Bioengineering

Экспериментальный протокол для оценки эффективности новых ультразвуковые датчики, основанные на CMUT технологии в применении к томографии мозга

Published: September 24, 2017 doi: 10.3791/55798

Giulia Matrone¹, Alessandro Ramalli², Alessandro Stuart Savoia³, Fabio Quaglia⁴, Gloria Castellazzi⁵, Patrizia Morbini⁶, Marco Piastra¹

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

Разработка новых датчики УЗИ (США) на основе технологии ультразвуковой датчик емкостный Micromachined (CMUT) требует раннего реалистичной оценки возможностей обработки изображений. Мы описываем повторяемые экспериментальный протокол для захвата изображений в США и сравнение с изображениями магнитного резонанса, используя ex vivo мозга в качестве целевого объекта визуализации.

Abstract

Возможность выполнить оценку раннего и повторяемость изображений производительности является основополагающим в дизайне и зонды процесс разработки новой ультразвука (США). Особенно более реалистичный анализ с целями визуализации приложения может быть чрезвычайно ценными для оценки ожидаемых показателей США зондов в их потенциальных клинической области применения.

Экспериментальный протокол, представленный в этой работе намеренно был разработан для обеспечения процедуры оценки приложения для разработанной нами зонд прототипы на основе технологии ультразвуковой датчик емкостный Micromachined (CMUT) в связи с томография мозга.

Протокол сочетает в себе использование фиксированной в формалине как объект изображения, который обеспечивает реализм и повторяемость описанных процедур и методов нейронавигация, заимствованные из нейрохирургии мозга. На самом деле США зонд подключен к трекинга системы, которая приобретает позиции данных и позволяет суперпозиция США изображений для ссылок на магнитный резонанс (МР) изображения головного мозга. Это обеспечивает средства для человека экспертов для выполнения визуального качественной оценки США зонд изображений производительности и сравнить приобретений с различными зондами. Кроме того протокол опирается на использование полной и открытой системы исследования и развития для захвата изображений в США, то есть сканер УЗИ расширенный открыть платформы (Ула-OP).

Рукопись подробно описывает инструменты и процедуры участвующих в протоколе, в частности для калибровки, изображения приобретения и регистрации США и г-н изображений. Полученные результаты доказывают эффективность общего протокола, который полностью открыт (в рамках инструментария, участвующих), повторяемые и охватывает весь набор сбора и обработки мероприятий для США изображений.

Introduction

Ростом рынка для сканеров маленькие и портативные ультразвуковые (США) ведет к развитию новых уз ПЭП, в какой части кондиционирования сигналов и луча электроника интегрирована в зонд ручки, особенно для визуализации 3D / 4D ¹. новые технологии, особенно подходят для достижения этого высокий уровень интеграции включают Micromachined ультразвуковых преобразователей (MUTs)², класс преобразователей микро-электро-механические системы (MEMS), изготовленные на кремнии. В частности емкостной MUTs (CMUTs), наконец, достигли технологической зрелости, что делает их реальной альтернативой пьезоэлектрические преобразователи для следующего поколения УЗИ тепловизионных систем³. CMUTs являются весьма привлекательными из-за их совместимости с технологий микроэлектроники, широкополосные - который дает более высокое разрешение изображения - высокий тепловой КПД и, прежде всего, высокая чувствительность⁴. В контексте проекта ENIAC JU DeNeCoR (устройства для NeuroControl и нейрореабилитация)⁵, CMUT зонды в настоящее время развитые⁶ для США мозга изображений приложений (например нейрохирургия), где высокое качество 2D/3D/4 D изображения и требуется точное представление структур головного мозга.

В процессе разработки новых США зондов возможность выполнения ранних оценок изображений производительности имеет основополагающее значение. Типичный оценке методов включают измерения конкретные параметры, как разрешение и контрастность, основанная на изображениях ткани подражая фантомы с встроенный целями известные геометрии и эхогенности. Более реалистичный анализ с целями приложения визуализации может быть чрезвычайно ценными для ранней оценки ожидаемой производительности США зондов в возможности их применения в конкретных клинических поле. С другой стороны Полная повторяемость поглощения является основополагающим для сравнительного тестирования различных конфигураций с течением времени, и это требование правил в vivo эксперименты вообще.

Несколько работ в литературе на диагностические методы визуализации предложил использовать ex vivo животных образцы⁷, труп мозги⁸или ткани, подражая фантомы⁹ для¹⁰различных целей, которые включают в себя Проверка изображений методы, алгоритмы регистрации, магнитный резонанс (МР) последовательностей или пучка США и в результате качество изображения. Например в контексте визуализации мозга, Лазебник et al. ⁷ используется формалин Исправлена овец мозга для оценки нового метода регистрации 3D MR; Аналогичным образом, Чхо и др. ¹¹ расследование процедуры для регистрации MR и световой микроскопии изображений фиксированным сова обезьяна мозга. Поливиниловый спирт (PVA) мозг Фантом был разработан в⁹ и используется для выполнения смешанных изображений приобретения (т.е. MR, США и компьютерная томография), для создания набора данных общего изображения¹² для тестирования регистрации и алгоритмы обработки изображений.

В целом эти исследования подтверждают, что использование реалистичные цели для приобретения изображения действительно является важным шагом в процессе разработки новой техники визуализации. Это представляет собой еще более критический этап при проектировании нового изображения устройства, как зонд CMUT нас, представленные в этом документе, который находится в стадии прототипа и требует обширной и воспроизводимые тестирования со временем, для точной настройки всех дизайн параметры до ее окончательной реализации и возможной проверки в приложениях в естественных условиях (например,¹³^,^,¹⁴-¹⁵).

Экспериментальный протокол, описанные в этой работе была разработана таким образом предоставлять надежные, приложения визуализации процедуры оценки для разработанной США зондов, основанный на технологии CMUT. Для обеспечения реалистичности и повторяемость, говядину мозги (полученные через стандартный коммерческой цепочке снабжения продовольствием) исправлена в формалине были выбраны в качестве изображения цели. Процедура фиксацию гарантирует долгосрочное сохранение характеристик тканей при сохранении удовлетворительных морфологические качества и свойства видимости в США и г-н изображений¹⁶^,¹⁷.

Протокол для оценки качества изображения США описанные здесь, также реализует функцию заимствованы из нейронавигация методов, используемых для нейрохирургии¹⁵. В таких подходах США зонды подключаются к трекинга система, обеспечивающая пространственного положения и ориентации данных в режиме реального времени. Таким образом можно автоматически зарегистрированы и визуализированы, для руководства, в суперпозиции для преоперативные изображения МРТ головного мозга пациента США изображения, полученные в ходе хирургической деятельности. Для целей протокола представленной совмещения с изображения МРТ (которые рассматриваются как золотой стандарт в томографии мозга) имеет большое значение, так как он позволяет человека экспертов визуально оценить который морфологических и функции ткани узнаваемы в США изображений и, наоборот, чтобы признать наличие изображений артефактов.

Возможность сравнивать изображения, полученные с различных датчиков США становится еще более интересным. Представил экспериментальный протокол включает в себя возможность определить набор пространственной ссылки позирует для приобретения США, сосредоточены на самый функциональный объем регионов, выявленных в предварительного визуального осмотра изображения МРТ. Интегрированный визуальный инструмент, разработанный для Paraview открытым исходным кодом программного обеспечения системы¹⁸, содержит указания для операторов для сопоставления таких предопределенных позы на этапах приобретения изображений США. Для процедуры калибровки, требуемые протоколом имеет основополагающее значение для оснащения всех целевых образцов - биологические или синтетические - с достопримечательностями предопределенные позиции, которые обеспечивают недвусмысленный пространственных ссылок. Такие достопримечательности должны быть видны в США и г-н изображения и физически доступны для измерений с движением, системы слежения. Элементы выбранной ориентир для эксперимента являются маленькие шары бесцветного стекла, видимость которых в США и г-н изображения была продемонстрирована в литературе¹⁹ и подтвердил предварительные США и г-н сканирования, которые проводятся перед представлены эксперименты.

Протокол представил опирается на УЗИ расширенный открыть платформы (Ула-OP)²⁰, полной и открытой исследования и разработки системы для нас загрузки изображений, которая предлагает гораздо шире экспериментальных возможностей, чем коммерчески доступных Сканеры и служит общей основой для оценки различных датчиков США.

