This work was supported by the National Institutes of Health (R01-EB014496). The authors would like to thank Iason Apostolakis for his contribution to the experiments.

Ce protocole a été approuvé par le soin et l&#39;utilisation des animaux Commission institutionnelle de l&#39;Université Columbia. Tout l&#39;acquisition et le traitement des données ont été effectuées en utilisant l&#39;environnement Matlab. 1. expérimental <ol><li> Dégazer un ex vivo canine échantillon de foie pendant 90 min. Mettez l&#39;échantillon de foie dans un réservoir rempli d&#39;dégazé Phosphate Buffered Solution (Figure 1). Fixer l&#39;échantillon de foie sur un absorbeur acoustique avec des aiguilles aux extrémités du foie. </li><li> Insérez un 64 élément, 0,32 mm hauteur, 2,5 MHz fréquence centrale réseau phasé (imagerie) à travers un trou circulaire situé dans le centre d&#39;un réseau hémisphérique transducteur HIFU 93-élément (thérapeutique) à 4,5 MHz fréquence centrale, 70 mm de profondeur focale et 1,7 mm x 0,4 mm de taille focal 11. Alignez les deux transducteurs co-axialement et fixer le transducteur d&#39;imagerie dans le transducteur thérapeutique avec vis de réglage. <ol><li> Couvrir le transducteur HIFU avec AVolume contrôlée membrane de polyuréthane remplie d&#39;eau qui coule dégazé pour le refroidir. Monter la sonde sur un 3-D positionneur commandé par ordinateur. </li></ol></li><li> Connecter le transducteur HIFU à un générateur de fonction 25 Hz envoi d&#39;une forme d&#39;onde sinusoïdale modulée en amplitude à 500 mV d&#39;amplitude maximale. Connecter le transducteur d&#39;imagerie à ultrasons d&#39;un système entièrement programmable à l&#39;aide du logiciel Matlab. Note: Un logiciel associé au système à l&#39;aide d&#39;ultrasons et l&#39;environnement Matlab doit être installé sur l&#39;ordinateur connecté au système. Un amplificateur 50 dB RF et un réseau d&#39;adaptation doit être placé entre le transducteur HIFU et le générateur de fonction pour amplifier respectivement la puissance et adapter l&#39;impédance. </li><li> Créer une grille polaire, en utilisant Matlab, en commençant à 50 mm de la surface de la matrice et de 40 mm de profondeur dans la direction radiale d&#39;un pas de 9,625 um spatiale et de 90 ° dans la direction azimutale avec 128 lignes et dont l&#39;origine est la focus de l&#39;onde divergente. Définir la source de l&#39;onde divergente 10,24 mm (la moitié de la taille de l&#39;ouverture) derrière la surface de la matrice et centrée dans la direction latérale. <ol><li> Créer une grille cartésienne, en utilisant Matlab, en commençant à 50 mm de la surface de la matrice et de 40 mm de profondeur dans la direction axiale avec un pas spatial de 9,625 um et 20 mm de largeur dans la direction latérale de 64 lignes pour l&#39;onde plane. Définir la source de l&#39;onde plane sur la surface de la matrice. Pour chaque grille, calculer le temps à partir de la source de chaque point de la grille et à l&#39;arrière de chaque élément de la matrice. </li></ol></li><li> Entrez &quot;ReconMat_DW&quot; pour faire diverger imagerie d&#39;onde ou &quot;ReconMat_PW&quot; pour l&#39;imagerie par onde plane dans la fenêtre de commande Matlab et appuyez sur &quot;Entrée&quot; pour créer une matrice de reconstruction associée à un algorithme de retard et sommation standard pour chaque grille. Appliquer l&#39;algorithme de retard et sommation à chaque vecteur de la base standard et récupérer les élémen non-zérosts de la matrice résultante 11. Allouer les éléments non nuls obtenus à partir de la matrice résultante de la matrice creuse à l&#39;endroit correspondant. Enregistrer la matrice de reconstruction sur le disque dur de l&#39;ordinateur. Remarque: Le divergente et les méthodes d&#39;ondes planes utilisent deux matrices distinctes de reconstruction. <ol><li> Cast la matrice de reconstruction d&#39;une matrice de GPU. Entrez &quot;SetUpP4_2Flash_4B_streaming_DW&quot; pour faire diverger imagerie d&#39;onde ou &quot;SetUpP4_2Flash_4B_streaming_PW&quot; pour l&#39;imagerie par onde plane dans la fenêtre de commande Matlab et appuyez sur &quot;Entrée&quot; pour créer un fichier de configuration pour l&#39;acquisition de données de canal à ultrasons en utilisant le script associé avec le réseau phasé et fournies par le fabricant de l&#39;échographe. Nommez le fichier de configuration &quot;P4-2Flash_DivergingWave.mat&quot; pour faire diverger imagerie des vagues et &quot;P4-2Flash_PlaneWave.mat&quot; pour l&#39;imagerie d&#39;onde plane. Note: Un logiciel commercial doit être installé sur l&#39;ordinateur to lancer la reconstruction matrice creuse à une matrice de GPU. </li></ol></li><li> Synchroniser le système à ultrasons avec le générateur de fonction à l&#39;aide d&#39;un déclencheur externe de sorte que l&#39;acquisition de données échographiques de cadence élevée du foie commence en même temps que HIFU. </li><li> Ouvrez Matlab. Exécutez le script de configuration &quot;SetUpP4_2Flash_4B.m&quot; fournies par le fabricant du système d&#39;échographie d&#39;utiliser l&#39;imagerie en mode B. Nommez le fichier de configuration créé: &quot;P4-2Flash_4B_Bmode.mat&quot;. Utilisez la commande &quot;VSX&quot; et quand &quot;Nom du fichier .mat à traiter:&quot; est invité, entrez le nom du fichier de configuration &quot;P4-2Flash_4B_Bmode.mat&quot;. Déplacez les deux transducteurs et utilisez l&#39;affichage en mode B qui est apparu sur l&#39;écran d&#39;ordinateur pour les positionner dans la région ciblée du foie à l&#39;ablation. Cibler une région d&#39;environ 1 cm sous la surface du foie pour éviter une forte atténuation ultrasonore due à l&#39;absorption. Enregistrer une image classique en mode B du foie sur l&#39;ordinateur. Note:Ici nous avons effectué des ablations HIFU à 11 endroits différents dans deux échantillons de foie en déplaçant les transducteurs avec le positionneur 3-D pour chaque ablation. </li></ol> 2. Ultrason d&#39;acquisition de données <ol><li> Ouvrez Matlab. Utilisez la commande &quot;VSX&quot; et quand &quot;Nom du fichier .mat à traiter:&quot; est invité, entrez le nom du fichier de configuration &quot;P4-2Flash_DivergingWave.mat&quot; pour faire diverger imagerie d&#39;onde ou &quot;P4-2Flash_PlaneWave.mat&quot; pour onde plane imagerie. Démarrez le HIFU et l&#39;appliquer pendant 2min de la région ciblée. </li><li> Acquérir les données de canal RF à 1000 images par seconde pendant 2 min à l&#39;aide des ondes divergentes. Alternativement, acquérir les données de canal RF à 1000 images par seconde pendant 2 min en utilisant des ondes planes. </li><li> Transférer les données vers un ordinateur hôte toutes les 200 trames via un câble PCI Express. Sinon, pour le streaming en temps réel, d&#39;acquérir les données de canal RF à 167 images par seconde pendant 2 min à l&#39;aide des ondes planes et transfer les données à un ordinateur hôte tous les 2 cadres. Remarque: Les méthodes d&#39;imagerie avec jeu de 200 images fournit une haute résolution temporelle dans chaque jeu, mais créer des écarts entre chaque série et est approprié pour le traitement hors ligne. La méthode d&#39;imagerie à 167 fps avec une résolution temporelle inférieure, mais ne crée pas de lacunes à travers toute la durée de l&#39;ablation et est approprié pour le streaming en temps réel. </li><li> Fonte de la matrice de données de canal RF à une seule matrice de précision GPU avec Matlab. Multiplier la matrice de données de canal RF par la matrice de reconstruction pour obtenir les données RF 11 reconstruits. </li></ol> 3. Déplacement Imaging <ol><li> Créer un Butterworth filtre passe-bas 6 e de commande à 4 MHz fréquence de coupure en utilisant le System Toolbox DSP de Matlab. Appliquer ce filtre passe-bas pour les données RF reconstruits pour filtrer la composante 4,5 MHz HIFU. </li><li> Estimer le déplacement axial entre les images consécutives en utilisant 1-D normalisée corrélation croiséeavec une longueur 3.1mm-fenêtre et 90% de recouvrement. </li><li> Créer un Butterworth filtre passe-bas 6 e de l&#39;ordre à 100 Hz fréquence de coupure en utilisant le System Toolbox DSP de Matlab. Appliquer ce filtre passe-bas pour les données de déplacement temporel utilisant Matlab pour récupérer la composante de fréquence de 50 Hz-oscillatoire. </li><li> Définir une région d&#39;intérêt (ROI) sous la région focale à -6 dB (1,7 x 0,4 mm dans de l&#39;eau) et situé à 70 mm de la surface du transducteur. Extraire les données de déplacement dans ce ROI. Estimer le déplacement rapport signal sur bruit (SNR d) à la région focale après 2 min de l&#39;ablation comme le rapport entre le déplacement moyenne et l&#39;écart type du déplacement dans le ROI. </li><li> Extraire le signal de déplacement temporel de 50 Hz à la mise au point à partir des données de la matrice de déplacement. Convertir le signal de déplacement temporel au foyer en un son audible en utilisant Matlab. </li></ol>

