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        空間角度復(fù)合應(yīng)變估計中的運動偽影產(chǎn)生因素研究

        2019-06-17 02:17:44潘宗輝劉志李富峰何瓊
        中國醫(yī)療設(shè)備 2019年5期

        潘宗輝,劉志,李富峰,何瓊

        清華大學(xué) 醫(yī)學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程系,北京 100084

        引言

        中風是全世界死亡率第二的疾病,而在中國則是頭號殺手[1]。其中,頸動脈粥樣硬化斑塊的破裂是導(dǎo)致缺血性中風發(fā)生的主要原因之一[2],因此,對斑塊的易損性進行早期評估有助于預(yù)防缺血事件的發(fā)生。在組織學(xué)上,易損斑塊通常具有大的脂質(zhì)核、薄的纖維帽、斑塊內(nèi)出血、炎癥以及新生血管等特征,而穩(wěn)定斑塊則通常有鈣化、厚的纖維帽以及沒有脂質(zhì)核[3]。因此,根據(jù)斑塊的不同成分特征,我們可以對斑塊的易損性進行有效評估[4]。

        目前已經(jīng)有多種影像技術(shù)可以用于頸動脈斑塊易損性的評估,如X射線電子計算機斷層掃描(Computed Tomography,CT)、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)和超聲成像(Ultrasound Imaging)等[5]。CT會對人體產(chǎn)生電離輻射危害,MRI掃描價格較為昂貴且耗時長[6-8],超聲成像具有掃描價格相對便宜、實時成像、無電離輻射危害等優(yōu)勢,近年來,超聲彈性成像技術(shù)被提出用來識別易損斑塊[9]。彈性成像方法首先被應(yīng)用于血管內(nèi)超聲(Intravascular Ultrasound,IVUS)來區(qū)分穩(wěn)定和易損的冠狀動脈斑塊[10-12]。雖然IVUS彈性成像具有較高的靈敏度和特異度,但是它具有侵入性且費用昂貴。鑒于IVUS的局限性,有研究者開始發(fā)展非侵入性血管彈性成像技術(shù),例如頸動脈彈性成像[13-16]。頸動脈彈性成像通過運動估計方法算出斑塊的位移和應(yīng)變(率)分布[17-18],然而低精度的側(cè)向估計降低了短軸掃描下的成像性能。為了提高側(cè)向估計的精度,近年來有研究者已經(jīng)提出了側(cè)向插值算法和在側(cè)向點擴散函數(shù)上加振蕩的方法[19-20]。

        空間角度復(fù)合(Spatial Angular Compounding,SAC)成像是另一種提高側(cè)向估計精度的方法[21-24]。在多角度平面波SAC中,軸向(豎直)位移和側(cè)向(水平)位移都是通過多個角度的軸向位移復(fù)合得到的。如圖1理想情況所示,我們分別在物體形變前和形變后采集多個角度的射頻(Radiofrequency,RF)數(shù)據(jù),并通過二維互相關(guān)算法分別得到沿各個角度方向的軸向位移。隨后,最終的軸向位移uver和側(cè)向位移uhor可以通過最小二乘法從這些軸向位移中重建得到,其具體公式如下:

        其中AT是矩陣A的轉(zhuǎn)置,θi(i=0,1,...,n)是轉(zhuǎn)向角,n是NSA,uax,θi則代表沿偏轉(zhuǎn)角θi的軸向位移。

        上述情況考慮的是準靜態(tài)彈性成像過程,即對物體施加一個靜態(tài)壓縮,分別在壓縮前后對物體成像,進而得到位移估計。然而在實際情況中,物體在多角度發(fā)射過程中也有運動和形變,這可能會導(dǎo)致運動偽影的產(chǎn)生。圖1分別展示了基于理想情況和實際情況下的SAC成像過程,我們設(shè)定空間復(fù)合的角度數(shù)量為3(即NSA=3),PRF保持不變,物體的高度為h。在理想情況下,我們在對物體施加2%的壓縮前后各采3個角度的數(shù)據(jù),獲得各個角度下的位移估計,進而通過角度復(fù)合得到更準確的結(jié)果。在實際情況下,在多個角度發(fā)射過程中,應(yīng)變率固定為σ的軸向應(yīng)變被施加到物體上表面,用來模擬物體在SAC過程中的運動和形變。當σ較小或PRF足夠高時,可以認為不同偏轉(zhuǎn)角下的數(shù)據(jù)是同時獲得的,因此相鄰角度的發(fā)射過程之間沒有運動偽影。然而在實際的頸動脈彈性成像中,當PRF不夠高或NSA過多時,斑塊的運動和形變將不能忽略,可能會產(chǎn)生運動偽影。

