Допплеровская эхокардиография

редактировать

Допплеровская эхокардиография
Митральный клапан
MeSH	D015150
Код OPS-301	3- 052
[редактирование Викиданных ]

Допплеровская эхокардиография - это процедура, в которой используется допплеровское ультразвуковое исследование для исследования сердца. эхокардиограмма использует высокочастотные звуковые волны для создания изображения сердца, в то время как использование доплеровской технологии позволяет определять скорость и направление кровотока за счет использования эффекта Доплера..

Эхокардиограмма может в определенных пределах дать точную оценку направления кровотока и скорости крови и сердечной ткани в любой произвольной точке с использованием эффекта Доплера. Одним из ограничений является то, что ультразвуковой луч должен быть как можно более параллельным кровотоку. Измерения скорости позволяют оценить области и функции сердечного клапана, любые аномальные коммуникации между левой и правой стороной сердца, любую утечку крови через клапаны (клапанная регургитация ), вычислить сердечный выброс и расчет соотношения Е / А (показатель диастолической дисфункции ). Контрастные газонаполненные микропузырьковые контрастные вещества с увеличенным контрастом ультразвука можно использовать для улучшения скорости или других медицинских измерений, связанных с потоком.

Преимущество допплеровской эхокардиографии заключается в том, что ее можно использовать для измерения кровотока в сердце без инвазивных процедур, таких как катетеризация сердца.

Кроме того, с немного другим фильтром / gain, этот метод может измерять скорость ткани с помощью тканевой допплеровской эхокардиографии. Комбинация скорости потока и скорости ткани может использоваться для оценки наполнения левого желудочка давления, но только при определенных условиях.

Хотя «допплерография» стала синонимом «измерения скорости» в медицинской визуализации во многих случаях измеряется не частотный сдвиг (доплеровский сдвиг) принимаемого сигнала, а фазовый сдвиг (когда поступает принятый сигнал). Однако результат расчета будет идентичным.

Эта процедура часто используется для исследования детского сердца на предмет болезни сердца, потому что нет требований к возрасту или размеру.

Содержание

1 Двумерное доплеровское изображение
- 1.1 Векторный допплер
- 1.2 Отслеживание спеклов
  - 1.2.1 Точность субпикселя
    - 1.2.1.1 Метод интерполяции (параболическая аппроксимация)
    - 1.2.1.2 Фазовый метод
- 1.3 Сравнение между векторным доплеровским анализом и отслеживанием спеклов
- 1.4 Оценка объемного потока
2 Обещание 3D
3 См. Также
4 Ссылки
5 Внешние ссылки

2D Допплер imaging

В отличие от одномерного доплеровского изображения, которое может обеспечить только одномерную скорость и зависит от угла луча и потока, двухмерная оценка скорости с помощью ультразвукового доплеровского исследования способна генерировать векторы скорости с осевыми и боковыми компонентами скорости. 2D скорость полезна, даже если существуют сложные условия потока, такие как стеноз и бифуркация. Существует два основных метода 2D-оценки скорости с использованием ультразвука: отслеживание спеклов и векторный допплер с перекрестным лучом, которые основаны на измерении сдвигов по времени и фазовых сдвигов соответственно.

Векторный допплер

Векторный допплер - это естественное продолжение традиционной одномерной доплеровской визуализации, основанной на фазовом сдвиге. Сдвиг фазы определяется путем автокорреляции между эхо-сигналами от двух последовательных срабатываний. Основная идея векторного допплера состоит в том, чтобы разделить преобразователь на три апертуры: одну в центре в качестве апертуры передачи и две с каждой стороны в качестве апертуры приема. Сдвиги фазы, измеренные от левого и правого отверстий, объединяются для получения осевой и поперечной составляющих скорости. Положения и относительные углы между отверстиями должны быть настроены в соответствии с глубиной сосуда и боковым положением интересующей области.

