Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Bu protokol, kan akışlarını ölçmek için ultra hızlı ultrason Doppler görüntülemenin nasıl uygulanacağını göstermektedir. 1 s uzunluğunda bir kazanımdan sonra, deneyci her piksel için eksenel hız değerlerine sahip tam görüş alanının bir filmine her ≈0,3 ms'ye (uçuşun ultrason süresine bağlı olarak) erişebilir.

Özet

Atımlı-Doppler etkisi, kan akışını değerlendirmek için klinik ekografyada kullanılan ana tekniktir. Geleneksel odaklanmış ultrason Doppler modları ile uygulanan, birkaç sınırı vardır. İlk olarak, kan akışlarını çevredeki hareketli dokulardan ayırt etmek için ince ayarlanmış bir sinyal filtreleme operasyonuna ihtiyaç vardır. İkincisi, operatör kan akışlarını lokalize etmek veya ölçmek arasında seçim yapmalıdır. Son yirmi yılda ultrason görüntüleme, odaklanmamış dalgalar kullanılarak ultra hızlı ultrasonun ortaya çıkmasıyla bir paradigma değişikliğine uğramıştır. Kare hızında yüz kat artışa (10000 Hz'e kadar) ek olarak, bu yeni teknik aynı zamanda geleneksel nicelik / yerelleştirme ticaretini de bozarak görüş alanının tam bir kan akışı eşlemesini ve tek piksel seviyesinde (50 μm'ye kadar) ince hız ölçümlerine eşzamanlı erişim sunar. Hem mekansal hem de zamansal boyutlardaki bu veri sürekliliği doku/kan filtreleme sürecini güçlü bir şekilde iyileştirir ve bu da küçük kan akışı hızlarına (1 mm/sn'ye kadar) duyarlılığın artmasına neden olur. Bu yöntem makalesinde, ana parametrelerinin yanı sıra ultra hızlı Doppler kavramını da tanıtmayı hedefliyoruz. Öncelikle odaklanmamış dalga görüntülemenin fiziksel prensiplerini özetliyoruz. Ardından, Doppler sinyal işleme ana adımlarını sunuyoruz. Özellikle, kritik doku/kan akışı ayırma algoritmalarının pratik uygulamasını ve bu filtrelenmiş verilerden hızların çıkarılmasını açıklıyoruz. Bu teorik açıklama in vitro deneyimlerle desteklenmiştir. Akan kan taklit sıvısı ile bir kanal gömen bir doku hayaleti, araştırma programlanabilir ultrason sistemi ile görüntülenmiştir. Bir kan akışı görüntüsü elde edilir ve akış özellikleri kanalda birkaç piksel için görüntülenir. Son olarak, karotis, böbrek, tiroid, beyin ve kalp gibi çeşitli organlarda örnekler gösteren in vivo uygulamaların gözden geçirilmesi önerilmektedir.

Giriş

Ultrason görüntüleme klinik uygulama ve araştırma faaliyetlerinde en sık kullanılan görüntüleme tekniklerinden biridir. Ultrason dalgası emisyonunun biyolojik dokulardaki kombinasyonu ve ardından geri saçılan yankıların kaydedilmesi anatomik görüntülerin yeniden yapılandırılmasını sağlar, "B Modu" olarak adlandırılır. Bu yöntem, tipik olarak ultrasonun birkaç santimetreden fazla nüfuz etmesine izin veren biyolojik dokular gibi yumuşak doku görüntüleme için mükemmel bir şekilde uyarlanmıştır ve yayılma hızı 1540 m/ s≈dir. Ultrason probunun merkez frekansine bağlı olarak, 30 μm ila 1 mm çözünürlüğe sahip görüntüler elde edilir. Ayrıca, akustik bir kaynağın hareketinin ilişkili dalgaların fiziksel özelliklerini etkilediği iyi bilinmektedir. Özellikle, bir dalganın kaynağının hızına göre frekans kaymaları arasındaki bağlantı Doppler etkisi1, en basit tezahürü hareket eden bir ambulansın değişen siren atışıdır. Ultrason görüntüleme uzun hareketli kırmızı kan hücreleri gözlemlemek için bu fiziksel etkiyi kullanmıştır2ve yaygın olarak "Doppler görüntüleme" etiketli görüntüleme modları çeşitli önerir. Bu modlar beyin, kalp, böbrek veya periferik arterler gibi çok farklı uygulamalarda ve organlarda kan akışının değerlendirilmesini sağlar.