        圖1 基于理想情況和實際情況下的SAC成像

        為了研究PRF和NSA這兩個因素對SAC中運動偽影的影響,我們在仿真中分別模擬了理想情況和實際(有偽影)情況。如圖1所示,在理想情況下,施加2%形變前,物體在三個角度的發(fā)射過程中位移始終為0,在施加2%形變后,物體的位移也保持不變(2%×h)。在實際情況下,施加2%形變前,物體在每兩個相鄰角度的發(fā)射之間發(fā)生了一段位移(σ/PRF×h),同理可知,施加2%形變后,物體在每兩個相鄰角度之間也會發(fā)生位移(σ/PRF×h),疊加2%的形變后就是物體形變后在每個角度下的位移值。

        1 方法

        1.1 仿真設(shè)置

        在有限元分析軟件FEMLAB 3.5a(Comsol Inc.,Burlington, MA, USA)中,我們構(gòu)建了一個三維數(shù)值仿體。該仿體的尺寸為40 mm×40 mm×6 mm(深度×寬度×厚度),其中心嵌入一個直徑為4.05 mm的圓柱形異物。圓柱形異物和周圍背景的楊氏模量分別為80 kPa和25 kPa。

        許多學(xué)者都采用該模型對應(yīng)變成像的基本參數(shù)進行研究,這種結(jié)構(gòu)簡單的模型也比較適合對基本成像方法或參數(shù)進行早期研究[18]。為了模擬頸動脈彈性成像過程中斑塊的運動和形變,我們對物體施加了一個軸向壓縮。頸動脈斑塊的軸向應(yīng)變率一般不超過2 s-1,因此仿真中該軸向壓縮的應(yīng)變率設(shè)為 2 s-1[14]。

        我們用Field II軟件模擬了一個具有192陣元的線陣探頭,其有效陣元數(shù)為128[25-26],并將仿體放置在探頭下方10 mm處進行成像。探頭的陣元間距設(shè)為0.20 mm,中心頻率設(shè)為6.25 MHz,采樣率設(shè)為100 MHz。在控制探頭發(fā)射過程中,我們設(shè)置了多組不同的PRF和NSA。PRF的變化范圍是200 Hz~10 kHz,基本涵蓋了超聲機器常用的PRF范圍,具體包括 200 Hz,500 Hz,800 Hz,1 kHz,1.5 kHz,2 kHz,3 kHz,4 kHz,5 kHz,6 kHz,8 kHz,10 kHz。我們在設(shè)置發(fā)射角度時都包含0°以提高軸向估計的精度,且正負角度對稱,因此NSA都是奇數(shù)。常用的SAC角度有3和7,且PRF較低時設(shè)置9個或者更多的角度數(shù)量會帶來更大的偽影問題。因此,NSA 取值為 1(0°),3(0°,±15°),5(0°,±7.5°,±15°)和 7(0°,±5°,±10°,±15°)。

        1.2 超聲仿真數(shù)據(jù)收集和處理

        首先,我們以Field II軟件對數(shù)值仿體進行仿真計算,獲得仿體形變前的超聲通道數(shù)據(jù)。接著,我們按照圖1介紹的方法對仿體施加軸向壓縮產(chǎn)生形變。仿體初始的散射子密度設(shè)為12.5個/mm3,其位置和幅度均為隨機分布。形變后仿體中散射子的位置是通過FEMLAB仿真得到的理論位移加上形變前散射子的位置獲得,而其幅度保持不變。然后,我們再次用Field II軟件對形變后仿體進行仿真計算,獲得相應(yīng)的超聲通道數(shù)據(jù)。最后,我們采用一個基于漢寧窗和f-number為1.5的延時疊加(Delay and Sum,DAS)算法分別對形變前后的超聲通道數(shù)據(jù)進行波束合成計算,獲得波束合成后的RF數(shù)據(jù)。