Отслеживание спеклов

Отслеживание спеклов, которое хорошо - общепринятый метод сжатия видеоизображений и других приложений, который можно использовать для оценки кровотока в ультразвуковых системах. Основная идея отслеживания спеклов состоит в том, чтобы найти наилучшее совпадение определенного спекла из одного кадра в пределах области поиска в последующих кадрах. Декорреляция между кадрами - один из основных факторов, ухудшающих его производительность. Декорреляция в основном вызвана разной скоростью пикселей внутри спекла, поскольку они не перемещаются как блок. Это менее важно при измерении потока в центре, где скорость изменения скорости самая низкая. Поток в центре обычно имеет наибольшую величину скорости, называемую «пиковой скоростью». Это самая необходимая информация в некоторых случаях, например, при диагностике стеноза. В основном существует три метода поиска наилучшего соответствия: SAD (сумма абсолютной разницы), SSD (сумма квадратов разности) и кросс-корреляция. Предположим, что $X 0 (i, j) {\ displaystyle X_ {0} (i, j)}$ $X_ {0} (i, j)$ - пиксель в ядре, а $X 1 (i + α, j + β) {\ displaystyle X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta)}$ $X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta)$ - отображаемый пиксель, сдвинутый на $(α, β) {\ displaystyle (\ alpha, \ beta)}$ $(\ alpha, \ beta)$ в области поиска.

SAD рассчитывается как: $D (α, β) = ∑ i = 1 ∑ j = 1 | X 0 (i, j) - X 1 (i + α, j + β) | {\ Displaystyle D (\ альфа, \ бета) = \ сумма _ {я = 1} \ сумма _ {j = 1} | X_ {0} (я, j) -X_ {1} (я + \ альфа, j + \ beta) |}$ $D (\ alpha, \ beta) = \ sum _ {{i = 1}} \ sum _ {{j = 1}} | X_ {0} (i, j) -X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta) |$

SSD рассчитывается как: $D (α, β) = ∑ i = 1 ∑ j = 1 (X 0 (i, j) - X 1 (i + α, j + β)) 2 {\ Displaystyle D (\ альфа, \ бета) = \ сумма _ {я = 1} \ сумма _ {j = 1} (X_ {0} (я, j) -X_ {1} (я + \ альфа, j + \ beta)) ^ {2}}$ $D (\ alpha, \ beta) = \ sum _ {{i = 1}} \ sum _ {{j = 1}} (X_ {0} (i, j) -X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta)) ^ {{2}}$

Нормализованный коэффициент взаимной корреляции рассчитывается как: $ρ (α, β) = ∑ i = 1 ∑ j = 1 (X 0 (i, j) - X 0 ¯) (X 1 (i + α, j + β) - X 1 ¯) (∑ i = 1 ∑ j = 1 (X 0 (i, j) - X 0 ¯) 2) (∑ i = 1 ∑ j Знак равно 1 (Икс 1 (я + α, j + β) - Икс 1 ¯) 2) {\ displaystyle \ rho (\ alpha, \ beta) = {\ frac {\ sum _ {i = 1} \ sum _ { j = 1} (X_ {0} (i, j) - {\ bar {X_ {0}}}) (X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta) - {\ bar {X_ {1}}) })} {\ sqrt {(\ sum _ {i = 1} \ sum _ {j = 1} (X_ {0} (i, j) - {\ bar {X_ {0}}}) ^ {2}) (\ sum _ {i = 1} \ sum _ {j = 1} (X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta) - {\ bar {X_ {1}}}) ^ {2})} }}}$ $\ rho (\ alpha, \ бета) = {\ frac {\ sum _ {{i = 1}} \ sum _ {{j = 1}} (X_ {0} (i, j) - {\ bar {X_ {0}}}) ( X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta) - {\ bar {X_ {1}}})} {{\ sqrt {(\ sum _ {{i = 1}} \ sum _ {{j = 1) }} (X_ {0} (i, j) - {\ bar {X_ {0}}}) ^ {{2}}) (\ sum _ {{i = 1}} \ sum _ {{j = 1 }} (X_ {1} (i + \ alpha, j + \ beta) - {\ bar {X_ {1}}}) ^ {{2}})}}}}$