Dikkat çekici bir şekilde, şu anda mevcut ultrason sistemlerinin çoğu, geleneksel ultrason olarak adlandırılan aynı teknolojiye dayanır. Temel ilkeler şunlardır: akustik bir ışın görüş alanını inzozifiye eder ve ultrason dönüştürücü diyaframı boyunca süpürülür. Işın her konumu için yankılar kaydedilir ve son görüntünün bir çizgisine dönüştürülür. Işını dönüştürücü boyunca aşamalı olarak hareket ettirerek, tüm görüş alanı çizgi başına çizgi olarak görüntülenebilir (Şekil 1, sol panel). Bu strateji, 21. Bununla birlikte, birkaç dezavantajı vardır. Bunlar arasında, son kare hızı ışın tarama işlemi ile saniyede birkaç yüz görüntü ile sınırlıdır. Kan akışı açısından, bu nispeten düşük kare hızı, Shannon-Nyquist3örnekleme kriterleri tarafından dikte edilen tespit edilebilen maksimum akış hızlarını etkiler. Dahası, geleneksel Doppler karmaşık bir takasla başa çıkmalıdır. Belirli bir ilgi alanında (yatırım getirisi) kan akışı hızını değerlendirmek için, bu yatırım getirisinden gelen birkaç yankının art arda kaydedilmesi gerekir. Bu, ultrason ışınlarının geçici olarak sabit bir konumda tutulması anlamına gelir. Yankı topluluğu ne kadar uzun sürerse, yatırım getirisi için hız tahmini o kadar iyi olur. Ancak, görüş alanının tam bir görüntüsünü üretmek için kirişin ortamı taraması gerekir. Bu nedenle, bu iki kısıtlama arasındaki çatışmayı hissedebilirsiniz: bir satır boyunca hızı hassas bir şekilde değerlendirmek için kirişi tutmak veya bir görüntü oluşturmak için kirişi hareket ettirmek. Farklı geleneksel Doppler modları (yani, Color Doppler veya Pulse Wave Doppler) bu dengeyi doğrudan yansıtır. Tipik olarak, Renk Doppler damarları lokalize etmek için kullanılan düşük kaliteli bir akış haritası üretir4ve Pulse Wave Doppler daha sonra daha önce tanımlanmış bir gemi5'tekiakışı doğru bir şekilde ölçmek için kullanılır.

