir as posições de esfera durante a fase de calibração, também é mostrada perto do fantasma. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

2. preparação do cérebro bovino e fixação

  1. adquirir o ex vivo cérebro bovino do alimento padrão Cadeia de abastecimento. Transportá-lo no gelo (para preservação). Normalmente, como neste caso, o cérebro ex vivo é feito disponível depois de ter sido removido do animal.
  2. Remover o cérebro de gelo e coloque-o em uma capa de aspiração. Mantê-lo no bairro para as etapas de preparação subsequente. Isolar os hemisférios cerebrais, separando o cerebelo, mesencéfalo, pons e tronco cerebral com uma lâmina cirúrgica, cortando as estruturas na superfície ventral do cérebro.
  3. Usando o manequim de poliestireno como uma referência para o posicionamento, implante 6 padrões triangulares de 3 esferas no córtex frontal, temporal e occipital lóbulos. Certifique-se de que estão reunidas as condições predefinidas (ou seja, as distâncias da superfície e entre esferas). Para a visibilidade, marcar as posições de todas as esferas no cérebro de superfície com um tecido verde marcando o corante para histologia ( Figura 7).
  4. Imergir o formol solução de tampão de cérebro em 10%. Use um recipiente de plástico para peças anatômicas ( Figura 8). Deixa o cérebro em recipiente com formol pelo menos 3 semanas, até que o processo de fixação.
    Atenção: o formol é uma substância química tóxica e deve ser manuseado com cuidado; regulamentos específicos podem também se aplicar, por exemplo nos OSHA padrão 1910.1048 app.

Figure 7
Figura 7 : preparação do cérebro bovino e implantação das esferas vidro. O cérebro bovino é preparado por um patologista especialista removendo as peças anatômicas em excesso e depois implantar os padrões de esfera de vidro, de acordo com a configuração anteriormente projetada (a). As posições de esfera então são marcadas com um corante verde na superfície do cérebro (b). clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 8
Figura 8 : fixação do cérebro bovino em formol. O cérebro bovino com as esferas de vidro implantado está imerso em solução de formol a 10% tamponada, dentro de um recipiente plástico para peças anatômicas (um). Após um período de no mínimo 3 semanas, o processo de fixação é completa (b) e o cérebro pode ser usado para aquisições de imagem. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. aquisição de imagens do senhor

  1. extrair o cérebro da solução de formalina, lavagem em água durante a noite, colocá-lo em um recipiente de plástico limpo e selá-lo
  2. Colocar o recipiente para a bobina de Sr. cabeça e coloque-o no scanner MR.
    3. Senhor
  3. executar varreduras empregando um scanner Senhor T 3, dotado de uma bobina de cabeça 32 canais ( Figura 9). Adquira três conjuntos de imagens usando T1, T2 e CISS sequências com uma resolução de 0.7x07x1 mm 3 e 0.5x0.5x1 mm 3 para T1/T2 e sequências CISS, respectivamente. Salvar as imagens do senhor em DICOM formato usando as ferramentas de software do scanner do Sr.
  4. Após o uso, mergulhe o cérebro em formalina 10% tamponada. Transferir as imagens adquiridas do senhor do senhor scanner a uma estação de processamento.

Figure 9
Figura 9 : aquisição de imagens de MR. O cérebro bovino, selado em um recipiente de plástico limpo, é colocado no scanner Senhor T 3 para aquisições de imagem do senhor. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

4. definição de poses qualitativas para aquisições de imagem US

Nota: este procedimento define um conjunto de poses qualitativas, no que diz respeito a imagens do senhor, em que a visibilidade de regiões do cérebro que contenham claramente estruturas anatômicas reconhecíveis e tecidos bem diferenciados (questão particularmente branco e cinza) está maximizada em E.U. imagens.

  1. Abrir as imagens do senhor em DICOM formato com Paraview ferramenta de software (doravante, o software de visualização). Tem um especialista Visualizar as imagens como fatias e volume 3D, conforme necessário.
  2. Inspecionar cada imagem do senhor no dataset para avaliar a visibilidade das estruturas anatômicas e tecidos (por exemplo, os ventrículos laterais, corpo caloso, massa cinzenta dos gânglios basais).
  3. Selecione sub-regiões espaciais 3D a imagem do senhor de referência contendo as melhores características de visuais reconhecíveis e aproximadamente definir os planos de corte de máxima visibilidade. Identificar 12 poses predefinidos para aquisição de imagens dos Estados Unidos, cada uma envolvendo um conjunto significativo de recursos visuais.
  4. Para cada pose virtual, use " fontes > Cone " para criar um Cone 3D como um marco visual. Se adaptar a cada altura do cone de 40 mm e raio de 2 mm e manualmente, posicione o cone no campo visual 3D ( Figura 10). Salve o complexo de senhor imagem regiões 3D, aviões e Marcos como um arquivo de estado Paraview.