где $X 0 ¯ {\ displaystyle {\ bar {X_ {0}}}}$ ${\ bar {X_ {0}}}$ и $X 1 ¯ {\ displaystyle {\ bar {X_ {1) }}}}$ ${\ bar { X_ {1}}}$ - средние значения $X 0 (i, j) {\ displaystyle X_ {0} (i, j)}$ $X_ {0} (i, j)$ и $X 1 (i, j) {\ displaystyle X_ {1} (i, j)}$ $X_ {1} (i, j)$ соответственно. Пара $(α, β) {\ displaystyle (\ alpha, \ beta)}$ $(\ alpha, \ beta)$ , которая дает наименьшее значение D для SAD и SSD или наибольшее ρ для взаимной корреляции, выбирается в качестве оценка движения. Затем скорость рассчитывается как движение, деленное на разницу во времени между кадрами. Обычно для получения более точного результата берется медиана или среднее значение нескольких оценок.

Точность субпикселей

В ультразвуковых системах разрешение по горизонтали обычно намного ниже, чем разрешение по оси. Плохое поперечное разрешение в изображении B-режима также приводит к низкому поперечному разрешению при оценке потока. Следовательно, субпиксельное разрешение необходимо для повышения точности оценки в поперечном измерении. Между тем, мы могли бы уменьшить частоту дискретизации по осевому измерению, чтобы сэкономить вычисления и память, если перемещение субпикселей оценивается достаточно точно. Обычно существует два типа методов для получения точности субпикселей: методы интерполяции, такие как параболическая аппроксимация, и методы на основе фазы, в которых задержка пика определяется, когда фаза аналитической функции взаимной корреляции пересекает ноль.

Метод интерполяции (параболическая подгонка)

Интерполяция для поиска пика

Как показано на правом рисунке, параболическая подгонка может помочь найти реальный пик функции взаимной корреляции. Уравнение для параболической подгонки в 1D: $kint = ks - (R 12 (ks + 1) - R 12 (ks - 1)) 2 (R 12 (ks + 1) - 2 R 12 (ks) + R 12 (ks - 1)) {\ displaystyle k_ {int} = k_ {s} - {\ frac {(R_ {12} (k_ {s} +1) -R_ {12} (k_ {s} -1)))} {2 (R_ {12} (k_ {s} +1) -2R_ {12} (k_ {s}) + R_ {12} (k_ {s} -1))}}}$ $k _ {{int}} = k_ {s} - {\ frac {(R_ { {12}} (k_ {s} +1) -R _ {{12}} (k_ {s} -1))} {2 (R _ {{12}} (k_ {s} +1) -2R _ {{ 12}} (k_ {s}) + R _ {{12}} (k_ {s} -1))}}$

где $R 12 {\ displaystyle R_ {12}}$ $R _ {{12}}$ - функция взаимной корреляции, а $ks {\ displaystyle k_ {s}}$ $k_s$ - первоначально найденный пик. $k i n t {\ displaystyle k_ {int}}$ $k _ {{int}}$ затем используется для нахождения смещения рассеивателей после интерполяции. Для 2D-сценария это делается как в осевом, так и в боковом измерениях. Некоторые другие методы могут использоваться для повышения точности и устойчивости метода интерполяции, включая параболическую подгонку с компенсацией смещения и интерполяцию согласованного фильтра.

Метод на основе фазы

Основная идея этого метода заключается в для генерации синтетической латеральной фазы и ее использования для поиска фазы, которая пересекает ноль при задержке пика.