Bu iki sınırlama (düşük kare hızı ve yerelleştirme/niceleme takası) çok yüksek kare hızına sahip ortaya çıkan tekniklerle aşılır. Bunlar arasında sentetik açıklık yaklaşımı6 veya çok hatlı iletim tekniği7. Bu çalışmada Ultra hızlı ultrason yöntemi olarak adlandırılan yönteme odaklanıyoruz. Yirmi yıl önce tanıtıldı8,9,10, bu yöntem aynı zamanda ultrasonların emisyon / alımına dayanır, ancak radikal olarak farklı bir desene sahip. Gerçekten de, tarama odaklı bir ışın kullanmak yerine, ultra hızlı görüntüleme, görüş alanını tek bir emisyonla inzoz haline getirebilen düzlem dalgasını veya farklı dalgaları kullanır. Bu tek emisyonun ardından, ilişkili elektronik de tüm görüş alanından kaynaklanan çok sayıda yankıyı alabilir ve işleyebilir. Sonunda, bir görüntü tek bir emisyon/alım deseni11'den (Şekil1 , sağ panel) yeniden yapılandırılabilir. Bu odaklanmamış emisyonlar, akustik enerjinin yayılması nedeniyle düşük bir sinyal-gürültü oranına (SNR) sahip olabilir. Bu, birkaç başlıklı düzlem dalgası (veya farklı kaynaklara sahip farklı dalgalar) yayarak ve elde edilen görüntüleri ekleyerek ele alınabilir. Bu yöntem "tutarlı bileşikleme"12olarak adlandırılır. İki büyük sonuç ortaya çıkar. İlk olarak, kare hızı sadece uçuşun ultrason süresine bağlıdır ve 1 ila 10 kHz arasında tipik değerlere ulaşabilir. İkinci olarak, bu, mekansal ve zamansal boyutlarda, mekansal tutarlılık olarak da adlandırılan veri sürekliliğini sağlar. Geleneksel yerelleştirme/niceleme takası böylece bozulur. Yüksek kare hızı ve mekansal tutarlılığın bu kombinasyonu, ultrason ile kan akışlarını tespit etme yeteneği üzerinde muazzam bir etkiye sahiptir. Geleneksel ultrason ile karşılaştırıldığında, ultra hızlı ultrason kan akışının tam karakterizasyonunu sağlar3. Pratik olarak, kullanıcı, kare hızı tarafından verilen bir zaman ölçeğiyle (genellikle 200 μs zamansal çözünürlük için 5 kHz kare hızı) elde etme süresi boyunca (genellikle ≈1 s) görüntünün her pikselinde hız süresi kursuna erişebilir. Bu yüksek kare hızı, yöntemi kalp odaları13 veya koroner mikro perfüzyon14ile miyokard gibi hareketli organlarda hızlı akış gibi çok çeşitli uygulamalar için uygun hale getirir. Ayrıca, mekansal tutarlılığının yavaş kan akışını arka plan hareketli dokulardan ayırma yeteneğini güçlü bir şekilde geliştirdiği ve bu nedenle mikro vasküler akışa duyarlılığı artırdığı gösterilmiştir15. Bu kapasite hem hayvanlarda16 hem de insanlarda beynin mikro vaskülatlarına erişim sağlar17.

Bu nedenle, ultra hızlı ultrason çeşitli durumlarda kan akışını görüntünü için çok uygundur. Yumuşak biyolojik dokularla sınırlıdır ve kemikler veya akciğer gibi gaz boşluğu gibi sert arayüzlerin varlığından güçlü bir şekilde etkilenecektir. Ultrason dizisinin fiziksel parametrelerinin ayarlanarak hem yavaş (1 mm/sn11,16'yakadar) hem de hızlı akışların (birkaç m/s'ye kadar) incelenmesine izin verir. Mekansal çözünürlük ve penetrasyon derinliği arasında bir denge vardır. Tipik olarak, yaklaşık 5 mm penetrasyon pahasına 50 μm çözünürlük elde edilebilir. Tersine, penetrasyon 1 mm çözünürlük maliyetine 15-20 cm'ye kadar uzatılabilir. Bu makalede kullanılan tarayıcı gibi çoğu ultra hızlı tarayıcının yalnızca 2D görüntüler sağladığını belirtmek gerekir.

Burada, ultra hızlı Doppler görüntüleme kavramını tanıtmak için basit bir protokol öneriyoruz, programlanabilir bir araştırma ultrason tarayıcısı ve doppler hayalet biyolojik dokuya gömülü bir damarı (arter veya damar) taklit ediyor.

Protokol

1. Doppler hayalet hazırlama kurulumu (Şekil 2A)

  1. Peristaltik pompayı, kan taklit sıvısı rezervuarını, darbe sönümleyicisini ve Doppler akış hayaletini plastik tüplerle bağlayın.
  2. 4 mm çapında kanalı seçin.
  3. Pompayı 0,3 sn için 720 mL/dk sıvıyı dışarı atacak şekilde programla ve sonra sırasıyla systole ve diastole kardiyak evreleri taklit etmek için 0,7 sn için 50 mL/dk dışarı atalım
  4. Pompayı çalıştırın ve potansiyel hava kabarcıklarını dışarı çıkarmak için boruları hafifçe sallayın.
    NOT: Operatör farklı bir kanal çapı ve farklı pompa oranı seçebilir, ancak ultrason dizisinin en hızlı akış hızlarını elde etmek için yeterince hızlı olduğundan emin olmak zorunda kalacaktır. Daha sonra sunulan Eq. 3, sıranın tasarlanmasına yardımcı olabilir.

