Yöntem makalesi

İnsan omuriliğinin intraoperatif fizyolojik izlenmesi için ultra hızlı Doppler vasküler görüntüleme

689 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/68260

⸱

29 Ağustos 2025

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

Bu makalede

Özet

Bu çalışma, insan omurilik cerrahisi sırasında fizyolojik izleme için ultra hızlı Doppler vasküler görüntülemenin uygulamasını sunmaktadır.

Özet

Fizyolojik parametrelerin izlenmesi, intraoperatif senaryolar sırasında hastanın durumunu değerlendirmek için çok önemlidir. Kan basıncı ve kalp atış hızı gibi hemodinamik bilgiler, vasküler fonksiyonu yansıtan ve gerçek zamanlı olarak patolojik riskleri gösteren ultrason Doppler sinyallerinden elde edilebilir. Osilometri, manyetik rezonans görüntüleme (MRI), geleneksel Doppler ve piezoelektrik yöntemlerle karşılaştırıldığında, ultra hızlı Doppler küçük damarlar için üstün zamansal çözünürlük ve yüksek hassasiyet sağlar. Bu çalışmada, Chiari malformasyonu olan bir hastanın omuriliğinde ultra hızlı Doppler görüntülemenin intraoperatif bir uygulaması anlatılmıştır. Verilerin işlenmesinden sonra, özdirenç indeksi (RI) ve pulsatilite indeksinin (PI) ayrıntılı haritalanması da dahil olmak üzere, omurilik damar sisteminin ve fizyolojik parametrelerin güç Doppler görüntüleri üretilir. Hem RI hem de PI, cerrahi girişimden sonra önemli azalmalar gösterdi (RI ortalama: 0.47 → 0.32; PI ortalaması: 0.63 → 0.39; p < 0.001), medyanlarda tutarlı eğilimler gözlenmiştir ve bu da omurilik hemodinamiğinin iyileştiğini gösterir. Bu yöntem kullanılarak PI/RI parametrelerindeki değişikliklerin değerlendirilmesi, hastalığın ilerlemesi ve tedavi etkinliği hakkında daha geniş bir anlayış sunabilir ve potansiyel olarak cerrahi stratejilere ve terapötik yaklaşımlara rehberlik edebilir.

Giriş

Önemli bir intraoperatif fizyolojik gösterge olarak kan basıncı dinamikleri, cerrahi strateji için değerli bir rehberlik sağlar ve operasyonel güvenliği sağlar1. Kalbin periyodik olarak kasılması ve gevşemesiyle oluşan nabız dalgaları, aorttan arteriyel vasküler sistem boyunca basınç dalgaları2 olarak yayılır. Bu dalgalar, kardiyovasküler fonksiyonun doğrudan bir tezahürü olarak kabul edilebilir ve kan basıncı dinamiklerini ve genel hemodinamiği anlamak için kritik bilgiler sunar3. Klinik uygulamada, nabız dalgaları hemodinamik durumun sürekli değerlendirilmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır4.

Merkezi sinir sistemi içinde bir röle istasyonu ve refleks merkezi olarak omurilik, motor ve duyusal bilgilerin iletilmesinde çok önemli bir rol oynar. Kan akışının stabilitesi, nörolojik fonksiyonun sürdürülmesi ve eski haline getirilmesi için çok önemlidir6. Omurilik pulsatil kan akışı sinyali, vasküler elastikiyet ve hemodinamik hakkında bilgi içeren nabız dalgası ile yakından ilişkilidir, böylece omuriliğin fizyolojik ve patolojik değişikliklerini yansıtır. Bu sinyallerin izlenmesi, omuriliğin küçük boyutu, karmaşık vasküler mimarisi7 ve omurilik nabız dalgalarının etkili bir şekilde değerlendirilmesini zorlaştıran karmaşık kan akış modelleri8 nedeniyle önemli zorluklarla karşı karşıyadır.