Figure 10
Figura 10 : predefinidos poses para a imagem dos EUA aquisição. Os marcadores no (a) mostra as posições das 12 poses selecionados na MR 3D imagem quadro a ser alcançada pelo operador para E.U. aquisição de imagem. Em (b) o senhor aviões correspondente as poses selecionadas são mostradas; o marcador vermelho representa os EUA sonda posição (representada no espaço imagem Senhor) movendo-se em tempo real, até que um dos marcadores de branco é atingido e a imagem dos EUA desejada pode ser adquirida pelo sistema. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

5. instalação experimental

  1. ambiente e alvos
    Nota: este passo descreve a preparação da instalação e instrumentos para experiências de aquisição dos EUA.
    1. Posição por 50 x 50 x 30 cm plástico do tanque em uma tabela e preenchê-lo com desgaseificado água até uma altura de 15 cm. posição do movimento, sistema de rastreamento para que o tanque de água é visível de cima e inteiramente dentro de seu campo de visão ( Figura 11 ) e conectar o rastreador de movimento para o notebook por USB.
    2. Execute o procedimento pivotante para calibrar o ponteiro usando a ferramenta de rastreamento de movimento o sistema 34.
    3. Posicionar o sistema OP-ULA na mesa e conectá-lo ao notebook via USB, certificando-se que a tela do computador é claramente visível para o operador de sonda dos EUA. Posicione a estação de trabalho em cima da mesa e certifique-se de que sua tela é claramente visível para o operador.
    4. Extrair o cérebro de solução de formalina e lavá-lo na água. Imobilizá-lo em uma placa de resina sintética, usando segmentos de costura segmento e adesivo listras ( Figura 12).
    5. Mergulhe a placa com o cérebro no tanque e verificar que todo o espaço de trabalho ao redor do cérebro se encaixa dentro do campo de visão do controlador movimento, usando o ponteiro e o software ferramenta de rastreamento.

Figure 11
Figura 11 : instalação do aquisições experimentais com o sistema de rastreamento de movimento. O rastreamento de sensor de movimento é colocado acima do tanque de água na qual está imerso o cérebro bovino, para que o destino e a sonda com os marcadores reflectoras preso inteiramente cabem dentro de seu campo de visão de medição. < um href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55798/55798fig11large.jpg" target = blank"> Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 12
Figura 12 : posicionamento do cérebro bovino na tanque de água. O cérebro bovino é imobilizado em uma placa de resina sintética por meio de dois segmentos de costura (colocados ao longo da fissura longitudinal) e fixado na placa com adesivas listras. A placa e o cérebro bovino são então imerso no reservatório de água. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

  1. ligar a sonda dos EUA e configurando para realizar os exames da ULA-OP.
    1. Conectar a sonda dos EUA para o sistema de ULA-OP.
    2. Configurar o sistema de ULA-OP através de seus arquivos de configuração e sua interface de software do computador ( Figura 13).
      1. Definir um duplex-modo que consiste de dois B-modos intercalados, empregando dois diferentes frequências de operação (7 MHz e 9 MHz). Defina uma explosão bipolar 1 ciclo para cada modo. Definir o foco de transmissão na profundidade de 25 mm e dinâmico, com foco na recepção com F #= 2 função de apodização sinc.
      2. Configurar o sistema de registro de beamformed e em fase e em quadratura (eu / Q) demodulado dados.
    3. Executar alguns testes de aquisição para garantir plena operatividade.
      1. Congelar o sistema, clicando sobre o " Freeze " botão de alternância no software ULA-OP. Habilitar o modo autosave clicando no botão de alternância que aparece como três disquetes. Na janela pop-up, que aparece no final da aquisição, escreva o nome do arquivo e clique em " salvar ".

Figure 13
Figura 13 : Aquisição de imagem de instalação experimental para nos. O sistema de ULA-OP é conectado ao notebook colocado perto do tanque de água, para que seu display é claramente visível para o operador de sonda de E.U. durante aquisições. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

  1. os marcadores passivos reflexivos para a sonda dos EUA de aperto
    Nota: após este procedimento, um conjunto sólido da sonda dos EUA e os marcadores passivos reflexivos é criado para aquisições subsequentes de imagem e posição dados. Identificador de
    1. encontrar uma posição adequada para a braçadeira a sonda dos EUA. Fixar os marcadores passivos reflexivos do cabo de sonda dos EUA ( Figura 14).
    2. Realizar alguns testes de aquisição (ver passo 5.2.3) para garantir que a braçadeira é estável, os marcadores são claramente visíveis pelo movimento do sistema, de acompanhamento, enquanto a sonda dos EUA está sendo realizada nas posturas de trabalho esperada.

Figure 14
Figura 14 : ferramenta passiva com refletir marcadores pinçada da sonda piezoeléctrico de imagem 3D. A ferramenta com marcadores corretamente é pinçada e fixo do cabo da sonda piezoeléctrico de imagem 3D, de modo que eles formam um conjunto Unido para ser usado para aquisição de dados imagem e posição dos EUA ao mesmo tempo. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

6. calibração

Nota: Esta seção descreve a parte experimental do protocolo que reúne as informações para calcular as transformações necessárias entre os quadros de referência espacial diferente envolvidos. Consulte a seção 9 para detalhes matemáticos sobre o método de cálculo. As rotinas de software em linguagem para calibração de programação do MATLAB estão disponíveis como open-source em https://bitbucket.org/unipv/denecor-transformations.