<ol>
	<li>Al-Bataineh, O., Jenne, J., Huber, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clinical+and+future+applications+of+high+intensity+focused+ultrasound+in+cancer.">Clinical and future applications of high intensity focused ultrasound in cancer.</a> Cancer Treat Rev. 38, 346-353 (2012).</li><li>Dewhirst, M. W., Viglianti, B. L., Lora-Michiels, M., Hanson, M., Hoopes, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Basic+principles+of+thermal+dosimetry+and+thermal+thresholds+for+tissue+damage+from+hyperthermia.">Basic principles of thermal dosimetry and thermal thresholds for tissue damage from hyperthermia.</a> Int J Hyperthermia. 19, 267-294 (2003).</li><li>Napoli, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MR-guided+high-intensity+focused+ultrasound:+current+status+of+an+emerging+technology.">MR-guided high-intensity focused ultrasound: current status of an emerging technology.</a> Cardiovasc Intervent Radiol. 36, 1190-1203 (2013).</li><li>Gudur, M. S., Kumon, R. E., Zhou, Y., Deng, C. X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-frequency+rapid+B-mode+ultrasound+imaging+for+real-time+monitoring+of+lesion+formation+and+gas+body+activity+during+high-intensity+focused+ultrasound+ablation.">High-frequency rapid B-mode ultrasound imaging for real-time monitoring of lesion formation and gas body activity during high-intensity focused ultrasound ablation.</a> IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 59, 1687-1699 (2012).</li><li>Jensen, C. R., Cleveland, R. O., Coussios, C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+temperature+estimation+and+monitoring+of+HIFU+ablation+through+a+combined+modeling+and+passive+acoustic+mapping+approach.">Real-time temperature estimation and monitoring of HIFU ablation through a combined modeling and passive acoustic mapping approach.</a> Phys Med Biol. 58, 5833-5850 (2013).</li><li>Mariani, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real+time+shear+waves+elastography+monitoring+of+thermal+ablation:+in+vivo+evaluation+in+pig+livers.">Real time shear waves elastography monitoring of thermal ablation: in vivo evaluation in pig livers.</a> J Surg Res. 188, 37-43 (2014).</li><li>Bing, K. F., Rouze, N. C., Palmeri, M. L., Rotemberg, V. M., Nightingale, K. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combined+ultrasonic+thermal+ablation+with+interleaved+ARFI+image+monitoring+using+a+single+diagnostic+curvilinear+array:+a+feasibility+study.">Combined ultrasonic thermal ablation with interleaved ARFI image monitoring using a single diagnostic curvilinear array: a feasibility study.</a> Ultrason Imaging. 33, 217-232 (2011).</li><li>Athanasiou, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Breast+lesions:+quantitative+elastography+with+supersonic+shear+imaging--preliminary+results.,+Radiology.">Breast lesions: quantitative elastography with supersonic shear imaging--preliminary results., Radiology.</a> 256, 297-303 (2010).</li><li>Maleke, C., Konofagou, E. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Harmonic+motion+imaging+for+focused+ultrasound+(HMIFU):+a+fully+integrated+technique+for+sonication+and+monitoring+of+thermal+ablation+in+tissues.">Harmonic motion imaging for focused ultrasound (HMIFU): a fully integrated technique for sonication and monitoring of thermal ablation in tissues.</a> Phys Med Biol. 53, 1773-1793 (2008).</li><li>Maleke, C., Konofagou, E. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+feasibility+of+real-time+monitoring+of+focused+ultrasound+surgery+(FUS)+using+harmonic+motion+imaging+(HMI).">In vivo feasibility of real-time monitoring of focused ultrasound surgery (FUS) using harmonic motion imaging (HMI).</a> IEEE Trans Biomed Eng. 57, 7-11 (2010).</li><li>Hou, G. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sparse+matrix+beamforming+and+image+reconstruction+for+2-D+HIFU+monitoring+using+harmonic+motion+imaging+for+focused+ultrasound+(HMIFU)+with+in+vitro+validation.">Sparse matrix beamforming and image reconstruction for 2-D HIFU monitoring using harmonic motion imaging for focused ultrasound (HMIFU) with in vitro validation.</a> IEEE Trans Med Imaging. 33, 2107-2117 (2014).</li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