2. Ultra hızlı ultrason tarayıcı kurulumu (Şekil 2A)

  1. PCI express bağlantısıyla ultra hızlı özellikli araştırma tarayıcısını ana bilgisayara bağlayın.
  2. Ultrason tarayıcıdaki dönüştürücü adaptörünü prob konektörüyle eşleşecek şekilde değiştirin, ardından probu bağlayın.
  3. Matlab'ı çalıştırın ve ultrason tarayıcı lisansını etkinleştirin.
    NOT: Bu bölüm ve aşağıdakiler örtülü olarak Bir Verasonics Vantage sisteminin kullanımını varsayar.

3. Ultrason dizi programlama

  1. Örnek komut dosyalarını kullanarak, prob konumlandırması için kullanılacak geleneksel odaklı bir "B Modu" (yani kaynakça) dizisi tasarlayın.
    1. Görüntüleme derinliğini 50 mm olarak ayarlayın.
    2. Odak derinliğini 35 mm olarak ayarlayın.
  2. Örnek komut dosyalarını kullanarak ultra hızlı bir ultrason dizisi tasarlayın.
    1. Görüntüleme derinliğini 50 mm olarak ayarlayın.
    2. Program 3 eğimli düzlem dalgaları [-3,0,3] derecede.
    3. Darbe tekrarlama frekansını (PRF) 12 kHz olarak ayarlayın.
    4. Ultrason dalga formu için kullanılan proba bağlı olarak bir merkez frekansı ile 4 yarım döngü kullanın. Burada 5.2 MHz'lik bir merkez frekans varsayılır.
    5. Toplam süreyi 1 s olarak ayarlayın.

4. Prob konumlandırma ve veri toplama

  1. Sondanın merceğinde ultrason jeli uygulayın.
  2. Sondayı hayaletin üzerine yerleştirin ve B-Mode ultrason dizisini başlatın.
  3. İlgi kanalını bulun. Sıvı çevredeki dokudan daha koyu görünür. Sondayı boyuna görünüme yerleştirin.
  4. Probu ilgi çekici konumda manuel olarak koruyun.
  5. B-Mode dizisini sonlandırın ve ultra hızlı sıra alma komut dosyasını başlatın.

5. Görüntü rekonstrüksiyonu (Şekil 2B)

  1. Sıra bittikten sonra, ham verileri kaydedin (Radyo Frekansı verileri olarak da adlandırılır, "RF").
  2. Ultrason sistemi varsayılan yazılımını kullanarak görüntü rekonstrüksiyon komut dosyasını başlatın. İşlemin sonunda IQ veri matrisi oluşturulmalıdır.
    NOT: Ultrason yankıları probun her elemanına ve her emisyon / alım için kaydedilir, daha sonra RF veri matrisinde saklanır. Görüntü rekonstrüksiyonu her kanala uygun gecikme yasasını uyguladı ve "IQ" (Faz içi/Quadrature) matrisi ile sonuçlanır. Karmaşık IQ matrisinin üç boyutu vardır: ikisi uzay (görüntü derinliği ve genişliği) ve biri zaman için

6. İkincil filtreleme (Şekil 2C)

NOT: 6-7 arası adımlar için Ek Malzeme'de sağlanan Matlab komut dosyasına bakın.