  1. Quadro de imagem dos E.U. para o quadro de ferramenta passiva pinçada para a sonda dos EUA
    Nota: O procedimento de calibração a seguir é usado para calcular a transformação rígida que permite atribuir posições espaciais para E.U. imagem voxels no local quadro de referência da ferramenta passiva pinçada da sonda. Isso deve ser repetido para cada montagem de uma ferramenta passiva para uma sonda dos EUA. Tanque
    1. posição do ágar fantasma em imersão total dentro da água. Iniciar o aplicativo de registro em log que registros de dados de posição e coletar as posições de cada uma das esferas de 6 vidro em agar fantasma com a ferramenta ponteiro, enquanto o rastreamento de seu movimento.
    2. Adquirir uma imagem dos Estados Unidos por cada padrão de 3 esferas em agar fantasma ( Figura 15) (etapa 5.2.3). Posicione a sonda dos EUA através do braço mecânico usando a função de pré-visualização do sistema de ULA-OP, para que um padrão completo de três esferas é dentro do campo de visão. Adquirir e salvar a imagem dos EUA correspondente.
    3. Transferir todas as imagens de Estados Unidos no formato de ULA-OP, juntamente com os movimento rastreador-arquivos de log, na estação de trabalho.
    4. Abra cada imagem dos EUA no software de visualização, marcar a posição das esferas de vidro de 3 em cada um deles manualmente e transcrever as posições 3D para um arquivo. csv.
    5. Calcular a transformação rígida para E.U.-marcador entre os dois quadros de referência (Veja o código-fonte aberto código fornecido e seção 9).

Figure 15
Figura 15 : aquisição de E.U. imagens do ágar fantasma para calibração. o operador move a EUA sonda (a CMUT) sobre o fantasma de ágar para adquirir duas imagens contendo os dois padrões de esfera incorporado, como mostrado em tempo real pelo software ULA-OP na tela do computador. As imagens adquiridas são usadas para calcular a transformação do espaço da imagem dos EUA para o espaço da ferramenta passiva com marcadores pinçadas da sonda. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

  1. do espaço de rastreador de movimento ao espaço da imagem do senhor
    Nota: as seguintes operações de calibração são usadas para calcular a transformação rígida de movimento referencial de sistema de rastreamento para o quadro de referência de imagem senhor e deve ser repetido para cada colocação do cérebro dentro do intervalo operacional do rastreador de movimento. As duas últimas etapas neste procedimento devem ser repetidas para cada imagem distinta do senhor. Tanque
    1. posição do cérebro em imersão total dentro da água. Inicie o aplicativo de registro e colete as posições de cada uma das esferas de 18 vidro com a ferramenta ponteiro ( Figura 16). Transferir os arquivos de log do rastreador de movimento para a estação de trabalho.
    2. Abrir cada imagem do senhor do cérebro do software de visualização, marcar a posição de cada uma das esferas de 18 vidro manualmente e salvar as coordenadas 3D correspondentes como arquivos. csv.
    3. Calcular a transformação rígida rastreador-de-senhor de movimento entre os dois quadros de referência (Veja o código aberto e seção 9).

Figure 16
Figura 16 : aquisição do posições das esferas de vidro, implantadas no cérebro bovino para calibração. A dica de ferramenta de ponteiro é usada para adquirir, uma a uma, as posições das esferas 18 vidro implantadas no cérebro bovino imerso em água. Estas posições são usadas para calcular o arquinformação de movimento, espaço do sistema de rastreamento ao espaço da imagem do senhor. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

7. aquisição de ultra-som

Nota: as rotinas de software em Python para Paraview, para o procedimento de visualização em tempo real, estão disponíveis como open-source em https://bitbucket.org/unipv/denecor-tracking.

  1. Aquisição dos EUA imagens das poses predefinidos
    1. fixar os marcadores para a sonda dos EUA e executar o procedimento de calibração (seções 5.3 e 6.1). Posicione o cérebro e executar o procedimento de calibração (seções 5.1 e 6.2).
    2. Recolher os dois parâmetros de transformação rígida (U.S.-ao marcador e movimento rastreador-para-Sr) calculado em etapas 6.1.5 e 6.2.3 e transferir esses arquivos para a pasta do procedimento de visualização em tempo real, implementado em Python e a visualização software ( Figura 10b).
    3. Iniciar o procedimento de visualização em tempo real usando o software de visualização (Veja o código aberto) e verifique se a posição real da sonda dos EUA é exibida corretamente ( Figura 17).
    4. Iniciar o log de aplicativo para gravar a posição da sonda. Manualmente corresponder cada posição qualitativamente predefinida, como exibido no software de visualização, com a sonda dos EUA e adquirir a imagem correspondente com o sistema de ULA-OP (etapa 5.2.3). Parar os dois aplicativos e transferir todas as imagens de Estados Unidos no formato de ULA-OP e arquivos de log do rastreador na estação de trabalho do movimento.

Figure 17
Figura 17 : aquisição de E.U. imagens das poses predefinidos. O operador move a sonda dos EUA para alcançar as poses predefinidas; o procedimento é suportado em tempo real por uma rotina de Python, que mostra a posição da sonda sobre a imagem do senhor 3D do cérebro no display de estação de trabalho, usando o software de visualização. clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

  1. aquisição de desenho à mão livre, movendo poses com sondas de E.U. lineares para reconstrução de imagem 3D
    Nota: os passos seguintes são destinados lineares sondas E.U. somente e permitir a aquisição de sequências de 2D planar EUA imagens , juntamente com o posicionamento de dados a partir do sistema de rastreamento de movimento, são necessários para a reconstrução do volume 3D.
    1. Fixar os marcadores para a sonda dos EUA e executar o procedimento de calibração (seções 5.3 e 6.1). Posicione o cérebro e executar o procedimento de calibração (seções 5.1 e 6.2).
    2. Manualmente posicionar a sonda dos EUA para a pose inicial pretendida (por exemplo, a extremidade frontal de cada hemisfério). Iniciar a aquisição de cada sequência de imagens dos Estados Unidos com o sistema de ULA-OP (etapa 5.2.3) e o log aplicativo para gravação de posição sonda.
    3. Aplicar um movimento lento, à mão livre para a sonda dos EUA para a pose final pretendida (por exemplo, a extremidade distal de cada hemisfério do cérebro). Pare a aquisição de nós imagens com o sistema OP-ULA e o rastreamento de sonda. Movimento de arquivos de log do rastreador na estação de trabalho e transferir todas as imagens de Estados Unidos no formato de ULA-OP.

8. Pós-processamento e visualização

  1. pós-processamento de sequências à mão livre de nós imagem
    Nota: este procedimento é implementado em MATLAB, linguagem de programação e é aplicado a cada sequência de desenho à mão livre de imagens 2D de E.U. no ULA-OP formato, para produzir imagens 3D completas. Imagens
    1. carga a sequência dos E.U. no formato ULA-OP. Coincide com a sequência de imagens dos EUA com os arquivos de log do rastreador de movimento. Uma sequência de posições cronometradas extrair os arquivos de log que estão incluídos no intervalo temporal vai desde o início até o fim do processo de aquisição, conforme registrado pelo sistema ULA-OP.
    2. Calcular o tempo exato de cada imagem dos EUA na sequência usando os parâmetros registados pelo sistema de ULA-OP.
    3. Calcular a posição de associado para cada imagem dos EUA na sequência, por interpolação entre as duas posições mais próximas cronometradas, gravadas pelo sistema de rastreamento de movimento. Usar a interpolação linear entre os vetores de tradução e esférico interpolação linear entre rotações, expressado como os quatérnios (SLERP).
      Observação: Assume a imagem dos EUA mediana na sequência - ou seja, a imagem na posição que melhor particiona a sequência em duas metades de comprimento (aproximadamente) igual - como referência para definir o quadro de imagem 3D US.
    4. Aplicar uma compressão logarítmica, normalizar a imagem a seu máximo e aplicar um limiar (tipicamente-60 dB) para cada avião na imagem dos EUA.
    5. Em relação ao quadro de referência, calcular e aplicar uma transformação espacial relativa a cada uma das outras imagens dos EUA na sequência para obter um pacote de aviões espacialmente localizado.
    6. Aplicam-se a uma rotina de interpolação linear para a estrutura dos aviões espacialmente localizado para produzir uma matriz 3D cartesiano de voxels. Salve o cartesiano matriz 3D de voxels como um arquivo de .vtk e gravar os carimbos de hora de intervalo que correspondem ao tempo de aquisição.
  2. Pós-processamento de outras imagens dos EUA (sequências não à mão livre)
    Nota: O procedimento a seguir é aplicado a cada imagem dos EUA no formato ULA-OP exceto para sequências à mão livre (seção 8.1). Imagem de
    1. carga dos Estados Unidos no formato ULA-OP. Aplicar uma compressão logarítmica, normalizar a imagem a seu máximo e aplicar um limiar (tipicamente-60 dB) para cada avião na imagem dos EUA.
    2. Para 3D EUA imagens somente, aplicar-se uma rotina de interpolação linear (ou seja, conversão de varredura) à estrutura dos aviões espacialmente localizado para produzir uma matriz 3D cartesiano de voxels.
    3. Salvar o plano de imagem ou a matriz 3D cartesiana de voxels como um arquivo de .vtk, gravando os carimbos de hora de intervalo que correspondem ao tempo de aquisição.
  3. Imagens de registro de US
    Nota: Esta seção descreve os procedimentos para executar o registro final de EUA e senhor imagens, usar as duas transformações computado durante as etapas anteriores de calibração e os dados de posição da sonda E.U. gravada durante aquisições. As rotinas de software em linguagem de programação de registo de nós de imagens do MATLAB estão disponíveis como open-source em https://bitbucket.org/unipv/denecor-transformations.
    1. Carregar a imagem dos EUA no formato .vtk.
      2. Arquivos de log do
    2. match o sincronismo da imagem com movimento EUA rastreador. Uma sequência de posições cronometradas extrair os arquivos de log que estão incluídos no intervalo temporal vai desde o início até o fim do processo de aquisição, conforme consta da imagem de .vtk.
    3. Calcular uma posição média para a imagem dos EUA. Use média linear para vetores de tradução e aplicar o algoritmo descrito em referência 35 para rotações, expressado como os quatérnios.
    4. Carregar a transformação dos EUA-para marcador que corresponde à imagem específica dos EUA. Carregar a transformação de perseguidor-para-senhor do movimento que corresponde a imagem dos EUA específica e a imagem do senhor de escolha.
    5. Usar a posição média junto com as duas transformações acima para calcular a transformação de registro rígida dos EUA-para-senhor e salvar o último em formatos diferentes, incluindo a tradução e ângulos de Euler que permitem visualizar a imagem dos EUA no quadro de imagem de senhor de escolha.
  4. Visualização de imagens de E.U. registradas
    Nota: Estas são as etapas finais para visualizar as imagens adquiridas de EUA e senhor e mostrar-lhes depois de superposição do software de visualização, usando o anteriormente computado transformações.
    1. Iniciar o software de visualização e carregar a imagem do senhor de escolha. Carrega todas as imagens dos EUA. Para cada imagem dos Estados Unidos, criar uma transformação Paraview e aplicar a transformação de registro dos EUA-para-senhor computada ( Figura 18) para os dados de imagem.