Surveillance en temps réel des lésions HIFU est important pour assurer la livraison appropriée et efficace lésion. Comme les formes de lésion, le tissu se raidit et son amplitude de mouvement sous excitation diminue. Application HIFU dans une région des résultats de tissu en une force de rayonnement acoustique qui induit un déplacement des tissus. La variation relative de déplacement est un substitut de la variation relative de la rigidité des tissus. Cette technique présente l&#39;avantage de contrôler lés...

High Intensity Focused Ultrasound (HIFU) is a technique that generates temperature elevation at the focal region and can be used to ablate cancerous tissue 1. Temperature elevation at the focus causes thermal lesions in the tissue 2. In order to avoid overtreating a region and to reduce treatment duration, it is imperative to reliably monitor the ablation. Magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) is the main technique used in clinic to guide and monitor HIFU treatment 3. MRI provides high spatial resolution images of the treated region with tissue displacement or thermal dose but has a frame rate of 0.1-1 Hz and is costly. Several ultrasound-based techniques such as B-mode imaging 4, passive acoustic mapping 5, shear wave imaging 6 and acoustic radiation force impulse 7 have been developed to guide and monitor thermal ablation. However, B-mode imaging and passive acoustic mapping do not provide imaging of mechanical properties of the ablated region which is useful to the operator to improve lesion delivery. 
Shear wave imaging and acoustic radiation force impulse can both characterize the elasticity of the tissue by measuring acoustic radiation force-induced displacements 7,8. However, in both methods, the HIFU treatment is typically interrupted to monitor the ablation. Our group has developed a technique called Harmonic Motion Imaging for Focus Ultrasound (HMIFU) which can monitor the HIFU treatment with ultrasound without stopping the ablation9,10. Briefly, a HIFU transducer sends an amplitude-modulated wave to the region to ablate while simultaneously generating an oscillatory motion in the focal region. A co-axially aligned ultrasound transducer is used to image this oscillation. The magnitude of the induced motion is related to the stiffness of the tissue.
To ensure proper lesion delivery, the temporal resolution of real-time monitoring is of key interest in ablation guidance. Recently, our group has shown real-time streaming of displacement at a frame rate up to 15 Hz, imaged with diverging waves in a narrow field of view and using a fast image reconstruction method 11. Several beamforming techniques can be used to image the displacements. A large field of view can be obtained with diverging wave imaging by changing the delay profile but the axial direction is not aligned with the HIFU beam on the lateral regions and the wave is attenuated due to geometric spreading in the lateral direction, which can affect the quality of the displacement estimation. In contrast, the lateral field of view for plane wave is upper bounded by the active aperture but the axial direction is aligned with the HIFU beam at the focus and there is no geometric spreading in the lateral direction. Depending on the type of application, one or the other imaging method can be selected. The objectives of this protocol are to show how plane wave imaging can provide real-time streaming of displacements images using HMIFU during ablation and to compare the quality of the motion estimation between diverging and plane wave imaging.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr>
			<td>P4-2 Phased array</td>
			<td>ATL</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>H-178 HIFU transducer</td>
			<td>Sonic Concepts</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3-D positioner</td>
			<td>Velmex Inc.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AT33522A function generator</td>
			<td>Agilent Technologies</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>V-1 ultrasound system</td>
			<td>Verasonics</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3100L RF amplifier</td>
			<td>ENI</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matching network</td>
			<td>Sonic Concepts</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Degasing system</td>
			<td>Sonic Concepts</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Programming software</td>
			<td>Matlab</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Jacket software package</td>
			<td>Accelereyes</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

real-time monitoring of high intensity focused ultrasound (hifu) ablation of in vitro canine livers using harmonic motion imaging for focused ultrasound (hmifu)