  1. 3D (boşluk x boşluk x zaman) IQ matrisini IQr adlı 2D (boşluk x zaman) Casorati matrisine yeniden şekillendirin.
  2. Tekil değer ayrışmasını hesapla15 IQr (Eş. 1).
    figure-protocol-3839 Eş. 1
  3. Baranger ve ark.18 (II, D) tarafından tanımlanan uzamsal tekil vektör U'yu kullanarak Uzamsal Benzerlik Matrisi C'yi hesapleyin ve kan altuzay sınırları N'yi tanımlayın.
  4. Demene ve ark.15'te (II,C) açıklandığı gibi IQ verilerini filtrelemek için bu kesme N'yi kullanın.

7. Akış görselleştirme ve hız ölçümleri (Şekil 2C)

  1. Filtrelenmiş veri IQt zarfını zamansal boyut boyunca entegre ederek doppler harita PD'yi hesapla (Eq. 2). Z, x ve t 3D koordinatları sırasıyla derinlik, genişlik ve zamansal boyuttur, nt ve elde edilen kare sayısıdır.
    figure-protocol-4656 Eş. 2
  2. PD haritasını logaritm ölçeğinde görüntüleyin. Dinamik aralığı ayarlamak için, kanalın dışındaki bir bölgedeki ortalama PD'yi hesaplayın ve dinamik aralığın alt sınırı olarak bu değeri dB'de kullanın. Tipik dinamik aralık [-30, 0] dB'dir.
  3. Görüntüde 1 ila 30 piksel içeren dairesel bir ilgi alanı (yatırım getirisi) tanımlayın.
  4. N t zaman noktası vektörü elde etmek için IQf sinyalini bu yatırım getirisinin pikselleri üzerinden figure-protocol-5218 ortalama.
  5. Kısa Süreli Fourier Dönüşümü'nün (STFT) kare büyüklüğünü kullanarak Doppler spektrogramını hesapla ve figure-protocol-5440 görüntüle.
    1. STFT penceresini 60 örnekli Hann penceresine ayarlayın.
    2. STFT çakışmasını pencere uzunluğunun %90'ına ayarlayın.
  6. Spektrogramın her zaman noktasındaki orta frekansı kaplayın.
  7. Doppler formülünü kullanarak f frekans değerlerini kan eksenel hızları vz'ye dönüştürün (Eq. 3). c0, orta ve f TW'deki ses hızı, iletilen ultrason dalga biçiminin merkez frekansıdır (burada 5.2 MHz).
    figure-protocol-6036 Eş. 3

Sonuçlar

Satın alma ve işlem sonrası kalitesi öncelikle görsel inceleme ile değerlendirilir. Kanalın şekli güç Doppler görüntüsünde açıkça görülmeli ve doku alanı karanlık görünmelidir. Güç Doppler sinyali kanalla sınırlı değilse, dağınıklık filtresi adımının yanlış gittiği (SVD eşiği çok düşük) veya probun alım sırasında güçlü bir hareket yaşadığı anlamına gelebilir.

Görsel incelemeden sonra, kanalın içindeki spektrogramın incelenmesi, deneyi...

Tartışmalar

Bu protokolün ana çerçevesi etrafında çeşitli varyasyonlar mümkündür.

Donanım endişeleri
Kullanıcı özel ana bilgisayarını sağlıyorsa, anakartın ve bilgisayarın kasasının kullanılabilir bir PCI hızlı yuvası olmalıdır. CPU ayrıca tüm cihazları işlemek için yeterli PCIe şeridine sahip olmalıdır.

Araştırma seçimi
Ultrason probu (transdüser olarak da adlandırılır) ihtiyaç duyulan uzamsal ...

Açıklamalar

Çıkar çatışması yok

Teşekkürler

Shreya Shah'a düzeltmeleri ve tavsiyeleri için teşekkür ederiz.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
Blood-mimicking fluidCIRS Inc, Norfolk, Virginia, USA069DTF
Doppler flow phantomCIRS Inc, Norfolk, Virginia, USAATS523A
MatlabMathWorks, Natick, Massachusetts, United States
Peristaltic pump / Doppler flow pumpCIRS Inc, Norfolk, Virginia, USA769Include tubings and pulse dampener
Transducer adpterVerasonics, Kirkland, Washington, USAUTA 408-GE
Ultrafast ultrasound research scannerVerasonics, Kirkland, Washington, USAVantage 256
Ultrasound probe/transducerGE HealthcareGE 9L-D

