[논문 리뷰] Super-Resolution Ultrasound Imaging of Vascular Structures with High Temporal Resolution

Avinoam Bar‐Zion, Charles Tremblay‐Darveau외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 21.

Photoacoustic and Ultrasonic Imaging인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 초음파 내시경 영상에서 슈퍼해상도 광변동 영상(SOFI) 원리를 대조형 초음파(CEUS) 평면파 스캔에 적용하여, 1초 이내의 스캔 시간으로 초분산 해상도를 달성하는 슈퍼해상도 초음파 영상 방법을 제안한다. 고차 통계 분석을 통해 마이크로버블의 변동성을 활용함으로써, 점원자 함수의 반폭이 최대 50%로 좁아지고 배경 잡음이 크게 감소하여, 살아있는 생체에서 모세혈관 수준의 혈관 구조를 실시간으로 시각화할 수 있다.

ABSTRACT

Ultrasound super-localization microscopy techniques presented in the last few years enable non-invasive imaging of vascular structures at the capillary level by tracking the flow of ultrasound contrast agents (gas microbubbles). However, these techniques are currently limited by low temporal resolution and long acquisition times. Super-resolution optical fluctuation imaging (SOFI) is a fluorescence microscopy technique enabling sub-diffraction limit imaging with high temporal resolution by calculating high order statistics of the fluctuating optical signal. The aim of this work is to achieve fast super-resolution acoustic imaging by applying the tools used in SOFI to contrast-enhance ultrasound (CEUS) plane-wave scans. The proposed method was tested using numerical simulations and evaluated using two in-vivo rabbit models: scans of healthy kidneys and VX-2 tumor xenografts. Improved spatial resolution was observed with a reduction of up to 50% in the full width half max of the point spread function. In addition, substantial reduction in the background level was achieved compared to standard mean amplitude persistence images, revealing small vascular structures within tumors. The scan duration of the proposed method is less than a second while current super-localization techniques require acquisition duration of several minutes. As a result, the proposed technique may be used to obtain scans with sub-diffraction spatial resolution and high temporal resolution, facilitating flow-dynamics monitoring. Our method can also be applied during a breath-hold, reducing the sensitivity to motion artifacts.

연구 동기 및 목표

• 기존 슈퍼로컬라이제이션 초음파 기술의 낮은 시간 해상도와 긴 촬영 시간 문제를 해결하기 위해.
• 촬영 시간을 분 단위에서 1초 이내로 단축시켜 실시간으로 모세혈관 혈류역학을 모니터링할 수 있도록 하기 위해.
• CEUS 영상에서 공간 해상도를 향상시키고 배경 잡음을 줄여 모세혈관 수준의 구조를 더 잘 시각화할 수 있도록 하기 위해.
• 숨 참기 동안의 촬영이 가능한 방식으로 하여 생리적 운동 왜곡을 최소화하기 위해.

제안 방법

• 형광 현미경에서의 SOFI 원리를 응용하여 CEUS 평면파 스캔의 시간적 변동성을 분석한다.
• 마이크로버블의 변동하는 진폭 신호에 고차 통계 모멘트(예: 첨도)를 적용하여 해상도를 향상시킨다.
• 다중 프레임에 걸친 마이크로버블 신호의 시간적 상관관계를 이용하여 슈퍼해상도 영상을 재구성한다.
• 통계 모멘트 분석을 통해 원시 CEUS 데이터를 처리하여 배경 잡음을 억제하고 진짜 마이크로버블 신호를 증폭한다.
• 실시간으로 평면파 초음파 데이터를 처리하여 슈퍼해상도 혈관 지도를 생성하는 계산 프로세스를 구현한다.
• 수치 시뮬레이션과 건강한 신장 및 VX-2 종양 이식 모델을 이용한 생체 내 실험을 통해 방법을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SOFI 기반의 통계 분석은 슈퍼로컬라이제이션 초음파 영상의 시간 해상도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 마이크로버블 변동의 고차 통계는 분산 한계를 초월해 공간 해상도를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 제안된 방법은 CEUS 영상에서 배경 잡음과 대비 잡음 비율을 줄일 수 있는가?
• RQ4 평면파 CEUS를 사용하여 1초 이내로 초분산 해상도를 달성하는 것은 가능한가?
• RQ5 이 방법은 숨 참기 동안 적용이 가능한가? 임상 환경에서 생리적 운동 왜곡을 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 표준 평균 진폭 지속성 영상 대비 점원자 함수의 반폭(FWHM)을 최대 50%까지 감소시켰다.
• 배경 잡음 수준이 크게 감소하여 종양 내부의 작은 혈관 구조를 더 선명하게 시각화할 수 있었다.
• 촬영 시간이 1초 이내로 단축되어 실시간 슈퍼해상도 영상 촬영이 가능해졌다.
• 이 방법은 건강한 신장과 VX-2 종양 이식 모델 양쪽 모두에서 모세혈관 수준의 혈관 세부 구조를 성공적으로 노출시켰다.
• 이 기술은 숨 참기 촬영과 호환되어 생리적 운동 왜곡에 대한 민감도를 크게 감소시켰다.
• 마이크로버블 변동의 고차 통계 분석이 장기간의 데이터 촬영 없이도 공간 해상도를 효과적으로 향상시켰다.