        1.3 應(yīng)變計算

        我們利用基于光流法的SAC(窗長:2.0mm×2.0 mm)來分別對形變前后的RF數(shù)據(jù)進行處理,以得到軸向和側(cè)向位移估計分布。隨后,我們再用窗長為0.5 mm×0.5 mm的二維中值濾波器來去除位移場中的離群值。最后,我們用Savitzky-Golay(SG)差分器對濾波后的軸向和側(cè)向位移進行差分,來得到相應(yīng)的軸向和側(cè)向應(yīng)變圖像[27]。這里,SG差分器在軸向和側(cè)向的長度分別為1.0 mm和2.0 mm。

        1.4 成像性能評估

        我們用SNR和CNR作為應(yīng)變估計結(jié)果的評估標準。這里,SNR的定義如下所示:

        其中,es是感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)中軸向或側(cè)向應(yīng)變的平均值,而σs是應(yīng)變估計的標準差(Standard Deviation,SD)。

        CNR的定義為:

        2 結(jié)果

        數(shù)值仿體在2%壓縮量的形變下,設(shè)定不同PRF和NSA所得到的軸向應(yīng)變圖像如圖2所示,而側(cè)向應(yīng)變圖像如圖3所示。軸向應(yīng)變方面,我們可觀察到,沒有使用SAC的軸向應(yīng)變圖像(圖2b)的周圍背景,不如在PRF=5 kHz和NSA = 3時使用SAC(圖2c)得到的背景均勻。此外,同樣是NSA=3的SAC,PRF=5 kHz時的軸向應(yīng)變圖像(圖2c)背景,比PRF = 0.5 kHz時的(圖2d)更接近理論結(jié)果(圖2a)。當PRF=0.5 kHz時,與NSA=3的軸向應(yīng)變圖像(圖2d)相比,NSA=7的圖像(圖2e)中心不再是圓形,且周圍背景更不均勻。側(cè)向應(yīng)變方面,我們可觀察到,沒有使用SAC的側(cè)向應(yīng)變圖像(圖3b)的異物變小,不如在PRF=5 kHz和NSA=3時使用SAC得到的側(cè)向應(yīng)變圖像(圖3c)。圖3c的結(jié)果更接近理論結(jié)果(圖3a)。此外,同樣是NSA=3的SAC,PRF=0.5 kHz的側(cè)向應(yīng)變圖像(圖3d)出現(xiàn)了多個低應(yīng)變的藍色區(qū)域,與理論結(jié)果(圖3a)的差異較大,且周圍背景不如PRF=5 kHz(圖3c)時均勻。當PRF=0.5 kHz時,與NSA = 3的側(cè)向應(yīng)變圖像(圖3d)相比,NSA=7時圖像(圖3e)的低應(yīng)變藍色和高應(yīng)變紅色區(qū)域出現(xiàn)了更大程度的位置偏移。

        圖2 數(shù)值仿體的軸向應(yīng)變圖像

        圖3 數(shù)值仿體的側(cè)向應(yīng)變圖像

        不同PRF和NSA下軸向應(yīng)變和側(cè)向應(yīng)變的SNR和CNR如圖4所示。

        圖4 不同PRF和NSA下軸向應(yīng)變和側(cè)向應(yīng)變的SNR和CNR

        其中,NSA=1指的是只有一個波束發(fā)射和接收,沒有使用SAC的情況。軸向和側(cè)向應(yīng)變的SNR和CNR隨著PRF的增大而增大,當PRF達到4 kHz時保持穩(wěn)定。當PRF>1 kHz時,使用SAC(NSA=3,5或7)得到的應(yīng)變的SNR和CNR比沒有使用SAC(NSA = 1)的高。當PRF<1 kHz時,NSA越大,SNR和CNR越低,即NSA=1,3,5,7的SNR和CNR依次變低。而當PRF達到4 kHz后,不同NSA的SNR和CNR則較為接近。