Referanslar

  1. Doppler, C. . Ueber das farbige Licht der Doppelsterne und einiger anderer Gestirne des Himmels. , (2020).
  2. Bonnefous, O., Pesqué, P. Time domain formulation of pulse-Doppler ultrasound and blood velocity estimation by cross correlation. Ultrasonic Imaging. 8 (2), 73-85 (2004).
  3. Bercoff, J., et al. Ultrafast compound doppler imaging: Providing full blood flow characterization. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 58 (1), 134-147 (2011).
  4. Evans, D. H., Jensen, J. A., Nielsen, M. B. Ultrasonic colour Doppler imaging. Interface Focus. 1 (4), 490-502 (2011).
  5. Nuffer, Z., Rupasov, A., Bekal, N., Murtha, J., Bhatt, S. Spectral Doppler ultrasound of peripheral arteries: a pictorial review. Clinical Imaging. 46, 91-97 (2017).
  6. Jensen, J. A., Nikolov, S. I., Gammelmark, K. L., Pedersen, M. H. Synthetic aperture ultrasound imaging. Ultrasonics. 44, (2006).
  7. Tong, L., Ramalli, A., Jasaityte, R., Tortoli, P., D'Hooge, J. Multi-transmit beam forming for fast cardiac imaging-experimental validation and in vivo application. IEEE Transactions on Medical Imaging. 33 (6), 1205-1219 (2014).
  8. Tanter, M., Bercoff, J., Sandrin, L., Fink, M. Ultrafast compound imaging for 2-D motion vector estimation: application to transient elastography. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control. 49 (10), 1363-1374 (2002).
  9. Udesen, J., et al. High frame-rate blood vector velocity imaging using plane waves: Simulations and preliminary experiments. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 55 (8), 1729-1743 (2008).
  10. Hansen, K. L., Udesen, J., Gran, F., Jensen, J. A., Bachmann Nielsen, M. In-vivo examples of flow patterns with the fast vector velocity ultrasound method. Ultraschall in der Medizin. 30 (5), 471-477 (2009).
  11. Tanter, M., Fink, M. Ultrafast imaging in biomedical ultrasound. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 61 (1), 102-119 (2014).
  12. Montaldo, G., Tanter, M., Bercoff, J., Benech, N., Fink, M. Coherent plane-wave compounding for very high frame rate ultrasonography and transient elastography. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control. 56 (3), 489-506 (2009).
  13. Papadacci, C., Pernot, M., Couade, M., Fink, M., Tanter, M. High-contrast ultrafast imaging of the heart. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 61 (2), 288-301 (2014).
  14. Maresca, D., et al. Noninvasive Imaging of the Coronary Vasculature Using Ultrafast Ultrasound. JACC: Cardiovascular Imaging. 11 (6), 798-808 (2018).
  15. Demené, C., et al. Spatiotemporal Clutter Filtering of Ultrafast Ultrasound Data Highly Increases Doppler and fUltrasound Sensitivity. IEEE Transactions on Medical Imaging. 34 (11), 2271-2285 (2015).
  16. Demené, C., et al. 4D microvascular imaging based on ultrafast Doppler tomography. NeuroImage. 127, 472-483 (2016).
  17. Demené, C., et al. Ultrafast Doppler reveals the mapping of cerebral vascular resistivity in neonates. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 34 (6), 1009-1017 (2014).
  18. Baranger, J., Arnal, B., Perren, F., Baud, O., Tanter, M., Demene, C. Adaptive Spatiotemporal SVD Clutter Filtering for Ultrafast Doppler Imaging Using Similarity of Spatial Singular Vectors. IEEE Transactions on Medical Imaging. 37 (7), 1574-1586 (2018).
  19. Demené, C., et al. Ultrafast Doppler Reveals the Mapping of Cerebral Vascular Resistivity in Neonates. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 34 (6), 1009-1017 (2014).