Nabız dalgalarını değerlendirmek için çeşitli teknikler önerilmiştir. Osilometrik analiz yönteminin kullanımı kolaydır ve hızlı ölçümler sağlar. Bununla birlikte, sonuçların doğruluğu, artefaktlar, hasta duruşu ve manşetin uygun boyutu ve yerleşimi gibi faktörlerden etkilenebilir 9,10. Piezoelektrik nabız sensörleri gibi bazı piezoelektrik biyosinyal sensörleri, nabız dalgalarını verimli bir şekilde algılayabilir, ancak doğrulukları mekanik titreşimler veya sıcaklık dalgalanmaları nedeniyle tehlikeye girebilir; bu arada, fotopletismografi (PPG) gibi optik sensörler çevresel ışığa ve hareket artefaktlarına karşı hassastır11. Ayrıca, bu teknikler yalnızca lokalize nabız dalgası sinyallerini yakalayabilir ve gözlemlenen yapının görüntüleme bilgilerini aynı anda sağlama yeteneğinden yoksundur12.

Güçlü bir görüntüleme yöntemi olan manyetik rezonans görüntüleme (MRG), omuriliğin arter duvarlarının nispeten yüksek uzamsal çözünürlüklü ölçümünü sunar, ancak maliyetlidir ve sınırlı erişilebilirliğe sahiptir13. Bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleme, daha hızlı tarama süreleri ve daha geniş kullanılabilirlik sağlar, ancak iyonlaştırıcı radyasyon yayar, bu da tekrarlanan değerlendirmeler için kullanımını kısıtlar14. Konvansiyonel Doppler ultrason, iki tamamlayıcı görüntüleme modu aracılığıyla kan akış dinamiklerinin gerçek zamanlı olarak değerlendirilmesini sağlar: renkli Doppler ve nabız dalgası Doppler (PWD). Renkli Doppler, ortamı satır satır tarayarak görüş alanı boyunca akış hızlarına niteliksel bir genel bakış sağlar, ancak düşük kare hızlarından ve yavaş veya derin akışlara karşı zayıf hassasiyetten muzdariptir. PWD, kan akışı dalga formları hakkında nicel zamansal bilgi sunar, ancak kullanıcı tanımlı tek bir ilgi alanıyla sınırlıdır. Sonuç olarak, arterlerde ve venlerde güçlü hemodinamik için uygulanabilir ve küçük bir görüş alanı15 içinde anlık nabız dalga formlarını ölçer. Kontrastlı ultrason, mikro kabarcıklı ajanların kullanımı yoluyla kan akışının görselleştirilmesini iyileştirir; Bununla birlikte, kontrast enjeksiyonu gerekliliği, intraoperatif ortamlarda güvenlik endişelerini artırmakta ve vasküler pulsatilitenin gerçek zamanlı değerlendirmesi için daha az uygun hale getirmektedir16. Fotoakustik ve optik görüntüleme teknikleri, özellikle yüzeysel dokularda vasküler görüntüleme için yüksek kontrast ve uzamsal çözünürlük sağlar. Bununla birlikte, optik erişime olan güçlü bağımlılıkları, omurilik17 gibi derin yerleşimli yapılara uygulanabilirliklerini önemli ölçüde sınırlar.