Во-первых описаны инструменты, используемые в этой работе, с уделением особого внимания недавно разработан CMUT зонда. Экспериментальный протокол является введениепредставил в деталях, с подробное описание всех процедур, от первоначального проектирования системы калибровки, для захвата изображений и пост-обработки. Наконец полученные изображения представлены и обсуждаются результаты, вместе с подсказки для будущего развития этой работы.

Приборостроение

CMUT зонд прототип

Были проведены эксперименты с использованием недавно разработанных 256-элемент CMUT линейный массив прототип, разработаны, изготовлены и упакованные в акустоэлектронные лаборатории (ACULAB) университета Roma Tre (Рим, Италия), используя CMUT обратный процесс изготовления ( ППП)⁴. ППП микротехнологий и упаковочные технологии, специально задумана для реализации MEMS преобразователи для нас визуализации приложений, whereby CMUT микроструктуры изготовлен на кремния ниже «вверх вниз» подход²¹. По сравнению с другими технологиями изготовления CMUT ППП дает производительность обработки изображений из-за высокой однородности CMUT клетки геометрии над весь массив, а также использование акустически инженерных материалов в пакете головы зонд. Важной особенностью ППП является, что электрические соединения колодки расположены в задней части CMUT умереть, который облегчает 3D-интеграция 2D массивы и внешний многоканальный электроники.

256-элемент массива CMUT был разработан для работы в частотном диапазоне центрирована на 7,5 МГц. Для массива, обусловило максимальную ширину поля зрения 51.2 мм был выбран элемент шаг 200 мкм. Высота отдельных элементов массива CMUT был определен для достижения подходящего производительности с точки зрения латеральное разрешение и возможности проникновения. 5 мм высота элемента массива был выбран для того чтобы получить ширину луча-3 дБ 0,1 мм и глубиной-3 дБ фокус 1,8 мм 7,5 МГц, когда исправление высоты фокус на глубине 18 мм с помощью акустических линз. 195 мкм широкий массив элементов были получены путем организации и электрически соединения в параллельных 344 круговой CMUT клеток, после гексагональной макета. Таким образом результирующая 5 мкм-элемент расстояние, т.е. пропиле, соответствует мембраны мембранного разделения. Схематическое изображение структуры массива CMUT сообщается в рисунке 1.

Рисунок 1: структура массива CMUT. Схематическое изображение структуры в CMUT массив: массив элементов, состоящий из нескольких клеток, связанных в параллельных (а), макет CMUT микроструктуры (b); сечение CMUT клетки (c). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

CMUT микротехнологий параметров, т.е. боковые и вертикальные размеры пластины и электродов, были определены с помощью моделирования конечных элементов (FEM) моделирования с целью достижения операции широкополосного погружения, характеризуется Частотный отклик центрирована на 7,5 МГц и 100%-6 дБ двусторонний дробных пропускной способности. Высота полости, т.е. разрыв, был определен для достижения крах напряжения 260 V максимизировать двусторонний чувствительность, стабилизатор CMUT на 70% крах напряжения⁴, учитывая 80 V напряжение сигнала максимального возбуждения. В таблице 1 приведены основные геометрические параметры microfabricated CMUT.

CMUT массив расчетные параметры
Параметр	Значение
Массив
Количество элементов	256
Элемент шаг	200 мкм
Длина элемента (высота)	5 мм
Фиксированная высота фокус	15 мм
CMUT микроструктуры
Диаметр ячейки	50 мкм
Диаметр электрода	34 мкм
Боковое расстояние к ячейке	7,5 мкм
Толщина плиты	2.5 мкм
Высота зазора	0.25 мкм

Таблицы 1. Параметры датчика CMUT. Геометрические параметры датчика линейного массива CMUT и CMUT клеток микроструктуры.

Процесс упаковки, используются для интеграции в CMUT массив в голову зонд описан в ссылка⁴. Акустических линз было изготовлено с помощью силиконового каучука комнатной температуры вулканизированной (РТВ), легированного металло оксидных нанопорошков матч акустическое сопротивление воды и избежать ложных отражений на интерфейс²². Полученный состав характеризовалась плотность 1280 кг/м³ и скорость звука 1100 м/сек. Радиус кривизны 7 мм был выбран для цилиндрических линз, приводит к геометрическим фокус 18 мм и максимальной толщиной приблизительно 0,5 мм над поверхностью датчика. Изображение головы зонд CMUT показано на рисунке 2().

Рисунок 2: зонд CMUT. Глава развитых CMUT зонд, включая линейный массив преобразователей и акустические линзы () и полное CMUT зонд с разъема (b). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Голова CMUT зонд был соединен зонд дескриптор, содержащий многоканальный прием аналоговых интерфейсных электроники и многополярного кабель для подключения сканера США. Одноканальные электронные цепи является высокий входной импеданс усилитель напряжения 9 дБ, предоставляющий электрического текущего надо ездить кабель сопротивлением. Многоканальные электроники, описанные в разделе ссылки ⁴, основана на схемы топологии, включая малошумящий приемник сверхнизким энергопотреблением и интегрированный коммутатор для приема/передачи сигнала дуплексирование. Front-end электроники Источник питания и напряжения смещения CMUT создаются пользовательский блок питания и кормили зонд через многополярного кабель. Полный зонд показан на рисунке 2(b).

Пьезоэлектрические преобразователи США

Для качественного сравнения изображений, полученных с датчиком CMUTвыше два коммерчески доступных пьезоэлектрические датчики США были включены в экспериментах. Первый из них является линейный массив зонд с 192 преобразователя элементов, поле 245 мкм и 110% долей пропускания центрирована на 8 МГц. Этот зонд был использован для приобретения 2D изображения в B-режиме. Второй зонд является зонд для 3D визуализации с механически прокатилась линейный массив 180 преобразователя элементов, поле 245 мкм и 100% долей пропускания центрирована на 8,5 МГц. Шаговый двигатель помещен внутри зонда, жилье включает радикальные линейный массив приобрести несколько самолетов, которые могут быть использованы для реконструировать трехмерное изображение отсканированного объема²³.

Ула ОП системы

Приобретение изображений США была проведена путем использования Ула-OP системе²⁰, которая является полной и открытой США системы исследования и развития, разработаны и реализованы в лаборатории дизайна микроэлектроники систем Университета Флоренции, Италия. Ула-OP система может контролировать, как в передачи (TX) и прием (RX), до 64 независимых каналов соединен через матрицу переключатель США зонд с до 192 пьезоэлектрический или CMUT преобразователи. Системы архитектура функции две основные обработки доски, плата аналогового (AB) и цифровая плата (дБ), оба содержащиеся в стойку, которые комплектуются доску электропитание и задней плоскости доски, который содержит соединитель зонда и все внутренней маршрутизации компоненты. AB содержит front-end для зонда преобразователи, в частности электронные компоненты для аналоговых кондиционирования 64 каналов и программируемый переключатель матрицу, которая динамически сопоставляет каналы TX RX преобразователи. DB отвечает реального времени формирования луча, синтеза сигналов TX и RX обработки эхо для получения желаемого вывода (например, изображения в B-режиме или Doppler сонограмм). Стоит подчеркнуть что Ула-ОП системы полностью настраивается, поэтому сигнал в TX может быть любой сигналов произвольной формы в пределах пропускной способности системы (например три уровня импульсов, синус очередей, сигналы, Хаффман коды и т.д.) с максимальной амплитуда 180 Vpp; Кроме того, Стратегия формирования луча может быть запрограммирован согласно структуре Последнее фокусировки (например сосредоточены волна, multi-онлайн-передачи, плоской волны, расходящиеся волны, ограниченные дифракции балки и т.д.)²⁴^,²⁵. На аппаратном уровне эти задачи являются общими среди пяти местах программируемые вентильные матрицы (FPGA) и один цифровой сигнальный процессор (DSP). С механически прокатилась 3D визуализации зонды, таких, как описано выше Ула-ОП системы также управляет шаговым двигателем внутри датчика, для синхронизированных приобретения отдельных 2D кадров в каждой позиции массива преобразователей.

Ула-ОП системы можно повторно настроить во время выполнения и адаптированы к различными зондами США. Он общается через USB 2.0 канал с принимающей компьютер, оснащенный конкретного программного средства. Последний имеет настраиваемый графический интерфейс, который предоставляет в реальном времени визуализации изображений США, реконструирован в различных режимах; Например, с объемной зонды, два B-режим изображения перпендикулярных плоскостей в отсканированных тома могут отображаться в режиме реального времени.