9. Modelos de calibração e transformações

Nota: Esta seção descreve os detalhes matemáticos das técnicas de calibração e transformação usados no protocolo apresentado. O protocolo experimental envolve quatro diferentes quadros de referência que têm de ser devidamente combinados: 1) o quadro da imagem dos EUA, que depende de ambas as características físicas da sonda dos EUA e a configuração do scanner, que associa coordenadas espaciais (x y, z) para cada voxel em uma imagem dos Estados Unidos (para a uniformidade, todas as imagens de planares 2D são consideradas como tendo y = 0); 2) o quadro marcador (M), que é inerente à ferramenta de marcador de passiva que é apertada para a sonda dos EUA (seção 6.1); 3) o quadro de Tracking System (TS) do movimento, que é inerente ao instrumento de acompanhamento; 4) o quadro de imagem (MRI) Senhor, que é definido pelo scanner, que associa coordenadas espaciais (x, y, z) para cada voxel em uma imagem do senhor. Para conveniência e simplicidade de notação, os procedimentos nesta seção são descritos usando matrizes de rotação (ou seja, matrizes de cosseno de direção) e não os quatérnios 36.

  1. De E.U. para quadro de M
    Nota: O procedimento de calibração experimental na seção 6.1 produz as seguintes informações: 1) posições 3D (p 1, …, p 6) TS dos 2 padrões de 3 esferas cada, incluído no fantasma de ágar e medidos no quadro do rastreador de movimento; 2) 3D posições de cada um dos dois padrões mesmos (p 1, …, p 3) nós e (p 4, …, p 6) U.S. medido em cada dos dois EUA imagens adquiridas; 3) uma transformação (R M > TS, t M > TS), onde R é uma matriz de rotação e t é um vetor de translação, medido pelo instrumento posicionamento, que Descreve a posição relativa da ferramenta marcador passiva (todas as rotações, medidas pelo movimento, sistema de rastreamento são relatadas como os quatérnios, que precisam ser traduzido em matrizes de rotação).
    1. Aplicar o algoritmo de referência 37 para cada um dos dois pares de listas (p 1, …, p 3) nós, (p 1, …, p 3) TS e (p 4, …, p 6) nós, (p 4, …, p 6) TS, para obter dois transformações do tipo (R U.S. > TS, t U.S. > TS), cada um correspondendo a um específico nos espaço de imagem. Transformação
      1. calcular uma estimativa do desejado (R U.S. > M, t U.S. > M) de cada uma das transformações acima da seguinte forma:
        R U.S. > M = R T M > TS R U.S. > TS
        t U.S. > M = R T M > TS (t U.S. > TS - t M > TS)
        Nota: as duas estimativas são combinadas, calculando a média aritmética dos vetores t U.S. > M e uma média de matrizes de rotação R U.S. > M usando o método em referência 35, depois de ter primeiro traduziu as matrizes quatérnios e os quatérnios resultantes volta para uma matriz de rotação.
  2. De sistema de quadro de MRI de rastreamento de movimento
    Nota: O procedimento na seção 6.2 produz as seguintes informações: 1) posições 3D (p 1, …, p 18 ) TS dos 6 padrões de 3 esferas cada incluídos no cérebro bovino, medido em movimento o sistema de armação; 2) 3D posições das mesmas 18 esferas (p 1, …, p 18) MRI medido na imagem do senhor do destino.
    1. Calcular diretamente a transformação desejada (R TS > MRI, t TS > MRI) aplicando o algoritmo de 37 para as duas listas de posições.
  3. De Estados Unidos ao frame de MRI
    Nota: The US imagem aquisição procedimento descrito no capítulo 7 produz imagens para o qual, após resolver os carimbos de hora associados contra os movimento rastreador-arquivos de log, a transformação ( R M > TS, t M > TS) é calculado diretamente.
    1. Compute a transformação desejada da seguinte forma:
      R U.S. > MRI = R TS > MRI R M > TS R U.S. > M
      t U.S. > MRI = R TS > MRI(RM>TStUS>M + tM>TS) + t TS > MRI