Son yıllarda, ultra hızlı ultrason, vasküler görüntülemede büyük bir potansiyel ile hızla ilerlemiştir18. Geleneksel odaklanmış ışın taramasından farklı olarak, ultra hızlı Doppler, ultrason görüntüleme hassasiyetini yaklaşık 50 kat artıran ve küçük damarlarıntespitini büyük ölçüde iyileştiren çok açılı bileşik düzlem dalga tekniklerini kullanır 15,19,20. Görüntüdeki her piksel için tam bir Doppler spektrumu elde edilebilir, bu da kan akış hızı veyönü 21 hakkında kapsamlı bilgilerin elde edilmesini kolaylaştırır. Bu, görüntüleme alanı boyunca özdirenç indeksi (RI) ve pulsatilite indeksi (PI) gibi vasküler indeksleri tahmin etmek için kullanılabilir. Özellikle, 2014 yılında Demene ve ark.22, yenidoğanlarda serebral vasküler RI'nin ayrıntılı bir dağılım haritasını sunarak yenidoğan serebral kan akışı görüntülemesine ultra hızlı Doppler teknolojisini uygulamıştır. Bu ilerleme, preterm ve term bebeklerde serebral kan akımı otoregülasyon mekanizmalarını ve ilgili hastalıkların patogenezini anlamak için yeni bir araç sağlar. 2020'de Bourquin ve ark.23,24, kemirgen beynindeki pulsatil mikrosirkülasyonun in vivo ölçümlerini elde etmek için ultra hızlı ultrason teknolojisine dayalı dinamik ultrason lokalizasyon mikroskobunu (DULM) önerdi ve bu tekniği üç boyutlu görüntülemeye genişleterek kantitatif analiz için yeni bir boyut sundu.

Omuriliğin vasküler görüntülemesine doğru, 2021'de Zang ve ark.25 , iletilen dalga boyu ile karşılaştırılabilir bir görüntüleme çözünürlüğü ile ultra hızlı Doppler kullanarak kontrast maddeler olmadan omurilik mikrovasküler görüntülemesi elde etti. Sui ve ark.26. beyin ve omurilikteki mikrosirkülasyonun hızlı, yüksek sinyal-gürültü oranlı ultra hızlı Doppler görüntülemesini elde etmek için sağlam temel bileşen analizine (RPCA) dayalı rastgele bir örnekleme yöntemi kullandı. Pezet ve ark.27 kronik omurilik yaralanmasını takiben vasküler rekonstrüksiyon gözlemlediler. 2022'de Yu ve ark.28 , RPCA'ya dayalı sıçanlarda omurilik mikrosirkülasyonunun ultra hızlı süper çözünürlüklü ultrason lokalizasyon mikroskobunu elde etti ve görüntüleme çözünürlüğü 100 μm dalga boyundan önemli ölçüde daha küçük olan 13-16 μm'ye ulaştı. Daha ileri çalışmalar, omurilik yaralanmasını takiben omurilik penumbrasındaki mikrosirkülasyonun sürekli gözlemini ve kantitatif analizini içeriyordu29. 2023'te Yan ve ark.30 , insan omurilik tümörlerinde küçük damar kan akışının vektörize görüntülemesini gerçekleştirmek için ultra hızlı ultrason vektör Doppler kullandı ve deneysel dizi parametrelerine dayalı olarak diziyle ilgili güvenliği ayrıntılı olarak değerlendirdi. 2024 yılında Agyeman ve ark.31 , insanlarda omuriliğin ilk fonksiyonel ultrason görüntülemesini gerçekleştirdi ve bu, omurilik fonksiyonel yanıtlarının elektriksel stimülasyona entegrasyonunu gösterdi. Khaing ve ark.32 , akut travmatik omurilik yaralanmasını takiben hem sıçanlarda hem de insanlarda perfüzyon görüntüleme göstergeleri ile yaralanma şiddeti arasındaki ilişkiyi doğruladı. Bununla birlikte, omurilik nabız dalgalarındaki hemodinamik indekslerin tespiti ve analizi hala daha fazla araştırma gerektirmektedir.

Chiari malformasyonu, omuriliği etkileyen önemli ve yaygın bir bozukluğu temsil eder. Beyin omurilik sıvısında ve omurilik basışında dinamik değişikliklere neden olur, omurilik kan akışını ve vasküler regülasyonu bozar, bu da anormal venöz drenaj33, artmış vasküler direnç34 ve potansiyel omurilik iskemisi35 ile sonuçlanabilir. Omurilik nabız dalgalarının gözlemlenmesi, omurilik hemodinamik değişikliklerinin daha derin bir şekilde anlaşılmasını kolaylaştırır ve Chiari malformasyonu ve diğer omurilik bozukluklarının teşhisi ve tedavisi için değerli bilgiler sunar36.

Bu çalışma, insanlarda omurilik fizyolojik parametrelerini intraoperatif olarak izlemek için ultra hızlı Doppler vasküler görüntülemeyi kullanmak için kapsamlı bir protokol sunmaktadır ve Chiari malformasyonu olan bir hastada uygulanmasına özel olarak odaklanmaktadır. Bu yöntem, omuriliğin maruz kalması sırasında yüksek kare hızlı ultra hızlı Doppler verilerinin gerçek zamanlı olarak elde edilmesini ve ardından RI ve PI'nin piksel bazında haritalarını oluşturmak için son işlemeyi sağlar.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma insan denekler içermiş ve tüm işlemler Fudan Üniversitesi'ne bağlı Huashan Hastanesi İnsan Araştırmaları Etik Kurulu (2021-065) tarafından onaylanan protokollere uygun olarak gerçekleştirilmiştir. Tüm katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alındı. Uygulama, klinik tanı için değil, yalnızca ön araştırma ve doğrulama amaçlıdır. Yerleşik güvenlik standartlarına uygunluğu sağlamak için FDA tarafından önerilen ilgili güvenlik endeksleri değerlendirildi. Bu çalışmaya dahil edilen hastalara Chiari malformasyonu tanısı konuldu. Katılımcılar için dahil etme, hariç tutma ve geri çekme kriterleri Ek Dosya 1'de verilmiştir. Kullanılan reaktifler ve ekipman Malzeme Tablosunda listelenmiştir.

1. Enstrüman hazırlığı

  1. Ultrason görüntüleme sistemini hazırlayın.
    1. 128 kanallı lineer diziyi programlanabilir ultrason sistemine bağlayın.
      NOT: Ultrason probunu, 3D yazılımla modellenmiş ve 3D baskı ile üretilmiş özel olarak tasarlanmış bir muhafaza kullanarak koruyun. Bu çalışmada kullanılan prob, ticari bir versiyondan ziyade minyatür özelleştirilmiş bir versiyondu. Bu çalışmada kullanılan ultrason sistemi platformu daha önce insan vasküler görüntülemesinin araştırılması için çeşitli çalışmalarda uygulanmıştır 37,38,39,40.
    2. Dönüştürücünün merkez frekansını, 100 μm uzamsal çözünürlüğe karşılık gelen 15.625 MHz'e ayarlayın.
    3. Bitişik elemanlar arasındaki aralığın 0.1 mm olarak yapılandırıldığından emin olun.
  2. Cihazı kalibre edin, kodu test edin ve sistemin doğru çalıştığından emin olun.
  3. Kararlı görüntüleme için bir platform kurun.
    1. Robotik kolu cerrahi yatağın yanına yerleştirin ve sonraki prob sabitlemesi için yerine güvenli bir şekilde kilitleyin.
    2. Probun görüntüleme seansı boyunca sabit kaldığından emin olun.
      NOT: Bu kurulum, manuel çalıştırmanın neden olduğu titremeyi ve konum kaymalarını en aza indirerek görüntüleme sırasında prob konumlandırmasının kararlılığını ve tutarlılığını artırır.

2. Ultrason dizisi hazırlığı

  1. B-mod ultrason görüntülemesine göre uygun bir görüntüleme derinliği ayarlayın.
  2. Bileşik kare hızını 1000 Hz olarak ayarlayın.
  3. Çekim süresini 0,4 sn olarak ayarlayın.
  4. 11 Hz darbe tekrarlama frekansı ile -10° ile +10° arasında eşit aralıklarla yerleştirilmiş 11,000 eğik düzlem dalgasını iletin.
    NOT: Eğik düzlem dalgaları, probun yanal eksenine göre çeşitli açılarda yayılır. Bu çalışmada, 11 düzlem dalga -10° ile +10° arasında eşit olarak dağıtılmıştır.