        3 討論

        在基于SAC的應(yīng)變估計中,物體的運動和形變可能會導(dǎo)致運動偽影,而采用合適的成像參數(shù)可以減小或避免運動偽影,提高應(yīng)變估計性能。之前雖然有學(xué)者對基于SAC位移和應(yīng)變估計的最優(yōu)參數(shù)進行了研究[22-22,24,28],但是據(jù)我們所知,目前還缺乏關(guān)于其偽影問題的系統(tǒng)研究。本研究通過仿真實驗研究了PRF和NSA對SAC運動偽影的影響,并有望在進一步的在體實驗驗證后提出具有臨床指導(dǎo)意義的成像參數(shù),以此來減小SAC的運動偽影,提升頸動脈彈性成像評估易損斑塊的性能。

        在圖4中,NSA=1表現(xiàn)為一條水平直線。這是因為NSA = 1代表只有一個波束發(fā)射和接收,沒有SAC,即不存在運動偽影,因此SNR和CNR不會隨PRF變化。此外,當NSA不變時,使用SAC(即NSA=3,5或7)的SNR和CNR隨著PRF增大而增大,在當PRF達到4 kHz后則趨于定值。這是因為物體在多角度發(fā)射和接收過程中會產(chǎn)生形變,從而產(chǎn)生偽影。隨著PRF增大,每個發(fā)射事件之間的間隔時間會縮短,物體在每個發(fā)射事件下的形變量也會變小,運動偽影會隨著減小,從而應(yīng)變圖像質(zhì)量會變好,因此SNR和CNR會提高。

        當PRF小于1 kHz時,使用SAC的SNR和CNR低于沒有使用SAC(即NSA=1)的結(jié)果;當PRF達到1 kHz時,趨勢開始發(fā)生反轉(zhuǎn)。一個合理的推測是,當PRF較小時,SAC的每個發(fā)射事件的時間比較長,物體在每個發(fā)射事件下的形變量較大,因此使用SAC時的運動偽影較大,而隨著PRF逐漸提高,運動偽影的問題才得到補償。

        此外,當PRF小于1 kHz時,角度數(shù)量越小時(NSA越?。?,SNR和CNR越大,隨著PRF不斷增加,最終不同角度數(shù)量的結(jié)果接近一致。這是因為當PRF較低時,NSA越大,就會產(chǎn)生越多角度之間的形變,因此使用SAC時的運動偽影越大;當PRF較高時,各角度之間的形變逐漸縮小,最終導(dǎo)致NSA對SNR和CNR的影響逐漸消失。

        當PRF>4 kHz時,NSA為3,5和7的應(yīng)變結(jié)果相似,但在相同PRF下,NSA為3的有效幀頻高于NSA為5或7的有效幀頻。根據(jù)此初步發(fā)現(xiàn),本研究建議將NSA設(shè)置為3,可以獲得較好的應(yīng)變估計??紤]到未來應(yīng)用到商用超聲成像系統(tǒng)上時,其存儲空間有限,在保證成像質(zhì)量的前提下,采用較低的PRF可以有效節(jié)省存儲空間,也可以節(jié)省數(shù)據(jù)傳輸和處理的時間,本研究建議可獲得較好應(yīng)變估計的最低PRF是4 kHz。

        在實際情況中,頸動脈斑塊的形變和運動可能更為復(fù)雜,因此本研究所提出的方法有其局限性。在仿真實驗中,我們設(shè)定的壓縮方向和大小都是恒定的,然而頸動脈斑塊的運動方向和形變可能會隨時間變化。因此,在實際的臨床應(yīng)用中,超聲數(shù)據(jù)采集時間不能過長,盡可能避免斑塊在采集期間有太多復(fù)雜運動。未來我們也會用在體實驗對仿真的結(jié)論做進一步的驗證。

        4 結(jié)論

        本研究通過仿真實驗,分析了PRF和NSA這兩項參數(shù)對SAC應(yīng)變估計中產(chǎn)生運動偽影的影響。對于頸動脈彈性成像(斑塊的應(yīng)變率一般小于2 s-1)[14-15],基于PRF>4 kHz和NSA=3的SAC可以獲得運動偽影較小的應(yīng)變圖像。

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