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Representative Results

O principal resultado alcançado através do protocolo descrito é a validação experimental de um procedimento de avaliação eficazes e repetíveis para o 2D e 3D capacidades de imagem de nós sonda protótipos baseados na tecnologia CMUT, na aplicação em potencial ao cérebro imagem latente. Depois de implementar todas as etapas do protocolo descrito, um perito pode então aplicar as funções de software de visualização (por exemplo, cortar a orientação livre extração de subconjunto, interpolação de volume, etc.) para comparar o conteúdo visual do registrado Imagens dos EUA com uma imagem do senhor destino. Em particular, a qualidade das imagens obtidas e em comparação direta com o padrão de ouro de MRI, representa uma primeira e importante prova para o potencial da tecnologia CMUT neste campo.

Como um exemplo de uma possível comparação visual, a Figura 18 ilustra duas fatias de imagens volumétricas adquiridas com a CMUT nos sonda e a sonda linear-matriz piezoelétrica, respectivamente, em superposição para a mesma fatia correspondente em um T2-weighted MR imagem. T2-weighted MR imagens provaram para ser mais eficaz em termos de visibilidade das características desejadas nesses experimentos e, portanto, foram escolhidas como referências para a superposição. As duas imagens dos EUA na figura foram adquiridas na mesma frequência de 9 MHz. Como pode ser visto na Figura 18, a imagem obtida com a sonda CMUT tem melhor resolução e contraste; Além disso, as características visuais proeminentes são melhor definidas e as estruturas dos sulcos corticais e são mais claramente visíveis, mostrando que a maior sensibilidade e maior largura de banda da sonda CMUT alcancem melhor desempenho.

Figure 18
Figura 18 : Superposição de fatias de imagem registradas E.U. e Sr. A figura mostra o registo alcançado do senhor e nos imagens adquiridas com o CMUT (a, c, e, g) e piezoelétrico (b, d, f, h) sondas de matriz linear. Na (a) e (b) o reconstruído contornos 3D dataset são mostrados no espaço senhor e a fatia selecionada 2D é realçada. Painéis (c, e, g) e (d, f, h) apresentar as fatias sobrepostas de EUA e senhor, com o aumento da transparência para mostrar a correspondência de recursos em ambas as imagens. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Ainda mais exemplos comparativos, relacionadas com as imagens volumétricas 3D, estão representados na Figura 19 e Figura 20. Figura 19 mostra duas imagens 3D, um obtidas com a sonda linear piezoelétrica após reconstrução volumétrica, e outro obtidas com a sonda piezoelétrica varreu mecanicamente para a geração de imagens 3D. A figura 20 mostra a reconstrução volumétrica 3D das imagens adquiridas com a sonda CMUT. A estrutura 3D do corticais e sulcos do córtex cerebral são claramente visíveis nos três casos, embora os volumes obtidos com a sonda CMUT as superfícies externas são muito mais claramente visível e melhor definidos.

Figure 19
Figura 19 : Volumétrico imagens 3D de E.U. adquiridas com as sondas piezoelétricas. Comparação entre imagens 3D dos EUA adquiriu com a sonda mecanicamente varrida (a, c), ou reconstruído a partir de imagens 2D planares adquiridas à mão livre com a sonda linear usando o rastreador de movimento, posicionamento de dados (b, d). Em (a, b) as posições desses volumes são mostrados no quadro 3D de imagem senhor, usando contornos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 20
Figura 20 : Reconstruída imagens 3D dos EUA, adquiridas com a sonda CMUT. Os aviões de imagem 2D adquiridos à mão livre, escaneando o cérebro bovino com a sonda CMUT têm sido utilizados para reconstruir volumes 3D, como mostrado em (c, d). Nas alíneas a, b os contornos de tais volumes são representados no quadro de imagem 3D do senhor. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Como um produto adicional e significativo, os experimentos gerado um dataset sonda multi estendida de imagens dos EUA que inclui posicionamento e registo dos dados relativos diferentes imagens do senhor do mesmo destino. Figura 21 resume todas as imagens 3D no dataset, mostrando as caixas delimitadoras de cada um em superposição para a mesma imagem do senhor.

Figure 21
Figura 21 : Adquiriu 3D dataset dos EUA no quadro de referência de imagem MR. A figura mostra a imagem do senhor 3D do cérebro e sobrepostos contornos dos EUA conjuntos de dados adquiridos com o piezoelétrico mecanicamente varreu o (a), piezoelétrico matriz linear (b) e CMUT (c) sondas 3D. Em (b) e (c), as imagens 3D foram obtidas através da reconstrução volumétrica. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Em geral, estes resultados demonstram a eficácia do protocolo descrito, que permitiu a aquisição e o registro correto de 2D/3D imagens no quadro de referência da imagem 3D senhor do mesmo cérebro bovino (Figura 18, 19), e reconstruir volumes de imagens 2D dos EUA adquiriu em modo de desenho à mão livre (d figuras 19, 20).