Генерация боковой фазы

Правый рисунок иллюстрирует процедуру создания синтетической боковой фазы в качестве первого шага. По сути, боковой спектр делится на две части, чтобы получить два спектра с ненулевыми центральными частотами. Взаимная корреляция выполняется как для восходящего, так и для нисходящего сигнала, создавая $R вверх {\ displaystyle R_ {up}}$ $R _ {{вверх} }$ и $R вниз {\ displaystyle R_ {down}}$ $R _ {{ вниз}}$ соответственно. Затем функция боковой корреляции и функция осевой корреляции вычисляются следующим образом: $R l a t e r a l = R u p ∗ R d o w n ∗; R осевой = R вверх * R вниз {\ displaystyle R_ {lateral} = R_ {вверх} * R_ {вниз} ^ {*}; R_ {осевой} = R_ {вверх} * R_ {вниз}}$ $R _ {{боковой}} = R _ {{вверх}} * R _ {{вниз}} ^ {{*}}; R _ {{осевой}} = R _ {{вверх}} * R_ { {вниз}}$

где $R вниз ∗ {\ displaystyle R_ {down} ^ {*}}$ $R _ {{вниз}} ^ {{*}}$ - комплексное сопряжение $R down {\ displaystyle R_ {down}}$ $R _ {{ вниз}}$ .

Они имеют одинаковую величину, а целочисленный пик находится с использованием традиционных методов взаимной корреляции. После определения целочисленного пика извлекается область 3 на 3, окружающая пик, с ее фазовой информацией. Как для боковых, так и для осевых размеров находятся нулевые пересечения одномерной корреляционной функции при лагах другого измерения, и соответственно создается линейная аппроксимированная линия наименьших квадратов. Пересечение двух линий дает оценку двухмерного смещения.

Сравнение между векторным доплером и отслеживанием спеклов

Оба метода можно использовать для 2D-визуализации вектора скорости, но отслеживание спеклов будет проще распространить на 3D. Кроме того, в векторном доплеровском режиме глубина и разрешение интересующей области ограничены размером апертуры и максимальным углом между апертурой передачи и приема, в то время как функция отслеживания спекл позволяет менять размер ядра и области поиска для адаптации. к другому требованию разрешения. Однако векторный доплер менее сложен с точки зрения вычислений, чем отслеживание спеклов.

Оценка объемного потока

Оценка скорости с помощью обычного доплеровского анализа требует знания угла между лучом и потоком (угол наклона ) для получения разумных результатов для регулярных потоков и плохая работа по оценке сложных моделей кровотока, например, из-за стеноза и / или бифуркации. Оценка объемного расхода требует интегрирования скорости по поперечному сечению сосуда с допущениями о геометрии сосуда, что еще больше усложняет оценку расхода. Данные 2D Доплера можно использовать для расчета объемного расхода в определенных плоскостях интегрирования. Плоскость интегрирования выбирается перпендикулярной лучу, и мощность Доплера (генерируемая в режиме энергетического Доплера Доплеровский ультразвук ) может использоваться для различения компонентов, находящихся внутри и снаружи сосуда. Этот метод не требует предварительных знаний о доплеровском угле, профиле потока и геометрии сосуда.

Обещание 3D

До недавнего времени ультразвуковые изображения представляли собой двухмерные изображения и полагались на высококвалифицированных специалистов. чтобы правильно сориентировать зонд и выбрать положение внутри тела для получения изображения с помощью нескольких сложных визуальных сигналов. Полное измерение трехмерных векторов скорости делает возможным использование многих методов последующей обработки. Можно не только измерить объемный поток в любой плоскости, но и рассчитать другую физическую информацию, такую как напряжение и давление, на основе трехмерного поля скорости. Однако довольно сложно измерить сложный кровоток, чтобы получить векторы скорости, из-за высокой скорости сбора данных и огромных вычислений, необходимых для этого. Таким образом, метод плоских волн является многообещающим, поскольку он может генерировать очень высокую частоту кадров.

См. Также раздел

Ссылки

Внешние ссылки