3. Prob konumlandırma

  1. Ultrason probunu tıbbi aletler için steril bir koruyucu torba ile örtün (Şekil 1A).
    1. Steril torbanın içine bol miktarda ultrason jeli uygulayın.
    2. Probu torbaya yerleştirin.
    3. Probu bir lastik bantla torbanın içine sabitleyin.
      NOT: Akustik kuplaj, probu çevreleyen steril torbanın iç yüzeyine steril ultrason jeli uygulanarak elde edildi. Torbanın kendisi doğrudan insan dokusu ile temas edecek şekilde yerleştirildi ve birleştirme ortamı ile doku arasında doğrudan temas olmadan etkili ultrason iletimine izin verildi.
  2. Probu robotik kolla sabitleyin (Şekil 1B).
    1. Laminektomiyi takiben probu omuriliğin açıkta kalan yüzeyine tam olarak yerleştirin.
    2. Görüntüleme sırasında tutarlı konumlandırmayı korumak için robotik kolu kullanarak probu stabilize edin.
      NOT: Ultrason probunu stabilize etmek için pnömatik robotik kol kullanıldı. Otomatik tarama yeteneklerinden yoksun olmasına rağmen, kol, veri toplama süreci boyunca hassas manuel konumlandırma ve kararlılık sağlar. Ameliyathanede bulunan kol, birincil cerrah tarafından manuel olarak kontrol edildi ve sabitlendi. İlk olarak, tüm ana eklemler sabitlendi, ardından probu B-mod ultrason rehberliğinde tutan terminal eklemin ince ayarı yapıldı.

4. Veri toplama

  1. B-mod ultrason görüntülemesine göre uygun bir görüntüleme derinliği ayarlayın.
  2. Uygun görüntüleme düzlemini belirlemek için gerçek zamanlı B-modu ultrason görüntülemeyi kullanın.
  3. Fıtıklaşmış serebellar bademcikleri ve omuriliği bulun.
    NOT: Hem omurilik hem de serebellar bademcikler aynı görüntüleme düzlemi içinde, ayırt edilebilir sınırlar ve uygun anatomik oryantasyon ile net bir şekilde görüntülendiğinde doğru hizalamayı onaylayın. B-mod görüntüleme düzleminde, serebellar bademciklerin omurilikten üstün göründüğünden ve kordonun sırt kenarının sol-sağ simetri ile net bir şekilde tanımlandığından emin olun. Doğru görüntüleme düzlemini onayladıktan sonra, kan akış sinyallerinin varlığını ve kararlılığını doğrulamak için tek bir ultra hızlı Doppler görüntüsü elde edin.
  4. B modu dizisini sonlandırın ve veri toplama için ultra hızlı diziyi başlatın.
    NOT: Prosedürü normal oda sıcaklığı koşullarında gerçekleştirin. Görüntüleme süresi kısadır ve prob, edinim sırasında gözle görülür bir sıcaklık artışı göstermemiştir. Bu yöntem, ameliyat sırasında omurilik yapılarının net bir şekilde görüntülenmesini sağlayarak, optimal vasküler görüntüleme elde etmek için hassas prob ayarlamalarına izin verir ve ameliyat öncesi MRG görüntüleri ile karşılaştırmaya olanak tanır. Bu çalışmada sunulan olguda, orijinal görüntüleme derinliği aralığı 0,5 ila 9,5 mm idi. Gerçek görüntüleme derinliği tüm panellerde sabit tutuldu.