Usando as ferramentas de software descritas, especialistas podem explorar visualmente as características mais significativas em 2D e 3D nos imagens de espécimes biológicos. Foram mostrados em comparação com as de outras sondas dos EUA (ver Figura 18, Figura 19 e Figura 20) e em referência a uma imagem do senhor destino (ver exemplos significativos da avaliação qualitativa da sonda CMUT desempenho de imagem Figura 18). Ainda mais sofisticadas análises são possíveis sobre os conjuntos de dados de imagem obtidos, por especialistas humanos ou através da aplicação de outras técnicas de software, como aqueles para digital, aperfeiçoá-lo de EUA-senhor registro de imagens 3D. Estes software técnicas serão abordadas futuramente obras.

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Discussion

Vários trabalhos foram apresentados na literatura descrevendo técnicas que são semelhantes ou relacionados ao protocolo apresentado. Estas técnicas baseiam-se também sobre o uso de metas realistas, incluindo animal fixo ou cérebros de cadáveres, mas eles são principalmente concebidos para testes dos métodos de registo digital de vários tipos.

O protocolo descrito aqui, no entanto, tem a finalidade específica de testes dos EUA sondas em configurações diferentes nos estágios iniciais de desenvolvimento e, devido a isso, cumpre uma exigência fundamental da reprodutibilidade das aquisições, ou seja, na mesma amostra biológica e com poses comparáveis. O protocolo apresentado toma emprestado muitos aspectos das técnicas existentes acima e monta-los em um arranjo diferente para essa finalidade.

Entre as lições que aprenderam durante o projeto de protocolo e experimentação, procedimentos de calibração são, de longe, o aspecto mais importante. Apesar das muitas melhorias adoptadas, o erro global espacial de todo o conjunto de transformações depois de calibração é a apresentar na ordem de 1-1.5 mm. Tal erro não é devido à falta de precisão do controlador de movimento (que tem uma precisão documentado na ordem de 0,3 mm), mas sim para a dificuldade de aquisição de leituras espaciais precisas sobre um espécime biológico que retém alguma flexibilidade.

Por outro lado, em nossa experiência, a precisão temporal de sincronização não é um aspecto crítico. Na verdade, a taxa de aquisição de dados de posição pelo rastreador de movimento é sobre uma ordem de magnitude maior do que o movimento de mãos humanas, tentando alcançar uma postura firme. Devido a isto, o tempo que as médias calculadas no protocolo são adquiridas para precisão extra. Outro aspecto que é particularmente eficaz é a definição de poses virtuais. Nos experimentos realizados, graças a rotina de rastreamento visual em tempo real, operadores poderiam conduzir a aquisição de imagens comparáveis para todos os doze virtuais poses de cada uma das três sondas EUA sem muito esforço e apoio de estruturas mecânicas.

Uma eventual modificação do protocolo, a adoptar no futuro, está usando métodos de calibração diferente e melhorada, que devem basear-se em um laço mais perto e feedback das transformações espaciais. No presente formulário, na verdade, o protocolo exige significativo pós-processamento de leituras espaciais para calcular as matrizes de transformação. Embora esta atividade pode ser executada em dezenas de minutos e não requer experimentos para ser colocado off-line, este pós-processamento proporciona resultados que não podem ser visualizados imediatamente, ao executar a calibração. A este respeito, um feedback visual aprimorado e possivelmente em tempo real de calibração obtida pode ser de grande ajuda na obtenção de maior precisão.

Para a implementação real do protocolo, é fundamental ter instrumentos que são razoavelmente aberta e permitir que as múltiplas integrações necessárias. Por exemplo, a real possibilidade de sincronização de sinais provenientes de diferentes fontes - asseguradas pelo acesso aos dados de tempo interno fornecidos pelo sistema OP ULA neste caso - é crucial para calibração e atividades de pós-processamento de imagem.

Outro fator importante é a software. Embora sem instrumentos principais softwares foram necessários para as experiências, um número de rotinas C++ e MATLAB, além de módulos baseados em Python para Paraview, provou ser essencial para uma série de tarefas cruciais, tais como calibração, gabarito de sensores de movimento para a pré-definido poses e pós-processamento para reconstrução de imagem 3D. Mais uma vez, ter acesso aos dados de baixo nível, produzidos pelos instrumentos é extremamente importante para a criação desses componentes de software.

Por último, a escolha do destino certo para a imagem latente é muito significativa. Várias opções alternativas que envolvem a realização de fantasmas sintéticas foram consideradas previamente e, em nossa experiência, todas essas alternativas pareciam ser abaixo do ideal em comparação com a escolha muito cost-effective do cérebro bovino, fixado em formalina. Este alvo garante realismo muito melhor e, com os devidos cuidados, preservação por tempo indeterminado, ao longo do tempo.

Em conclusão, a realização dos resultados experimentais apresentados, com o conjunto de dados de imagem 3D multimodal como um resultado permanente e relevante, é em nossa opinião, o produto de uma estratégia de integração técnica eficaz que precisa ser montado, condição, através de uma análise cuidadosa dos muitos aspectos implícita e projetado em relação aos procedimentos e instrumentos envolvidos.

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Disclosures

Os autores declaram que têm sem interesses financeiros concorrentes.

Acknowledgments

Este trabalho foi parcialmente apoiado pelos governos nacionais e da União Europeia, através do projeto de ENIAC JU DeNeCoR sob o número 324257 do contrato de concessão. Os autores gostaria de agradecer a Prof Giovanni Magenes, Prof Piero Tortoli e Dr. Giosuè Caliano pelo precioso apoio, supervisão e observações perspicazes que tornou este trabalho possível. Agradecemos também a Prof Egidio D'Angelo e seu grupo (Lab. BCC), juntamente com a Fondazione Istituto Neurologico C. Mondino, por fornecer o rastreamento de movimento e instrumentação do senhor e Giancarlo Germani senhor aquisições. Finalmente, gostaríamos de agradecer ao Dr. Nicoletta Caramia, Dr. Alessandro Dallai e Sra. Barbara Mauti seu valioso apoio técnico e Sr. Walter Volpi para fornecer o cérebro bovino.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
ULA-OP University of Florence N/A Ultrasound imaging research system
3D imaging piezeoelectric probe Esaote s.p.a. 9600195000 Mechanically-swept 3D ultrasound probe, model BL-433
Linear-array piezoelectric probe Esaote s.p.a. 122001100 Ultrasound linear array probe, model LA-533
CMUT probe University Roma Tre N/A Ultrasound linear array probe based on CMUT technology
MAGNETOM Skyra 3T MR scanner Siemens Healthcare N/A MR scanner
Head coil Siemens Healthcare N/A 32-channel head coil for MR imaging
NDI Polaris Vicra NDI Medical 8700335001 Optical motion tracking system
Pointer tool NDI Medical 8700340 Passive pointer tool with 4 reflecting markers
Clamp-equipped tool NDI Medical 8700399 Rigid body with 4 reflecting markers and a clamp to be connected to the US probe handle
Bovine brain N/A N/A Brain of an adult bovine, from food suppliers
Formalin solution N/A N/A 10% buffered formalin solution for bovine brain fixation - CAUTION, formalin is a toxic chemical substance and must be handled with care; specific regulations may also apply (see for instance US OSHA Standard 1910.1048 App A)
Plastic container for anatomical parts N/A N/A Cilindrical plastic container with lid
Glass spheres N/A N/A 3 mm diameter spheres of Flint glass
Agar N/A N/A 30 g, for phantom preparation
Glycerine AEFFE Farmaceutici A908005248 100 g, for phantom preparation
Distilled water Solbat Gaysol 8027391000015 870 g, for phantom preparation
Beaker N/A N/A Beaker used for the diluition of glycerine and agar in distilled water
Lysoform Lever 8000680500014 A benzalkonium chloride and water solution was used for the agar phantom preservation
Polystyrene mannequin head N/A N/A Polyestirene model which was cutted and used to design the configuration of spheres'patterns
Green tissue marking dye for histology N/A N/A Colour used to mark the glass spheres' positions on the bovine brain surface
Yellow enamel N/A N/A Enamel used to colour the glass spheres implanted in the agar phantom
Water tank N/A N/A 50x50x30 cm plastic tank filled with degassed water up to a 15 cm height 
Mechanical arm Esaote s.p.a. N/A Mechanical arm clamped to the water tank border and used to held the probe in fixed positions
Plate of synthetic resin N/A N/A Plate used as a support for the bovine brain positioning in the water tank
Sewing threads N/A N/A Sewing thread segments used to immobilize the brain on the resin plate
Adhesive tape N/A N/A Adhesive tape used to fix the sewing thread extremities onto the resin plate
Plastic food container N/A N/A Sealed food container used for the agar phantom
Notebook Lenovo Z50-70 Lenovo  Z50-70, Intel(R) Core i7-4510U @ 2.0 GHz, 8 GB RAM
Workstation Dell Inc. T5810 Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1240v3 @ 3.40 GHz, 16 GB RAM
Matlab The MathWorks R2013a Software tool, used for space transformation computation and 3D reconstruction from image planes
Paraview Kitware Inc. v. 4.4.1 Open-source software for 3D image processing and visualization
NDI Toolbox - ToolTracker Utility NDI Medical v. 4.007.007 Software for marker position visualization and tracking in the NDI Polaris Vicra measurement volume
C++ data-logging software NDI Medical v. 4.007.007 Software for marker position recording on a text log file
ULA-OP software  University of Florence N/A Software for real-time display and control of the ULA-OP system

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References

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Um protocolo Experimental para avaliar o desempenho de novas sondas de ultrassom baseado na tecnologia CMUT na aplicação de imagens do cérebro
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