  20. Goudot, G., et al. Wall Shear Stress Measurement by Ultrafast Vector Flow Imaging for Carotid Stenosis. Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound. , (2019).
  21. Demené, C., Mairesse, J., Baranger, J., Tanter, M., Baud, O. Ultrafast Doppler for neonatal brain imaging. NeuroImage. 185, 851-856 (2019).
  22. Villemain, O., et al. Ultrafast Ultrasound Imaging in Pediatric and Adult Cardiology. JACC: Cardiovascular Imaging. , (2019).
  23. Provost, J., Papadacci, C., Demene, C., Gennisson, J. L., Tanter, M., Pernot, M. 3-D ultrafast doppler imaging applied to the noninvasive mapping of blood vessels in Vivo. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 62 (8), 1467-1472 (2015).
  24. Osmanski, B. F., Montaldo, G., Fink, M., Tanter, M. In vivo out-of-plane Doppler imaging based on ultrafast plane wave imaging. IEEE International Ultrasonics Symposium, IUS. 62 (4), 76-79 (2013).
  25. Kim, M. W., Zhu, Y., Hedhli, J., Dobrucki, L. W., Insana, M. F. Multi-dimensional Clutter Filter Optimization for Ultrasonic Perfusion Imaging. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 65 (11), 2020-2029 (2018).
  26. Chau, G., Li, Y. L., Jakovljevic, M., Dahl, J., Rodr, P. . Wall Clutter Removal in Doppler Ultrasound using Principal Component Pursuit. , (2018).
  27. Tierney, J., Baker, J., Brown, D., Wilkes, D., Byram, B. Independent Component-Based Spatiotemporal Clutter Filtering for Slow Flow Ultrasound. IEEE Transactions on Medical Imaging. , 1-1 (2019).
  28. Zhang, N., Rivaz, H. Clutter Suppression in Ultrasound: Performance Evaluation and Review of Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition Methods. BioMedical Engineering Online. 19, 37 (2020).
  29. Guidi, G., Licciardello, C., Falteri, S. Intrinsic spectral broadening (ISB) in ultrasound Doppler as a combination of transit time and local geometrical broadening. Ultrasound in Medicine and Biology. 26 (5), 853-862 (2000).
  30. Cloutier, G., Shung, K. K., Durand, L. G. Experimental Evaluation of Intrinsic and Nonstationary Ultrasonic Doppler Spectral Broadening in Steady and Pulsatile Flow Loop Models. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 40 (6), 786-795 (1993).
  31. Winkler, A. J., Wu, J. Correction of intrinsic spectral broadening errors in doppler peak velocity measurements made with phased sector and linear array transducers. Ultrasound in Medicine and Biology. 21 (8), 1029-1035 (1995).
  32. Osmanski, B. F., Bercoff, J., Montaldo, G., Loupas, T., Fink, M., Tanter, M. Cancellation of Doppler intrinsic spectral broadening using ultrafast Doppler imaging. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 61 (8), 1396-1408 (2014).
  33. Sauvage, J., et al. A large aperture row column addressed probe for in vivo 4D ultrafast doppler ultrasound imaging. Physics in Medicine and Biology. 63 (21), (2018).
  34. Correia, M., Provost, J., Tanter, M., Pernot, M. 4D ultrafast ultrasound flow imaging: in vivo quantification of arterial volumetric flow rate in a single heartbeat. Physics in Medicine and Biology. 61 (23), 48-61 (2016).
  35. Center for Devices and Radiological Health. FDA Information for Manufacturers Seeking Marketing Clearance of Diagnostic Ultrasound Systems and Transducers. Center for Devices and Radiological Health. , (2008).
  36. I, IEC 62127-1 - Measurement and characterization of medical ultrasonic fields up to 40 MHz. IEC. , 61010-61011 (2013).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

Biyom hendislikSay 164Ultrasonultra h zlt bbi g r nt lemekan akDopplery ksek kare h zda n kl k filtresiu ak dalgasbiyomedikal m hendisli i

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır