Мониторинг в реальном времени высокой интенсивности сфокусированного ультразвука (HIFU) абляции<em&gt; In Vitro</em&gt; Собаки Печень Использование Harmonic Motion визуализации для сфокусированного ультразвука (HMIFU)

Резюме

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.

Аннотация

Гармоническое движение изображений для сфокусированного ультразвука (HMIFU) представляет собой метод, который может выполнять и контролировать ультразвуковая абляция (HIFU) абляция. Колебательное движение генерируется в фокусе центральной частоты преобразователя HIFU в 93-элементной и 4,5 МГц с применением амплитудно-модулированный сигнал 25 Гц, используя функцию генератора. 64-элемент и 2,5 МГц изображений преобразователь с 68kPa пик давления конфокально размещены в центре в HIFU преобразователя приобрести радиочастотного (РЧ) канала данных. В этом протоколе, мониторинг в режиме реального времени с использованием тепловой абляции HIFU с акустической мощности 7 Вт на собачьих печени в пробирке описано. Лечение HIFU наносится на ткань в течение 2 мин и удалена область отображается в режиме реального времени с помощью расходящихся или плоскую волну изображений до 1000 кадров / с. Матрица данных канала РЧ умножается на разреженную матрицу для реконструкции изображения. Реконструированный поле зрения 90 ° для расходящихся ваве и 20 мм для визуализации плоских волн, и данные оцифровываются на 80 МГц. Реконструкция выполняется на блок обработки графического (GPU) для того, чтобы изображение в реальном времени с частотой кадров 4,5 дисплея. 1-D нормализуется кросс-корреляции восстановленного РФ данных используется для оценки осевые смещения в фокальной области. При термической абляции, который обозначает жесткости ткани за счет образования поражения Величина смещения пика до пика в фокальной глубине уменьшается. Сигнал-шум смещения (SNR _г) в фокальной области для плоской волны в 1,4 раза выше, чем для расходящихся волн, показывающий, что плоская волна визуализации, кажется, лучше производить перемещение карты качества для HMIFU чем расходящиеся волны визуализации.

Введение

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 ablation^9,10. 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.

протокол

Этот протокол был одобрен уходу и использованию комитета Институциональная животных Колумбийского университета по. Все сбора и обработки данных были выполнены с использованием среды Matlab.

1. Экспериментальная установка

1. Дега экс естественных условиях собачий образец печени в течение 90 мин. Поместите образец печени в бак, наполненный дегазированная фосфатным буферным раствором (рис 1). Закрепите образец печени на акустической поглотителя с иглами в конечностях печени.
2. Вставьте 64-элемент, 0,32 мм шаг, 2,5 МГц центральная частота ФАР (изображения) через круглое отверстие, расположенное в центре 93-элементной полусферической массива HIFU преобразователя (терапевтического) в центральной частоте 4.5 МГц, 70 мм глубиной очага и 1,7 мм х 0,4 мм размер фокусного ^11. Совместите обе преобразователи соосно и исправить преобразователь изображения в терапевтической преобразователя с помощью регулировочных винтов.
   1. Накройте преобразователь HIFU с прolume управлением полиуретановой мембраны, наполненный течет дегазированную воду, чтобы его охладить. Закрепите узел датчика на компьютерным управлением 3-D позиционера.
3. Подключите преобразователь HIFU к функции генератора отправки 25 Гц амплитуды модулированного сигнала синусоидальной с максимальной амплитудой 500 мВ. Подключите преобразователь изображений для полностью программируемой системой ультразвукового использованием программного обеспечения Matlab.
   Примечание: программное обеспечение, связанное с системой ультразвукового и использования окружающей среды Matlab должен быть установлен на компьютере, подключенном к системе. 50 дБ ВЧ усилитель и соответствующие сети должны быть помещены между преобразователем и HIFU функционального генератора, чтобы соответственно усиливать мощность и согласовать импеданс.
4. Создать полярной сетке, используя Matlab, начиная 50 мм от поверхности массива и глубиной 40 мм в радиальном направлении с пространственным шагом 9.625 мкм и 90 ° в азимутальном направлении с 128 линиями и происхождение которых является FOКас в расходящейся волны. Определите источник расходящейся волны 10,24 мм (половина размер апертуры) позади поверхности массива и по центру в боковом направлении.
   1. Создание декартову сетку, используя Matlab, начиная 50 мм от поверхности матрицы и глубиной 40 мм в осевом направлении с пространственным шагом 9.625 мкм и 20 мм в ширину в поперечном направлении с 64 линий на плоской волной. Определить источник плоской волны на поверхности массива. Для каждой сетки, вычислить время от источника к каждой точке сетки и обратно к каждому элементу массива.
5. Введите "ReconMat_DW" для расходящихся волн изображений или "ReconMat_PW" для плоских волн изображений в окне командной строки Matlab и нажмите "Enter", чтобы создать матрицу реконструкции, связанный со стандартным алгоритмом задержки и суммы для каждой сетки. Применить алгоритм задержки и суммой к каждому вектору стандартной основе и получить не-нули ElemenTS полученной матрицы ^11. Выделяют ненулевых элементов, полученных из полученной матрицы к разреженной матрицы в соответствующем месте. Сохраните матрицу реконструкции на жестком диске компьютера.
   Примечание: расширяются и плоской волны методы используют два различных матриц реконструкции.
   1. В ролях матрицу реконструкции для GPU матрицы. Введите "SetUpP4_2Flash_4B_streaming_DW" для расходящихся волн изображений или "SetUpP4_2Flash_4B_streaming_PW" для плоских волн изображений в окне командной Matlab и нажмите "Enter", чтобы создать файл для приобретения данных УЗИ канала с использованием сценария, связанного с фазированной и предоставляемая производителем настройки ультразвуковой системы. Назовите установочный файл "P4-2Flash_DivergingWave.mat" для расходящихся волн изображений и "P4-2Flash_PlaneWave.mat" для визуализации плоских волн.
      Примечание: коммерческий пакет программного обеспечения должен быть установлен на компьютере тО бросил реконструкции разреженную матрицу с GPU матрицы.
6. Синхронизация ультразвуковой системы с функционального генератора с помощью внешнего триггера, так что приобретение ультразвуковые высокая частота кадров данных печени начинается в то же время, как HIFU.
7. Откройте Matlab. Запустите сценарий установки "SetUpP4_2Flash_4B.m", предоставляемая производителем УЗИ системы, чтобы использовать визуализацию B-режима. Назовите созданный установочный файл: "P4-2Flash_4B_Bmode.mat". Используйте команду "VSX", и когда "Имя файла .mat к процессу:" предлагается ввести имя файла установки "P4-2Flash_4B_Bmode.mat". Перемещение обоих преобразователей и использовать дисплей в режиме B-что появилось на экране компьютера в положение их в адресной области печени удалять. Цель регион около 1 см под поверхностью печени, чтобы избежать высокой ослабление ультразвука из-за поглощения. Сохранить обычный B-режим изображение печени на компьютере.
   Примечание:Здесь мы провели HIFU абляции в 11 разных местах в двух образцах печени путем перемещения преобразователей с 3-D позиционер для каждого абляции.

2. УЗИ сбора данных

1. Откройте Matlab. Используйте команду "VSX", а когда "Имя файла .mat к процессу:" будет предложено, введите имя файла настройки "P4-2Flash_DivergingWave.mat" для расходящихся волн изображений или "P4-2Flash_PlaneWave.mat" для плоской волны изображений. Начните HIFU и применять его во время 2 мин в целевом регионе.
2. Приобретать данные радиочастотный канал на 1000 кадров в секунду в течение 2 мин с использованием расходящиеся волны. Кроме того, приобрести данные радиочастотный канал на 1000 кадров в секунду в течение 2 мин с помощью плоских волн.
3. Передача данных к компьютеру через каждые 200 кадров с помощью экспресс-кабеля PCI. Кроме того, в режиме реального времени потоковое, получения данных радиочастотный канал на 167 кадров в секунду во 2 мин с помощью плоских волн и Transfэ данных к компьютеру через каждые 2 кадра.
   Примечание: Методы визуализации с множеством 200 кадров обеспечивает высокую временное разрешение в каждом наборе, но создают зазоры между каждым набором и подходит для обработки офф-лайн. Метод визуализации при 167 кадров в секунду имеет более низкую временное разрешение, но не создает каких-либо пробелов по всей время абляции и подходит для реального времени потоковое.
4. В ролях матрицы данных РФ канала для одного GPU точность матрицы с Matlab. Умножьте матрицы данных РФ канала матрицей реконструкции, чтобы получить восстановленные данные РЧ ^11.

3. Объем изображений

1. Создать 6 ^{го порядка} Баттерворта фильтр низких частот на 4 МГц частоты среза, используя DSP System Toolbox в Matlab. Примените этот фильтр нижних частот с восстановленными данными РФ, чтобы отфильтровать компонент МГц HIFU 4.5.
2. Расчетный осевое перемещение между последовательными кадрами с использованием 1-D нормализованное кросс-корреляциис длиной 3.1mm-окна и 90% перекрытием.
3. Создать 6 ^{го порядка} Баттерворта фильтр низких частот на 100 Гц частотой среза, используя DSP System Toolbox в Matlab. Применение этого фильтра нижних частот к данным временных смещений использованием Matlab, чтобы получить 50 Гц-колебательный компонент частоты.
4. Определить области интереса (ROI) в фокальной области на -6 дБ (1,7 х 0,4 мм в воде) и расположен в 70 мм от поверхности датчика. Извлечение данных смещения в этом ROI. Оцените сигнал-шум соотношение смещения (SNR _{г) по} фокальной области после 2 мин абляции как отношение между средней перемещения и стандартного отклонения смещения в ROI.
5. Извлечение 50 Гц сигнал временной смещение в фокусе из данных матрицы смещения. Преобразование сигнала временной смещение в фокусе в слышимый звук, используя Matlab.

Результаты

В режиме реального времени потоковое перемещения HMI во время HIFU абляции может быть получена с помощью расширяются и плоскости изображений волн. Рисунок 2 является захват видео экран, показывающий в режиме реального времени дисплей акустической силу радиационно-индуцированны...

Обсуждение

Мониторинг в режиме реального времени HIFU повреждений важно для обеспечения надлежащего и эффективного оказания поражения. Как поражения форм, ткань напрягается и его амплитуда движения при возбуждении уменьшается. Применяя HIFU в области результатов ткани в акустическом силу излучени...

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
P4-2 Phased array	ATL
H-178 HIFU transducer	Sonic Concepts
3-D positioner	Velmex Inc.
AT33522A function generator	Agilent Technologies
V-1 ultrasound system	Verasonics
3100L RF amplifier	ENI
Matching network	Sonic Concepts
Degasing system	Sonic Concepts
Programming software	Matlab
Jacket software package	Accelereyes