5. Tedaviden önce omurilik pulsatil kan akış sinyalinin analizi (Şekil 2)

  1. Omurilik damar sisteminin güç Doppler görüntülerini oluşturun. (Şekil 3)
    NOT: Prob stabilitesi, güç Doppler görüntüleme analizi ile değerlendirilmiştir. Leke artefaktlarından yoksun, mekansal olarak farklı damarların tutarlı bir şekilde görselleştirilmesi, robotik kolun edinim sırasında stabil bir akustik pencereyi korumadaki etkinliğini göstermektedir.
    1. Elde edilen radyofrekans verileri üzerinde hüzmeleme gerçekleştirin.
    2. Doku sinyallerini kan akışı sinyallerinden ayırmak ve yüksek frekanslı gürültüyü gidermek için tekil değer ayrıştırma (SVD) tabanlı uzay-zamansal filtreleme yöntemini uygulayın. İstenen kan akışı bileşenlerini çıkarmak için uygun eşikleri ayarlayın.
      NOT: Ultrason görüntü sinyali, yumuşak doku, kan akışı ve rastgele gürültü bileşenlerinden oluşur. SVD tabanlı uzay-zamansal filtreleme, bu bileşenleri uzay-zamansal özelliklerine göre ayırır41. Bu yöntem, ultrason görüntü verilerini tekil vektörlere ve bunlara karşılık gelen tekil değerlere ayrıştırır. Tekil değerlerin bir filtreleme eşiği ayarlanarak, büyük tekil değerler, güçlü uzay-zamansal korelasyona sahip doku bileşenlerini temsil eden özvektörlerle ilişkilendirilir, orta tekil değerler dinamik kan akışı sinyallerine karşılık gelir ve küçük tekil değerler esas olarak gürültüyü temsil eder. Bu çalışmada, SVD eşikleri, elektrokoter tedavisinden önce tekil bileşenleri 80-380 ve cerrahi girişimden sonra 50-380 olacak şekilde ayarlandı. Bu eşik, önceki deneyime dayalı olarak ampirik olarak belirlenmiştir (Ek Şekil 7).
    3. Filtrelenmiş kan akış sinyalini faz içi/dörtlü (IQ) karmaşık sinyallere figure-protocol-1demodüle edin. Güç Doppler görüntüsünü elde etmek için her pikseldeki ortalama sinyal yoğunluğunu hesaplayın PW (x,z) (Denklem 1)15. Nt , elde edilen çerçeve sayısıdır.
      figure-protocol-2 (1)
      NOT: Uygun Doppler verileri, net vasküler tasvir ve yüksek sinyal-gürültü oranı ile karakterize edilir. Vasküler görselleştirme yetersiz ise, adım 5.1.2'yi tekrar gözden geçirin ve SVD eşik aralığını buna göre ayarlayın.
  2. Doppler sinyalinin zaman-frekans analizini yapın (Şekil 4).
    1. Kısa süreli bir pencere kullanarak kan akış sinyalini segmentlere ayırın (Şekil 4A).
    2. Her pikselde güç spektral yoğunluğunu tahmin etmek için Hızlı Fourier Dönüşümü'nü (FFT) uygulayın (Şekil 4B).