Mouvement harmonique Imaging pour ultrasons focalisés (HMIFU) est une technique qui peut effectuer et de surveiller ultrasons focalisés de haute intensité (HIFU) ablation. Un mouvement oscillatoire est généré au foyer d&#39;une fréquence centrale transducteur HIFU 93-élément et 4,5 MHz en appliquant un signal modulé en amplitude à 25 Hz en utilisant un générateur de fonction. Un transducteur d&#39;imagerie 64 et 2,5 MHz élément de pression de crête est 68kPa confocale placée au centre du transducteur HIFU pour acquérir les fréquences radioélectriques (RF) des données de canal. Dans ce protocole, la surveillance en temps réel de l&#39;ablation thermique utilisant HIFU avec une puissance acoustique de 7 W sur foies canins in vitro est décrite. HIFU traitement est appliqué sur le tissu pendant 2 min et la région ablation est imagé en temps réel en utilisant l&#39;imagerie divergentes ou onde plane jusqu&#39;à 1000 images / seconde. La matrice de données de canal RF est multipliée par une matrice creuse pour la reconstruction de l&#39;image. Le champ reconstruit de vue est de 90 ° pour wa divergentve et 20 mm pour l&#39;imagerie d&#39;onde plane et les données sont échantillonnées à 80 MHz. La reconstruction est exécutée sur un Graphical Processing Unit (GPU) afin de l&#39;image en temps réel à un taux de 4,5 trame d&#39;affichage. 1-D normalisée de corrélation croisée des données reconstruit haute fréquence est utilisé pour estimer les déplacements axiaux dans la région focale. L&#39;ampleur du déplacement de crête à crête à la profondeur focale diminue au cours de l&#39;ablation thermique qui dénote la rigidification du tissu en raison de la formation d&#39;une lésion. Le déplacement rapport signal sur bruit (SNR d) à la zone de convergence pour onde plane était 1,4 fois plus élevé que pour la vague divergente montrant que l&#39;imagerie d&#39;onde plane semble produire un meilleur déplacement des cartes de qualité pour HMIFU que divergentes imagerie d&#39;onde.

Le streaming en temps réel des IHM déplacement durant HIFU ablation peut être obtenu en utilisant l&#39;imagerie à ondes divergents et avion. La figure 2 est une capture d&#39;écran de la vidéo montrant affichage en temps réel de la force de rayonnement acoustique de déplacement induit utilisant l&#39;imagerie par onde plane in vitro canines foies en cours de traitement HIFU . Les déplacements sont diffusées en temps réel sur l&#39;écran de l&#39;ordinateur à un taux de tr...

Watch this Scientific Journal Video about Real-time Monitoring of High Intensity Focused Ultrasound HIFU Ablation of In Vitro Canine Livers Using Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound HMIFU a

Real-time Monitoring of High Intensity Focused Ultrasound HIFU Ablation of In Vitro Canine Livers Using Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound HMIFU

This article describes real-time monitoring of HIFU ablation in canine liver with high frame rate ultrasound imaging using diverging and plane wave imaging. Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound is used to image the decrease of acoustic radiation force induced displacement in the ablated region.

Suivi en temps réel de haute intensité ultrasons focalisés (HIFU) Ablation de<em&gt; In Vitro</em&gt; Canine Livers Utilisation mouvement harmonique Imaging pour ultrasons focalisés (HMIFU)

Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound (HMIFU) is a technique that can perform and monitor high-intensity focused ultrasound (HIFU) ablation. An ...

real-time-monitoring-high-intensity-focused-ultrasound-hifu-ablation

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Real-time Monitoring of High Intensity Focused Ultrasound (HIFU) Ablation of In Vitro Canine Livers Using Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound (HMIFU)

9.9K vues.  Columbia University. This article describes real-time monitoring of HIFU ablation in canine liver with high frame rate ultrasound imaging using diverging and plane wave imaging. Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound is used to image the decrease of acoustic radiation force induced displacement in the ablated region.

Vidéo: Real-time Monitoring of High Intensity Focused Ultrasound HIFU Ablation of In Vitro Canine Livers Using Harmonic Motion Imaging for Focused Ultrasound HMIFU