Главным преимуществом Ула-ОП системы для целей протокола описаны является что она позволяет легко настройки параметров TX RX и он предоставляет полный доступ к сигнал данных, собранных на каждом этапе обработки цепи²⁶, также делает его возможным для тестирования новых методов обработки изображений и луча методы²⁷^,²⁸^,²⁹^,³⁰^,^,³¹³²^,³³.

Система отслеживания движения

Для записи США зонд позиции во время захвата изображений, оптический движения, система отслеживания занятых³⁴. Система основана на датчик, который излучает инфракрасный свет через два осветители (светоизлучающие диоды (СИД)) и использует два приемника (т.е. объектив и зарядовой (связью ПЗС)) для обнаружения света, отраженного от нескольких конкретных целей пассивный маркеры в предопределенных жесткой формы. Информация о отраженный свет затем обрабатывается бортового процессора для вычисления позиции и ориентации данных, которые могут быть переданы на компьютер подключен через USB 2.0. Же ссылка может использоваться для управления конфигурации блока датчика.

Датчик поставляется вместе с набором инструментов, каждый снабжен четырьмя Светоотражающий маркеры, расположены в жесткой геометрической конфигурации. Система отслеживания движения можно отслеживать до шести отдельных жестких средств одновременно, с рабочей частотой приблизительно 20 Гц. Два таких средства были использованы для этих экспериментов: инструмент «Указатель», которая позволяет приобретать 3D позиция тронут его кончик, и зажим есть инструмент, который может быть присоединен к зонду США под теста (см. Рисунок 14).

На стороне программного обеспечения трекер движения есть низкоуровневый последовательный интерфейс программирования (API) для оба подразделения контроля и сбора данных, которые могут быть доступны через USB. По умолчанию позиции и ориентации возвращаются как многократная элементов, то есть один вход на каждый инструмент отслеживается. Каждая запись содержит 3D позиции (x, y, z), выраженный в мм и ориентации (q₀, q_x, _yq, q_z) выражена как кватернион. Система также поставляется с панели инструментов высокого уровня программного обеспечения инструментов, который включает в себя графический отслеживания инструмент для визуализации и измерения в реальном времени позиции/направления нескольких инструментов в поле зрения блока датчика.

Программное обеспечение, обзор и интеграции компонентов системы

Диаграмма на рисунке 3 кратко инструментария, принят протокол, также описание потока данных, которая течет через систем.

Рисунок 3: блок-схема установки и системы интеграции всего оборудования. Зонд США подключен к системе Ула-OP, которая общается через USB с помощью ноутбука для захвата изображений в США. В то же время ноутбук также подключен через USB для отслеживания системы для сбора данных позиции, движения и через Ethernet на рабочую станцию, для обработки данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Помимо США датчики, отслеживания движения и Ула-ОП системы, которые были описаны выше, установки также включает в себя два компьютера, а именно ноутбуков и рабочих станций. Бывший является основной интерфейс для инструментирования, получения и синхронизации двух основных входящих потоков данных: США изображений, поступающих от системы Ула-OP и 3D-позиционирования данных из системы отслеживания движения. Она также обеспечивает визуальную обратную связь с оператором для изображений, приобретается. Рабочая станция имеет существенно более высокой вычислительной мощности и емкость. Он обеспечивает серверную поддержку для пост-обработки изображений и хранилище для комбинированных визуализации наборов данных. Рабочая станция также используетсядля визуализации США и г-н изображения включая возможность одновременной 3D визуализация зарегистрированных мультимодальной изображений.

Важнейшим требованием для экспериментов приобретения изображений является синхронизация двух потоков основных данных. Отслеживания движения и Ула-ОП системы являются независимыми инструментов, которые еще не поддерживают явной синхронизации деятельности. Благодаря этому США изображения данных и положение информацию необходимо надлежащим образом сочетать обнаружить правильный 3D положение зонда США в то время, приобретенные каждый фрагмент изображения. Для этой цели конкретные журнала приложения был разработан для записи и штампов времени в режиме реального времени данные, предоставленные отслеживания системы, изменяя программный компонент C++, включены, в данном случае, в сам трекер движения движения. Как правило системы отслеживания движения есть низкоуровневый API-интерфейс, который позволяет захвата данных в режиме реального времени и переписывание их в файл.

Метод синхронизации принимается работает следующим образом. Каждая запись в файл, созданный приложением журнала увеличивается с отметкой времени в формате «гггг мм ddThh:mm:ss.kkk», где: y = год, M = месяц, d = день, h = час, м = минуты, s = второй, k = миллисекунды. Ула-OP ПК на базе программного обеспечения (C++ и MATLAB языков программирования) вычисляет начальный и конечный момент каждого изображения последовательности приобретения и сохраняет эту информацию в каждом изображении в формате .vtk. Для обеспечения общей временной ссылку в ходе экспериментов, оба выше программного обеспечения процедуры выполняются на интерфейсном компьютере на рисунке 3. Штампы времени, произведенные таким образом используются постобработки процедуры программного обеспечения, которые производят окончательный набор данных (см. Протокол, статья 8).

Еще один конкретный программный компонент понял и запустить на рабочей станции для обеспечения реального времени обратной связи оператора, касающиеся текущий США зонд позицию изображения МРТ и, в частности, на набор предварительно определенных позах. Рутинные серверного программного обеспечения в Python обрабатывает файл журнала отслеживания движения, переводит текущий США зонд позицию в геометрические фигуры и отправляет данные на сервер Paraview. Paraview клиент подключается к тому же серверу Paraview и в режиме реального времени отображает положение геометрической формы, накладывается на изображении MR и далее геометрические фигуры, описывая предопределенные позы. Пример результате визуализации в реальном времени показан на рисунке 17.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

все биологические образцы, показано в этом видео были приобретены через стандартный пищевой цепи поставок. Эти образцы были обработаны в соответствии с положениями этики и безопасности участвующих учреждений.

Примечание: на диаграмме на рисунке 4 представлена 8 Основные этапы этого протокола. Этапы 1-4 включают первоначальных мероприятий, осуществляться только один раз перед началом захвата изображений в США и этапы обработки. Эти первоначальные этапы являются следующими: 1. Предварительное проектирование экспериментальной установки и агар Фантом (которые будут использоваться в процедуры калибровки); 2) подготовка ex vivo мозга; 3. приобретение изображения МРТ головного мозга; 4. Определение качественных позы, чтобы использоваться в качестве целевого для захвата изображений в США. Этапы 5-8 касаются сбора и обработки изображений, США. Эти этапы: 5. Экспериментальная установка, в которой подключены и включены все инструменты, и все целевые объекты располагаются и проверены; 6. Калибровка США зонда с пассивных маркеров для навигации; 7. приобретение США изображения мозга погружают в воду, как в стандартных позах, так и в " от руки modeŔ 8. пост-обработки и визуализации комбинированных MR / США изображений набора данных. В то время как этап 5 может выполняться только один раз, в начале экспериментальной деятельности, этапы 6 и 7 должна быть повторена за каждый зонд США участвует. Шаг 8 может выполняться только один раз на весь набор комбинированных данных, когда завершены все приобретения.

Рисунок 4 : экспериментальный протокол процесса. Блок-схема иллюстрирует основные этапы протокола, включая перечень основных операций на каждом шаге. Шаги 1-5 включают первоначальных мероприятий и подготовка установки для нас приобретений; Таким образом они должны осуществляться только один раз. Этапы 6 и 7 включают США приобретений и должна быть повторена для каждого зонда. Шаг 8, который после обработки изображений, может выполняться только один раз в конце. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

1. Предварительный дизайн

Дизайн и проверки позиционирования ориентир
Примечание: Следующая процедура определяет последовательную стратегию для позиционирования ориентиров, которые будут использоваться для калибровки трекинга системы, описанные в разделе 6.
1. Подготовить полистирола головы манекена вырезать фигуру примерно аналогичны мозга (высота = 180 мм, ширина = 144 мм, длина = 84 мм) используя нож.
2. Вставка 6 моделей 3 сфер бесцветного стекла (диаметр 3 мм) в полистирола мозга, организовал в вершинах равностороннего треугольника со стороной примерно 15 мм и не дальше, чем 1 мм от внешней поверхности (см. Рисунок 5 ).
3. Подключите движения, система отслеживания к ноутбуку через USB. Открыть инструмент отслеживания, начала отслеживания движения и проверьте, что при касании стеклянные сферы в мозге, полистирола, инструмент Указатель остается в пределах отслеживания поле зрения, чтобы проверить видимость и доступность эффективных в ходе экспериментов.

Рисунок 5 : модель полистирола мозг, используемые на этапе предварительного проектирования. Полистирольные Манекен головы, должным образом сократить имитировать размеры мозга, был использован для выбрать позиционирования моделей сфере стекла в головном мозге. Шесть трехсторонних структур шаров с диаметром 3 мм, были имплантированы в полистирола модели, как показано на рисунке, т.е. три узоры на право и три на левое полушарие мозга, полушарий. < href="//ecsource.jove.com/files/ftp_ upload/55798/55798fig5large.jpg» целевых = «_blank» > пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

агар подготовки Фантом
Примечание: эти шаги позволяют подготовить Лаборатория производства агар Фантом использоваться для процедуры калибровки (раздел 6.1).
1. В стакан, разбавляют 100 г глицерина и 30 г агара в 870 г дистиллированной воды. Перемешать смесь, при одновременном повышении его температуры до 90 ° C, 10-15 минут залить смесь для заполнения 13 x 10 x 10 см пищевых контейнеров и храните его в холодильнике по крайней мере один день.
2. Удалить призрак агар из холодильника. Цвет 6 стеклянные сферы с желтой эмалью (для лучшей видимости) и вставьте 2 модели 3 стекла сфер в агар Фантом (т.е. один на основной стороне блока), не дальше от поверхности менее 1 мм ( рис. 6).
3. Для сохранения когда не в пользе, погружать агар Фантом в растворе воды и бензалкония хлорид, с помощью контейнера запечатанном пластиковая еда и храните его в холодильнике.

Рисунок 6 : агар фантом. На рисунке показана агар phantom, в котором отчетливо видна в нижней кромки имплантированных шаблон трех сфер желто окрашенные стекла (показано черными стрелками). Указатель, используемый для измерения сферы позиции на этапе калибровки, также подсказки вблизи фантом. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

2. мозга подготовки и фиксации

получить ex vivo мозга от стандартной продовольственной цепочки поставок. Транспорт на льду (для сохранения). Как правило, в этом случае, ex vivo мозг становится доступным после были удалены из животного.
Удаление мозга от льда и поместите его в аспирационных капота. Держите его в капот для подготовки последующих шагов. Изолировать полушарий, разделив среднего мозга, мозжечка и ствола мозга, Понс, с хирургическое лезвие, резка через структуры на вентральной поверхности мозга.
Использование полистирола манекен как ссылку для позиционирования, имплантат 6 треугольные модели 3 сфер в коры лобной, височной и затылочной долей. Убедитесь, что выполняются предопределенные условия (т.е. расстояния от поверхности и среди сфер). Для наглядности, Марк позиций всех сфер на мозг поверхности с зеленой ткани маркировки краситель для гистологии ( рис. 7).
мозг в 10% буферизации раствор формалина. Используйте пластиковый контейнер для анатомических частей ( рис. 8). Оставьте мозга в контейнере с формалином для по крайней мере 3 недель, пока не завершится процесс фиксации.
Предупреждение: Формалин это токсичные химические вещества и должны быть обработаны с осторожностью; конкретные положения также могут применяться, например нас OSHA Стандартный 1910.1048 App. а.

Рисунок 7 : подготовка мозга и Имплантация стекла сфер. Говядину мозг подготовлен эксперт патологоанатом, удалив анатомические части в избытке и затем имплантации сфере моделей стекла, согласно ранее конструированного конфигурации (). Затем сферы позиций обозначены зеленой краски на поверхности мозга (b). пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 8 : фиксация мозга в формалине. Мозга с имплантированным стеклянные сферы погружен в раствор формалина 10% буферизуются внутри пластиковый контейнер для анатомических частей (). После периода по крайней мере 3-недели, процесс фиксации является полным (b) и мозг может использоваться для приобретения изображений. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

3. получение изображения г-н

экстракт мозг из раствора формалина, мыть его в воде на ночь, поместите его в чистый пластиковый контейнер и запечатать его.
Поставить контейнер в голову MR катушки и поместить его в сканер г-н.
выполнять сканирование, занято 3 T MR сканера, с 32-канальный головы катушки ( рис. 9). Приобрести три набора изображений с помощью T1, T2 и СНПЧ последовательности с разрешением 0.7x07x1 мм ³ и 0.5x0.5x1 мм ³ для T1/T2 и СНПЧ последовательностей, соответственно. Сохранять изображения МРТ в DICOM формате с помощью программного обеспечения сканера, г-н.
После использования, погружать мозга в формалина 10% буферизации. От MR сканера передать приобретенные изображения МРТ рабочую станцию обработки.

Рисунок 9 : получение изображения MR. Мозга, запечатанный в чистый пластиковый контейнер, помещается в 3 T MR сканер для MR изображения приобретений. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

4. Определение качественных позирует для приобретения имиджа США

Примечание: Эта процедура определяет набор качественных позы, в отношении изображения МРТ, в котором видимости мозга содержащие четко узнаваемые анатомических структур и высокодифференцированных тканей (особенно белых и серых вопрос) развернуто в США изображений.

Открыть изображения МРТ в DICOM формат с Paraview программное средство (отныне, Визуализация программного обеспечения). У визуализировать изображения как фрагменты и 3D-объем, так как требуется эксперт.
Проверять каждое изображение MR в наборе данных для оценки видимости анатомических структур и тканей (например боковых желудочков, мозолистое тело, серое вещество базальных ганглиев).
Выберите 3D пространственных субрегионов из образа MR ссылки, содержащие наиболее узнаваемые визуальные черты и приблизительно определить резки плоскости максимальной видимости. Определить 12 стандартных позирует для захвата изображений в США, каждый с участием значительный набор функций visual.
Для каждого виртуального позе, используйте " источники > конус " для создания 3D конус как визуальный ориентир. Адаптировать каждый конус высотой до 40 мм и радиус до 2 мм и вручную Установите конус в 3D зрительного поля ( рис. 10). Сохранить комплекс MR изображения, 3D регионов, самолетов и достопримечательности как файл состояния Paraview.

Рисунок 10 : предопределенные позирует для США изображения приобретение. Маркеры () шоу позиции 12 выбранной позы в 3D Мистер изображение кадра, чтобы быть достигнуто оператором для США видеосъемка. В пункте (b) MR показываются самолеты, соответствующие выбранной позы; красный маркер представляет собой перемещение позиции (представлены в пространстве изображения MR) зонд США в режиме реального времени, пока один из белых маркеров достигнута и нужный образ США могут быть приобретены в системе. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

5. Экспериментальная установка

окружающей среды и цели
Примечание: этот шаг описывается подготовка установки и инструменты для США приобретение экспериментов. Пластиковые
1. позицию 50 x 50 x 30 см танк на таблицу и заполнить его с дегазации воды на высоте 15 см в. позиции до движения, системы слежения, так что видны полностью в его поле зрения и сверху резервуара для воды ( Рисунок 11 ) и подключить к ноутбуку через USB движения трекер.
2. Поворотная процедура калибровки указателя с помощью инструмента отслеживания движения отслеживания системы ³⁴.
3. Позиция Ула-ОП системы на столе и подключить его к ноутбуку через USB, убедившись, что оператору зонд США хорошо видна на экране компьютера. Позиция рабочей станции на стол и убедитесь, что его экран хорошо видна на оператора.
4. Экстракт мозг из раствора формалина и стирать в воде. Иммобилизации на пластину из синтетических смол, используя сегменты швейной нити и клей полосы ( рис. 12).
5. Погружать пластину с мозгом в бак и убедитесь, что весь рабочее пространство вокруг мозга вписывается в поле зрения отслеживания движения, используя указатель и программное обеспечение отслеживания инструмент.

Рисунок 11 : Настройка экспериментальная приобретений с движением, системы слежения. Отслеживания датчик движения помещается выше резервуар, в который погружен мозга, так, что цели и зонд с зажатыми отражающей маркеры полностью вписываются в ее измерения поля зрения. < href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55798/55798fig11large.jpg» целевых = «_blank»> Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 12 : позиционирование говядину мозга в водяной бак. Говядину мозг иммобилизованных на тарелку, синтетических смол с помощью две нитки (расположенных вдоль продольных трещин) и фиксированной на тарелку с клейкой полосы. Пластину и мозга затем погружаются в емкость для воды. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

США зонд подключение и настройка Ула-ОП для выполнения сканирования.
1. Подключите зонд США к системе Ула-OP.
2. Настроить Ула-ОП системы через файлы конфигурации и ее интерфейс программное обеспечение с компьютера ( Рисунок 13).
  1. Определить в дуплекс режим, состоящий из двух чередующихся B-режимы использования двух разных частотах (7 МГц и 9 МГц). Установка 1-цикла биполярного взрыв для каждого режима. Установить фокус передачи на глубине 25 мм и динамической фокусировки в приеме с F #= 2 аподизации функция sinc.
  2. Настройка системы для записи beamformed и в фазе и Квадратурные (I / Q) демодулируется данных.
3. Выполняют несколько приобретение тестов, чтобы гарантировать полное оперативность.
  1. Замораживания системы, нажав на " замораживание " выключатель в программном обеспечении Ула-OP. Включите режим автосохранения, нажав на выключатель, который выглядит как три дискеты. Во всплывающем окне, которое появляется в конце приобретения, напишите имя файла и нажмите кнопку " сохранить ".

Рисунок 13 : Экспериментальная установка для нас видеосъемка. Ула-ОП системы подключен к тетради помещен рядом с резервуар для воды, так что его дисплей четко видны оператору зонд США во время приобретения. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

зажимные пассивной Светоотражающий маркеры на зонд США
Примечание: после этой процедуры, твердых Ассамблея США зонд и пассивной Светоотражающий маркеров создается для последующего приобретения изображения и позиции данных. Ручка
1. найти подходящее место для зажим на зонд США. Зажим пассивной Светоотражающий маркеров на ручке щупа США ( рис. 14).
2. Выполнять несколько тестов приобретения (см. шаг 5.2.3) для обеспечения что зажим является стабильной, путем отслеживания системы, в то время как США зонда проводится в ожидаемой рабочей позы движения хорошо видны маркеры.

Рисунок 14 : пассивный инструмент с отражая маркеры зажимается на 3D-изображений пьезоэлектрический датчик. Инструмент с маркерами должным образом зажат и фиксированной на рукоятке пьезоэлектрический датчик 3D-изображений, так что они формируют Объединенной Ассамблеи использоваться для сбора данных изображения и позиции США в то же время. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

6. Калибровка

Примечание: в этом разделе описываются экспериментальная часть протокола, который собирает информацию для расчета требуемых преобразований среди различных пространственных опорных фреймов участие. Смотрите раздел 9 математических сведений о методе вычисления. Программное обеспечение подпрограмм в MATLAB, язык программирования для калибровки доступны как открытым исходным кодом в https://bitbucket.org/unipv/denecor-transformations.

Из США кадра к кадру пассивного инструмент зажимается на США зонд
Примечание: Следующая процедура калибровки используется для вычисления жесткой преобразование, которое позволяет назначить пространственных положениях США вокселей изображения в местной рамки пассивного инструмента зажимается на зонд. Она должна быть повторена для каждого монтажа пассивного инструмента на зонд США. Танк
1. позицию агар Фантом в полное погружение в воду. Запустите приложение журнал записей позиции данных и собирать позиции каждой из сфер 6 стекла в агар Фантом с инструментом указатель, отслеживая его движение.
2. Приобрести одно изображение США на каждый шаблон 3 сфер в агар Фантом ( рис. 15) (шаг 5.2.3). Позиция США зонд через механической рукой, используя функцию предварительной визуализации Ула-ОП системы, так что полный шаблон трех сфер находится в поле зрения. Приобрести и сохранить соответствующий имидж США.
3. Передачи всех США изображений в формате Ула-OP, вместе с движение трекер лог файлы, на рабочую станцию,.
4. Открыть каждый имидж США в визуализации программного обеспечения, вручную отметить положение 3 стекла сфер в каждом из них и транскрибировать 3D позиции в CSV-файл.
5. Вычисления США к маркеру жесткой преобразование между двумя кадрами ссылки (см. код открытым исходным кодом и раздел 9).

Рисунок 15 : приобретение США образы агар Фантом для калибровки. Оператор перемещает США зонд (CMUT зонд) агар Фантом приобрести два нас образы, содержащие два встроенных сфере шаблонов, как показано в режиме реального времени программное обеспечение Ула-OP на дисплей компьютера. Затем полученные изображения используются для вычисления преобразования из США изображения пространства пространство пассивной инструмент с маркерами, зажимается на зонд. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

из движения трекер пространства в пространство изображения MR
Примечание: следующие операции калибровки используются для вычисления жесткой перехода от отслеживания системы отсчета для репера изображения MR движения и должна быть повторена для каждого места размещения мозга внутри дальность движения трекер. Последние два шага в этой процедуре необходимо повторить для каждого собственный MR изображения. Танк
1. позиция мозга в полное погружение в воду. Запустите приложение журнала и собирать позиции каждой из сфер 18 стекла с помощью указателя инструмента ( рис. 16). Передача файлов журнала отслеживания движения на рабочую станцию.
2. Открыть каждое изображение Мистер мозга в визуализации программного обеспечения, вручную отметить положение каждой из сфер 18 стекла и сохранить соответствующий 3D координаты как CSV-файлов.
3. Вычисления движения трекер MR жесткой преобразование между двумя кадрами ссылки (см. Открытый исходный код и раздел 9).

Рисунок 16 : приобретение позиции сфер стекла, имплантированные в бычий мозгу для калибровки. Указатель подсказка используется для приобретения, один за другим, позиции сфер 18 стекла имплантируется в мозга погружен в воду. Эти позиции используются для вычисления ПРЕОБРинформацию от отслеживания системы пространства в пространство изображения MR движения. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

7. УЗИ приобретение

Примечание: программное обеспечение подпрограмм в Python для Paraview, для визуализации в реальном времени процедуры, имеющиеся как открытым исходным кодом в https://bitbucket.org/unipv/denecor-tracking.

Приобретения США изображения предопределенные позы
1. зажим маркеры на зонд США и выполнить процедуру калибровки (разделы 5.3 и 6.1). Позиция мозга и выполнить процедуру калибровки (разделы 5.1 и 6.2).
2. Собирать параметры два жестких трансформации (США маркер и движения трекер MR) вычисляется в шагах 6.1.5 и 6.2.3 и передать эти файлы в папку процедуры визуализации в реальном времени, осуществляется в Python и визуализации программное обеспечение ( рис. 10б).
3. Начать процедуру визуализации в реальном времени, с использованием программного обеспечения для визуализации (см. Открытый исходный код) и убедитесь, что правильно отображается фактическое положение США зонд ( Рисунок 17).
4. Запустите приложение журнала для записи положение зонда. Вручную матч каждой качественно предопределенные позиции, как показано в визуализации программного обеспечения, с США зонд и приобрести соответствующее изображение с системой Ула-OP (шаг 5.2.3). Остановить два приложения и передачи всех США изображений в формате Ула-OP и движения трекер файлы журнала на рабочую станцию,.

Рисунок 17 : приобретение США изображения предопределенные поз. Оператор перемещает США зонд для достижения предопределенных позы; процедура поддерживается в режиме реального времени на рутинные Python, которая показывает положение зонда над 3D изображением MR мозга на экране рабочей станции, с использованием программного обеспечения для визуализации. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

приобретение freehand, перемещение позы с линейной США зонды для реконструкции 3D изображения
Примечание: следующие шаги предназначены для линейных датчиков США только и разрешить приобретение последовательностей 2D Вселенский США изображения , вместе с позиционирования данных из системы отслеживания движения, необходимы для реконструкции 3D-объем.
1. Зажим маркеры на зонд США и выполнить процедуру калибровки (разделы 5.3 и 6.1). Позиция мозга и выполнить процедуру калибровки (разделы 5.1 и 6.2).
2. Вручную позиции США зонд на предполагаемый первоначальный позу (например лобной конце каждого полушария). Начать приобретение каждого изображения последовательности США с системой Ула-OP (шаг 5.2.3) и журнала приложения для записи положение зонда.
3. Применить медленно, руки движения США зонд к предполагаемой окончательные позу (например дистального конца каждого полушария головного мозга). Остановить приобретение нами изображения с системой Ула-OP и остановить отслеживание зонд. Передача всех США изображений в формате Ула-OP и движения трекер файлы журнала на рабочую станцию,.

8. Последующая обработка и визуализация

из произвольной последовательности нас постобработки изображения
Примечание: Эта процедура реализуется в язык программирования MATLAB и применяется к каждой произвольной последовательности 2D изображения США в Ула-OP формат, для получения полного 3D изображений.
1. Нагрузки последовательность США изображений в формате Ула-OP. Соответствует последовательности изображений США с файлами журнала отслеживания движения. Извлечение последовательности приурочен позиций из лог-файлов, которые включены в временной интервал происходит от начала до конца процесса приобретения, как Записанная системой Ула-OP.
2. Вычислить точное время каждого США изображения в последовательности с помощью параметров Записанная системой Ула-OP.
3. Вычисления позиции, связанные с каждой имидж США в последовательности, путем интерполяции между двумя ближайший приурочен позициями, Записанная системой отслеживания движения. Использовать линейную интерполяцию между перевод векторов и сферическая линейная интерполяция (SLERP) между ротациями, выраженный в виде кватернионов.
  Примечание: Предполагается средний имидж США в последовательности - т.е. изображение в позиции лучше разделяет последовательность на две половинки (приблизительно) одинаковой длины - как ссылку для определения 3D США кадра.
4. Применяются логарифмической сжатие, нормализовать изображение своего максимума, а порог (обычно-60 дБ) для каждой плоскости в имидж США.
5. Отношении опорный кадр, вычислить и применить к каждой из других изображений США в последовательности, чтобы получить пучок пространственно расположенных самолетов относительной пространственных преобразование.
6. Применение обычной линейной интерполяции к структуре пространственно расположенных самолетов производить декартовых 3D массива вокселей. Сохраните декартовых 3D массив вокселей как файл .vtk и записи отметки времени интервала, которые соответствуют времени приобретения.
Пост-обработки изображений других США (не произвольной последовательности)
Примечание: Следующая процедура применяется к каждому изображению США в формате Ула-OP за исключением произвольной последовательности (раздел 8.1).
1. Нагрузки США изображение в формате Ула-OP. Применение логарифмической сжатие, нормализовать изображение до максимума и применять пороговое значение (как правило-60 дБ) для каждой плоскости в имидж США.
2. Для 3D изображения США применяются только, обычной линейной интерполяции (т.е. преобразование сканирования) в структуре пространственно расположенных самолетов производить декартовых 3D массива вокселей.
3. Сохранить плоскости изображения или декартовым 3D массив вокселей как .vtk файл, записи отметки времени интервала, которые соответствуют времени приобретения.
Регистрация США изображения
Примечание: в этом разделе описаны процедуры для выполнения окончательной регистрации США и г-н изображений, используя два преобразования вычисляется во время предыдущих шагов калибровки и данные о местоположении зонда США, записанный во время приобретения. Программное обеспечение подпрограмм в MATLAB, язык программирования для регистрации нас Фото доступны как открытым исходным кодом на https://bitbucket.org/unipv/denecor-transformations.
1. Загрузить имидж США в формате .vtk.
2. Соответствуют времени США изображения с файлами журнала отслеживания движения. Извлечение последовательности приурочен позиций из лог-файлов, которые включены в временной интервал происходит от начала до конца процесса приобретения, как записано в образе .vtk.
3. Вычислить среднее положение для изображения, США. Использование линейных усреднения для перевода векторов и применить алгоритм, описанный в ³⁵ ссылка для вращений, выраженный в виде кватернионов.
4. Загрузить преобразование США маркер, соответствующий конкретный образ США. Загрузить преобразования трекер MR движения, которое соответствует конкретным имидж США и MR изображения выбора.
5. Использовать среднюю позицию вместе с выше два преобразования для вычисления США-MR жесткой регистрации преобразования и сохранить Последний в различных форматах, включая перевод и углы Эйлера, которые позволяют визуализировать имидж США г-н изображение в кадре выбора.
Визуализация зарегистрированных США изображений
Примечание: таковы окончательные шаги для визуализации США и г-н изображений и показать им после наложения в визуализации программного обеспечения, используя ранее вычисленными преобразования.
1. Начать программного обеспечения визуализации и загрузить MR изображения выбора. Загрузите все соответствующие изображения в США. Для каждого изображения США, создание Paraview преобразования и применять Вычисленное преобразование регистрации США-MR ( Рисунок 18) к данным изображения.

9. Калибровка модели и преобразования

Примечание: в этом разделе описываются математические детали калибровки и трансформации методов, используемых в протоколе представил. Экспериментальный протокол включает в себя четыре различных отсчета которые должны надлежащим образом сочетаться: 1) США кадра, который зависит от физических характеристик США зонд и конфигурации сканера, которая связывает пространственных координат (x y, z) с каждым вокселом в США изображения (для единообразия, все 2D плоскости изображения, как предполагается, имеют y = 0); 2 маркер (M) кадр, который присущ инструмент пассивной маркер, который прикреплен к США зонд (раздел 6.1); 3 движения отслеживания системы (TS) кадр, который является неотъемлемой частью инструмента отслеживания; 4) Мистер (МРТ) кадр, который определяется сканером, который связывает пространственных координат (x, y, z) с каждым вокселом в изображении MR. Для удобства и простоты нотации, процедуры, описанные в этом разделе описываются с помощью матрицы вращения (т.е. направление косинус матрицы) и не кватернионы ³⁶.

От США до M Рама
Примечание: процедура экспериментальной калибровки в разделе 6.1 производит следующую информацию: 1) 3D позиции (p ₁, …, p ₆) _TS 2 моделей 3 сферах каждый, включены в агар Фантом и измеряется в окне tracker движения; 2) 3D позиции каждого из же двух шаблонов (p ₁, …, p ₃) _нас и (p ₄, …, p ₆) _США измеряется в каждом из двух приобрела США изображения; 3) одно преобразование (R _{М > TS}, т _{М > TS}), где R — матрица вращения и t представляет собой перевод вектор, измеряется позиционирования инструмента, который описывает относительную позицию пассивного маркера инструмента (все оборотов измеряется система отслеживания движения помечаются как кватернионов, которые должны быть переведены на матрицы вращения). ³⁷
1. применить алгоритм в ссылке для каждого из двух пар списков (p ₁, …, p-₃), _нам, (p ₁, …, p ₃) _TS и (p ₄, …, p ₆), _нам, (p ₄, …, p ₆) _TS, чтобы получить два преобразования типа (R _{США > TS}, т _{США > TS}), каждый соответствующий одной конкретной нас изображения пространства.
  1. Вычисления Оценка требуемого преобразования (R _{США > М}, т _{США > М}) от каждого из вышеуказанных преобразований следующим образом:
    R _{США > М} = R ^T _{М > TS} R _{США > ц}
    t _{США > М} = R ^T _{М > TS} (t _{США > TS -} т _{М > TS})
    Примечание: две оценки комбинируются путем арифметического усреднения векторов t _{США > М} и среднем матрицы вращения R _{США > М} с помощью метода в ³⁵ ссылка после впервые переведены матрицы кватернионы и результате кватернионов обратно в матрицу вращения.
От трекинга система MRI кадр
Примечание: процедура в разделе 6.2 производит следующую информацию: 1) 3D позиции (p ₁, …, p ₁₈ ) _TS 6 моделей 3 сферах, включены в бычий мозгу, измеряется в трекинга система рамы; 2) 3D позиции же 18 сфер (p ₁, …, p ₁₈) _МРТ измеряется на целевом изображении MR.
1. Непосредственно рассчитать нужное преобразование (R _{TS > МРТ}, т _{TS > МРТ}) с применением алгоритма в ³⁷ в списки позиций.
От США к раме МРТ
Примечание: нам изображения приобретение процедура, описанная в разделе 7 производит изображения для которого, после устранения отметки времени, связанные против движения трекер лог файлов, преобразование ( R _{М > TS}, т _{М > TS}) вычисляется непосредственно.
1. Compute желаемый преобразования следующим образом:
  R _{США > МРТ} = R _{TS > МРТ} R _{М > ц} Р _{США > М}
  т _{США > МРТ} = R _{TS > МРТ}(R_M>TSt_US>M + t_M>TS) + t _{TS > МРТ}

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Главный результат, достигнутый через описанные протокол является экспериментальная проверка процедуры эффективного и повторяемые оценки для 2D и 3D визуализации возможности нас зонд прототипы на основе технологии CMUT, в перспективных приложений для мозга обработки изображений. После выполнения всех шагов описанной протокол, эксперт может затем применить функции визуализации программного обеспечения (например нарезки бесплатно ориентации, извлечение подмножества, объем интерполяции и т.д.) для сравнения визуального содержимого зарегистрированных Изображения в США с изображением MR целевой. В частности качество изображения и в прямом сравнении с золотой стандарт МРТ, представляет собой первый и значительных доказательств для потенциальных CMUT технологии в этой области.

В качестве примера возможного визуального сравнения, Рисунок 18 иллюстрирует два ломтика объемного изображения, полученные с зонд CMUT нас и пьезоэлектрический датчик линейный массив, соответственно, в суперпозиции же соответствующий фрагмент в T2-взвешенный Мистер изображение. T2-взвешенный изображения МРТ оказалась наиболее эффективным с точки зрения видимости желаемых функций в этих экспериментах и поэтому были выбраны в качестве ссылки для наложения. На той же частоте 9 МГц были приобретены два США изображения на рисунке. Как видно на рисунке 18, изображение, полученное с CMUT зонд имеет лучшее разрешение и контрастность; Кроме того лучше определены выдающиеся визуальные функции и структуры борозд и Извилин , более четко видны, показаны, что более высокая чувствительность и более широкой полосы пропускания CMUT зонда добиться повышения производительности.

Рисунок 18 : Суперпозиция зарегистрированных фрагментов изображения США и г-н. На рисунке показан достигнутый регистрации MR и нам изображения, полученные с CMUT (а, с, е, g) и пьезоэлектрические (b, d, f, h) линейных датчиков. В (a) и (b реконструированный контуры 3D набор данных отображаются в пространстве MR и выделяется выбранный 2D срез. Панели (c, e, g) и (d, f, h) представляют наложенного США и г-н ломтики с увеличением прозрачности, чтобы показать соответствие функций в обоих изображений. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Дальнейшие сравнительные примеры, связанные с 3D объемного изображения, представлены в рисунке 19 и Рисунок 20. На рисунке 19 показано два 3D изображения, один получил с пьезоэлектрический линейный датчик после объемной реконструкции, и другой полученной с механически прокатилась пьезоэлектрический зонд для 3D визуализации. Рисунок 20 показывает 3D объемной реконструкции изображения, полученные с CMUT зонда. 3D структура Извилин и борозд коры головного мозга, видны во всех трех случаях, хотя в томах, полученные с CMUT датчиком внешней поверхности гораздо более четко видны и лучше определены.

Рисунок 19 : Объемные 3D США изображения, полученные с пьезоэлектрические датчики. Сравнение между 3D изображения США приобрели с механически прокатилась зонд (a, c), или реконструированный из плоских 2D изображения, полученные от руки с линейной зонд, с помощью отслеживания движения, позиционирования данных (b, d). В (а, б) позиции этих томов отображаются 3D Мистер изображение в кадре, используя контуры. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 20 : Реконструкции 3D США изображения, полученные с зонда CMUT. Плоскости 2D изображения, приобретенные от руки сканирование мозга с CMUT зонд использовали реконструировать 3D тома, как показано в (c, d). В (а, б) контуры таких томов представлены 3D Мистер изображение в кадре. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Как значительный и дополнительные продукт эксперименты генерируется набор расширенных мульти зонд США изображений, которые включает позиционирование и регистрации данных по сравнению различных изображения МРТ же целевого объекта. Рисунок 21 суммирует все 3D-изображений в наборе данных, показывая ограничительной коробки каждого из них в суперпозиции в один и тот же образ MR.

Рисунок 21 : Приобрела 3D США dataset в репера изображения г-н. На рисунке показана 3D изображение Мистер мозга и наложенного очертания США наборы данных приобрела с механически прокатилась (а), пьезоэлектрический линейный массив (b) и CMUT (c) Датчики пьезоэлектрические 3D. (B) и (c), трехмерные изображения были получены через объемной реконструкции. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

В целом эти результаты демонстрируют эффективность описанных протокола, что позволило приобретение и правильной регистрации 2D/3D изображения в рамки 3D изображения MR же мозга крупного рогатого скота (рис. 18, 19), и восстановить тома из 2D изображения США, приобретенных в режиме рукописные (цифры 19 d, 20).

С помощью программных инструментов, описанных, эксперты могут визуально исследовать наиболее значительных особенностей в 2D и 3D нас изображения биологических образцов. Показательные примеры качественной оценки CMUT зонд, визуализации производительности показали по сравнению с других датчиков США (см. рис. 18, 19 рисунок и Рисунок 20) и со ссылкой на целевого изображения MR (см. Рисунок 18). Дополнительные сложные анализы возможны на наборах данных изображения, полученные, человека экспертов или путем применения других методов программного обеспечения, как те для цифровых, доработаны США-MR регистрацию трехмерных изображений. Эти программы, которые будут применяться методы рассмотрены в будущих работ.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

В литературе, описывающих методы, которые являются схожими или связанными к Протоколу представили были представлены несколько работ. Эти методы также основаны на использовании реалистичных целей, включая фиксированные животного или труп мозги, но они главным образом задуман для тестирования методов цифровой регистрации различных сортов.

Протокол, описанных здесь, однако, имеет конкретную цель тестирования США зонды в различных конфигурациях на ранних стадиях развития и, вследствие этого, он выполняет фундаментальное требование воспроизводимости приобретений, а именно на том же биологических образцов и с сопоставимыми позах. Протокол представил заимствует многие аспекты существующих методов выше и собирает их в другой механизм для этой цели.

Среди уроков, которые были извлечены в ходе разработки протокола и экспериментов процедуры калибровки являются на сегодняшний день наиболее важным аспектом. Несмотря на множество улучшений принял общей пространственной ошибка весь набор преобразований после калибровки в настоящее время порядка 1-1,5 мм. Такая ошибка не объясняется отсутствием точности отслеживания движения (который имеет задокументированной точности порядка 0,3 мм), но скорее из-за сложности получения точных пространственных чтений над биологического образца, которая сохраняет определенную гибкость.

С другой стороны по нашему опыту, временная точность синхронизации не является критически важным аспектом. В самом деле приобретение позиции данных отслеживания движения составляет примерно один порядок величины больше движения человеческих рук, пытаясь добиться устойчивый осанки. Благодаря этому, время, средние показатели в протоколе приобретаются за дополнительную точность. Другой аспект, который является особенно эффективным является определение виртуальных позах. В эксперименты, проведенные, благодаря реального времени визуального отслеживания рутины операторы могут диск приобретения сопоставимых изображений для всех двенадцати виртуальный позы от каждого из трех датчиков США без особых усилий и поддержки механических конструкций.

Возможные изменения к протоколу, которые будут приняты в будущем, использование различных и улучшенные калибровки методы, которые должны основываться на ближе цикла и обратной связи от пространственных преобразований. В самом деле, в настоящем виде, протокол требует значительных пост-обработки пространственных измерений для вычисления матрицы преобразования. Хотя эта деятельность может осуществляться в десятки минут и не требует эксперименты ставить автономный, этот пост-обработки обеспечивает результаты, которые не могут быть визуализированы немедленно, при выполнении калибровки. В этом отношении расширенной и возможно в режиме реального времени визуальную обратную связь калибровки полученные может быть большую помощь в достижении большей точности.

Для фактического осуществления протокола крайне важно иметь инструменты, которые являются достаточно открытыми и позволяют несколько требуемых интеграций. Например фактическая возможность синхронизации сигналов, поступающих из различных источников - обеспечивается доступ к внутренней синхронизации данных, предоставляемый системой Ула-OP, в этом случае - имеет решающее значение для калибровки и пост обработки изображения.

Еще одним важным фактором является программное обеспечение. Хотя без крупных программных инструментов были необходимы для экспериментов, количество подпрограммы C++ и MATLAB, а также на основе Python модули для Paraview, оказались существенно важное значение для ряда важнейших задач, таких как калибровка, обратная связь слежения для предопределенных позы и пост-обработка для реконструкции 3D изображения. Еще раз имея доступ к данных низкого уровня, производимых инструментов является чрезвычайно важным для создания этих программных компонентов.

Наконец выбор правильной целевой для изображений является весьма значительным. Несколько альтернативных вариантов, с участием реализации синтетических призраки были рассмотрены заранее, и, по нашему опыту, все эти альтернативы, как представляется, оптимальным по сравнению с весьма эффективным выбор фиксированной в формалине мозга. Эта цель обеспечивает гораздо лучше реализма и с надлежащей осторожностью, бессрочное сохранение с течением времени.

В заключение достижение экспериментальные результаты, с 3D мультимодальный образ dataset как постоянных, так и соответствующие результаты, по нашему мнению является продуктом эффективной технической интеграции стратегии, которая должна быть собрана кусочно, путем тщательного анализа многих аспектов подразумевает и разработаны в отношении процедур и инструментов участие.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих финансовых интересов.

Acknowledgments

Эта работа частично поддерживается правительствами стран и Европейского союза в рамках проекта ENIAC JU DeNeCoR субсидии, номер договора 324257. Авторы хотели бы поблагодарить профессора Джованни Магенес, профессор Piero Tortoli и доктор Джозуэ Caliano за свою драгоценную поддержку, надзор и проницательные комментарии, которые сделали возможной эту работу. Мы признательны также профессор Egidio D'Angelo и его группа (BCC Lab.), вместе с Fondazione Istituto Neurologico C. Mondino, для отслеживания движения и г-н инструментария и Джанкарло Germani MR приобретений. Наконец мы хотели бы поблагодарить доктора Николетта Caramia, д-р Алессандро Dallai и г-жа Барбара Mauti за их ценную техническую поддержку и г-н Уолтер Volpi для предоставления мозга.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

Matrone, G., Savoia, A. S., Terenzi, M., Caliano, G., Quaglia, F., Magenes, G. A Volumetric CMUT-Based Ultrasound Imaging System Simulator With Integrated Reception and µ-Beamforming Electronics Models. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 61 (5), 792-804 (2014).
Pappalardo, M., Caliano, G., Savoia, A. S., Caronti, A. Micromachined ultrasonic transducers. Piezoelectric and Acoustic Materials for Transducer Applications. , Springer. 453-478 (2008).
Oralkan, O. Capacitive micromachined ultrasonic transducers: Next-generation arrays for acoustic imaging? IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 49 (11), 1596-1610 (2002).
Savoia, A., Caliano, G., Pappalardo, M. A CMUT probe for medical ultrasonography: From microfabrication to system integration. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 59 (6), 1127-1138 (2012).
ENIAC JU project DeNeCoR website. , http://www.denecor.info (2017).
Ramalli, A., Boni, E., Savoia, A. S., Tortoli, P. Density-tapered spiral arrays for ultrasound 3-D imaging. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 62 (8), 1580-1588 (2015).
Lazebnik, R. S., Lancaster, T. L., Breen, M. S., Lewin, J. S., Wilson, D. L. Volume registration using needle paths and point landmarks for evaluation of interventional MRI treatments. IEEE Trans. Med. Imag. 22 (5), 653-660 (2003).
Dawe, R. J., Bennett, D. A., Schneider, J. A., Vasireddi, S. K., Arfanakis, K. Postmortem MRI of human brain hemispheres: T2 relaxation times during formaldehyde fixation. Magn. Reson. Med. 61 (4), 810-818 (2009).
Chen, S. J., et al. An anthropomorphic polyvinyl alcohol brain phantom based on Colin27 for use in multimodal imaging. Mag. Res. Phys. 39 (1), 554-561 (2012).
Farrer, A. I. Characterization and evaluation of tissue-mimicking gelatin phantoms for use with MRgFUS. J. Ther. Ultrasound. 3 (9), (2015).
Choe, A. S., Gao, Y., Li, X., Compton, K. B., Stepniewska, I., Anderson, A. W. Accuracy of image registration between MRI and light microscopy in the ex vivo brain. Magn. Reson. Imaging. 29 (5), 683-692 (2011).
PVA brain phantom images website. , http://pvabrain.inria.fr (2017).
Gobbi, D. G., Comeau, R. M., Peters, T. M. Ultrasound probe tracking for real-time ultrasound/MRI overlay and visualization of brain shift. Int. Conf. Med. Image Comput. Comput. Assist. Interv (MICCAI) n. 920, 927 (1999).
Ternifi, R. Ultrasound measurements of brain tissue pulsatility correlate with the volume of MRI white-matter hyperintensity. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 34 (6), 942-944 (2014).
Unsgaard, G. Neuronavigation by Intraoperative Three-dimensional Ultrasound: Initial Experience during Brain Tumor Resection. Neurosurgery. 50 (4), 804-812 (2002).
Pfefferbaum, A. Postmortem MR imaging of formalin-fixed human brain. NeuroImage. 21 (4), 1585-1595 (2004).
Schulz, G. Three-dimensional strain fields in human brain resulting from formalin fixation. J. Neurosci. Meth. 202 (1), 17-27 (2011).
Ahrens, J., Geveci, B., Law, C. ParaView: An End-User Tool for Large Data Visualization. Visualization Handbook. , Elsevier. (2005).
Cloutier, G. A multimodality vascular imaging phantom with fiducial markers visible in DSA, CTA, MRA, and ultrasound. Med. Phys. 31 (6), 1424-1433 (2004).
Boni, E. A reconfigurable and programmable FPGA-based system for nonstandard ultrasound methods. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 59 (7), 1378-1385 (2012).
Bagolini, A. PECVD low stress silicon nitride analysis and optimization for the fabrication of CMUT devices. J. Micromech. Microeng. 25 (1), (2015).
Savoia, A. Design and fabrication of a cMUT probe for ultrasound imaging of fingerprints. Proc. IEEE Int. Ultrasonics Symp. , 1877-1880 (2010).
Fenster, A., Downey, D. B. Three-dimensional ultrasound imaging. Annu. Rev. Biomed. Eng. 2, 457-475 (2000).
Matrone, G., Ramalli, A., Savoia, A. S., Tortoli, P., Magenes, G. High Frame-Rate, High Resolution Ultrasound Imaging with Multi-Line Transmission and Filtered-Delay Multiply And Sum Beamforming. IEEE Trans. Med. Imag. 36 (2), 478-486 (2017).
Matrone, G., Savoia, A. S., Caliano, G., Magenes, G. Depth-of-field enhancement in Filtered-Delay Multiply and Sum beamformed images using Synthetic Aperture Focusing. Ultrasonics. 75, 216-225 (2017).
Boni, E., Cellai, A., Ramalli, A., Tortoli, P. A high performance board for acquisition of 64-channel ultrasound RF data. Proc. IEEE Int. Ultrasonics Symp. , 2067-2070 (2012).
Matrone, G., Savoia, A. S., Caliano, G., Magenes, G. The Delay Multiply and Sum beamforming algorithm in medical ultrasound imaging. IEEE Trans. Med. Imag. 34, 940-949 (2015).
Savoia, A. S. Improved lateral resolution and contrast in ultrasound imaging using a sidelobe masking technique. Proc. IEEE Int. Ultrasonics Symp. , 1682-1685 (2014).
Gyöngy, G., Makra, A. Experimental validation of a convolution- based ultrasound image formation model using a planar arrangement of micrometer-scale scatterers. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 62 (6), 1211-1219 (2015).
Shapoori, K., Sadler, J., Wydra, A., Malyarenko, E. V., Sinclair, A. N., Maev, R. G. An Ultrasonic-Adaptive Beamforming Method and Its Application for Trans-skull Imaging of Certain Types of Head Injuries; Part I: Transmission Mode. IEEE Trans. Biomed. Eng. 62 (5), 1253-1264 (2015).
Salles, S., Liebgott, H., Basset, O., Cachard, C., Vray, D., Lavarello, R. Experimental evaluation of spectral-based quantitative ultrasound imaging using plane wave compounding. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 61 (11), 1824-1834 (2014).
Alessandrini, M. A New Technique for the Estimation of Cardiac Motion in Echocardiography Based on Transverse Oscillations: A Preliminary Evaluation In Silico and a Feasibility Demonstration In Vivo. IEEE Trans. Med. Imag. 33 (5), 1148-1162 (2014).
Ramalli, A., Basset, O., Cachard, C., Boni, E., Tortoli, P. Frequency-domain-based strain estimation and high-frame-rate imaging for quasi-static elastography. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 59 (4), 817-824 (2012).
NDI Polaris Vicra optical tracking system website. , http://www.ndigital.com/medical/polaris-family (2017).
Markley, F. L., Cheng, Y., Crassidis, J. L., Oshman, Y. Averaging quaternions. J. Guid. Cont. Dyn. 30 (4), 1193-1197 (2007).
Dorst, L., Fontijne, D., Mann, S. Geometric Algebra for Computer Science. An Object-oriented Approach to Geometry. , A Volume in the Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics (2007).
Horn, B. K. P. Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions. J. Opt. Soc. Am. A. 4 (4), 629-642 (1987).

Bioengineering

Экспериментальный протокол для оценки эффективности новых ультразвуковые датчики, основанные на CMUT технологии в применении к томографии мозга

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgments

Materials

References

Tags

Cite this Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgments

Materials

References

Tags

Cite this Article

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.