      NOT: Pencere uzunluğu, hem sistolik hem de diyastolik frekans bileşenlerinin güvenilir bir şekilde tanımlanabilmesini sağlamak için en az bir kardiyak döngüyü yeterince kapsayacak şekilde seçilmiştir. Spektral sızıntıyı azaltmak için bir Hann penceresi kullanıldı ve zamansal çözünürlüğü artırmak için bitişik pencereler üst üste bindirildi. Bu çalışmada FFT, 80 uzunluğunda ve p örtüşmeli bir Hann penceresi kullanılarak uygulanmıştır.
    3. Zamanla değişen ortalama Doppler frekansını elde etmek için pencereyi sürekli kaydırın.
  3. RI ve PI haritalarını hesaplayın (Şekil 4C ve Şekil 5A-D).
    1. Belirli piksellerde zaman içinde kan akış sinyallerinin ortalama Doppler frekansını analiz edin (Şekil 4C).
      NOT: Frekans analizinin geçerliliği, kardiyak döngüye karşılık gelen ortalama Doppler frekansındaki periyodik dalgalanmalar gözlemlenerek doğrulanabilir.
    2. RI (Denklem 2)15 ve PI'yi (Denklem 3)15 hesaplamak için kan akış hızını ve varyasyonlarını belirleyin. VPSV tepe sistolik hızdır, VEDV diyastol sonu hızdır ve Vortalama ortalama akış hızıdır.
      figure-protocol-3 (2)
      figure-protocol-4 (3)
    3. Doppler frekansını kullanarak RI ve PI hesaplamasını basitleştirin. Tüm omurilik boyunca RI (Denklem 4) ve PI'yi (Denklem 5) hesaplayın. fortalaması(x,z,t), tanımlanmış bir zaman penceresi15 içindeki ortalama Doppler frekansıdır.
      figure-protocol-5 (4)
      figure-protocol-6 (5)
      NOT: Kan akışı nedeniyle, ultrason sinyali, kan akış hızı V ile ilgili olan Doppler kayması olarak bilinen bir frekans sapmasına uğrar (Denklem 6). fDoppler , Doppler frekans kaymasını temsil eder, c0 , insan yumuşak dokusundaki sesin hızını belirtir, fnabız , ultrason probunun iletilen frekansıdır ve ultrason ışını ile kan akış yönü arasındaki açıdır15.
      figure-protocol-7 (6)
    4. Ortalama Doppler frekansı, belirli bir zaman penceresi içindeki kaymanın ortalama değerini temsil eder. V , Doppler kayması ile orantılı olduğundan, zaman içinde her pikseldeki ortalama Doppler frekansı değerlendirilerek yaklaşık olarak tahmin edilebilir.
  4. RI ve PI'nin istatistiksel analizi
    1. İlgilenilen bölgelerden geçerli RI ve PI değerlerini ayıklamak için mantıksal maskeler kullanın ve çeyrekler arası aralık (IQR) yöntemini kullanarak aykırı değerleri hariç tutun.
    2. Piksel bazında veri yapısını hesaba katarak ameliyat öncesi ve sonrası koşullar arasındaki farkları değerlendirmek için ağırlıklı bir Öğrenci t-testi gerçekleştirin.
      NOT: RI ve PI'nin istatistiksel analizleri piksel düzeyinde yapıldı ve grup farklılıkları, yıldızlarla gösterilen anlamlılık seviyelerine sahip kutu çizimleri kullanılarak görselleştirildi (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001).

6. Hasta yönetimi ve görüntüleme protokollerinin güvenliği

  1. Yaşamsal belirtileri yakından izleyin. Görüntüleme sırasında kalp atış hızını, kan basıncını, solunum hızını, oksijen doygunluğunu ve vücut ısısını sürekli olarak izleyin. İşlem boyunca hastanın güvenliğini ve konforunu sağlayın.
    NOT: Ameliyat sırasında sinir hasarı oluşabilecek göz önünde bulundurularak intraoperatif nörofizyolojik monitörizasyon (somatosensoriyel uyarılmış potansiyeller ve motor uyarılmış potansiyeller gibi) de yapılmaktadır.
  2. Uygun prob basıncından emin olun. Prob üzerinde sabit ve yeterli basıncı korumak için robotik kolu kullanın. Omuriliğin yüzeyine zarar verebilecek aşırı kuvvetten kaçının.
  3. Cerrahi ekip ile iletişimi sürdürün. Görüntüleme süreci boyunca cerrahi ekiple net bir şekilde iletişim kurun. Herhangi bir hasta rahatsızlığına veya beklenmedik duruma derhal yanıt verin.

7. Tedaviden sonra omurilik pulsatil kan akış sinyalinin alınması ve analizi

  1. Tedaviden sonra omurilik kan akış sinyalini analiz etmek için 5. adımda açıklanan adımları tekrarlayın.
    NOT: Elektrokoter tedavisinden sonra serebellar bademcikler hacmi azalmış, kenarları körelmiş ve çevre doku yapıları ile anatomik ilişkileri yeniden sağlanmış olarak geri çekilmiştir (Şekil 6). Veri toplama, elektrokoter tedavisi öncesi ve cerrahi girişim sonrası olmak üzere iki farklı intraoperatif zaman noktasında gerçekleştirildi. Şu anda, RI ve PI'nin araştırılması ön aşamada kalmaktadır ve gerçek zamanlı cerrahi rehberlik için uygulanmamıştır. Sonuç olarak, hızlı veri toplamadan kısa bir süre sonra, cerrahi prosedür önemli bir kesinti olmadan devam etti. Daha sonra, toplanan veriler çevrimdışı olarak işlendi (yaklaşık 5-10 dakika, işlem adımlarının ve zamanlamanın ayrıntıları Ek Dosya 2'de verilmiştir), bu da cerrahi iş akışı üzerinde herhangi bir etki yaratmadı. Gelecekte, RI ve PI intraoperatif karar vermeye yardımcı olmak için kullanılabilirse, cerrahi zaman çizelgesini bozmadan entegre edilmeleri beklenmektedir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Ultra hızlı Doppler, omurilik damar sistemi ağının yüksek temporal çözünürlüklü görüntülenmesini sağlayan yüksek hassasiyet sunar. Renkli Doppler ile karşılaştırıldığında, güç Doppleri daha yüksek bir sinyal-gürültü oranı (SNR) sunar42. SVD tabanlı uzay-zamansal filtre için uygun bir eşik aralığı kullanıldı, bu da geçerli kan akış sinyallerinin tanımlanmasını ve kan akış yönünün görüntülenmesini sağladı. Şekil 3E,F, ultra hızlı Doppler kullanılarak el...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bu çalışmada, insan omuriliğinin kan akışını çıkarmak için intraoperatif olarak ultra hızlı Doppler görüntüleme kullanıldı. RI ve PI'nin spektral analizi ve hesaplanması daha sonra kan akış sinyalleri üzerinde gerçekleştirildi ve omurilik vaskülatürünün güç Doppler görüntüleri ve Chiari malformasyonu olan hastanın karşılık gelen RI ve PI haritaları sağlandı. Ultra hızlı ultrason bağlamında, küçük damarlar 100 mikrometre mertebesinde çaplara sahip damarları ifade ederken, 100 mikrometrede...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar, rekabet eden herhangi bir finansal çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

Bu çalışma, Çin Ulusal Anahtar Araştırma ve Geliştirme Programı (No. 2023YFC2410900), Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (No. 12274093) ve Şanghay Uluslararası Bilim ve Teknoloji İşbirliği Programı (Hibe No. 23490713500) tarafından desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
MATLAB  R2022bMatematik İşleriYOKVerilerin sonradan işlenmesi için
MikroskopZEİSSPENTERO 8O0 Sİntraoperatif mikroskobik gözlem için
Programlanabilir ultrason sistemiVerasoniklerBakış açısı 256Omurilik damarlarının ultrason görüntülemesi için
Robotik kolAesculap RT060R SerisiProbu sabitlemek için
Tek kristal yüksek frekanslı doğrusal dizi dönüştürücülerVerasoniklerL22-14vX Omurilik damarlarının ultrason görüntülemesi için
Ultrason jeliBebek EğlencesiM yazınProb ile temas yüzeyi arasındaki hava boşluğunu ortadan kaldırın

Kaynaklar

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

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Omurilik zlemintraoperatif zlemG l Doppler G r nt lemeHemodinamik De erlendirmeRezistivite ndeksiPulsatilite ndeksiOmurilik Hemodinami iChiari Malformasyonu
Video yakında

İlgili makaleler