完美(中国)体育-2024上海医疗器械创新展Medtec创新技术解读 | 人工智能“超声造影剂” – 一种基于深度学习的超分辨率超声血流成像技术
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2024上海医疗器械立异展Medtec立异技能解读 | 人工智能“超声造影剂” 一种基在深度进修的超分辩率超声血流成像技能2024-06-07
本期内容中，2024上海医疗器械立异展Medtec为各人先容一个基在是非期影象（LSTM）神经收集的无定位超分辩率微气泡流速丈量技能（Deep-SMV）。这一技能降服了于传统超声成像范畴，传微气泡造影剂虽然广泛运用但其生物相容性及情况影响带来的毛病问题，超声定位显微镜技能于成像分辩率及穿透深度之间的基本折中，可以或许于高微气泡浓度下提供高成像速率及鲁棒性，并直接输出超分辩率的血流速率丈量。Deep-SMV经由过程于真实体内血管数据长进行微气泡流动模仿练习，有用地实现了及时速率图的重修，合用在功效性血管成像及脉搏图映照。此外，该技能已经乐成运用在多种成像场景，包括流动通道模子、鸡胚的绒毛膜及小鼠的年夜脑成像，展示了其于临床及科研运用中的潜力。
于超声成像范畴，传统的微气泡造影剂虽然广泛运用，但其生物相容性及情况影响引起了人们的存眷。是以，开发新型的、更安全的替换超声造影剂成了一个主要的研究标的目的。
超声造影剂的基来源根基理及组织
甚么是AI超分辩率Super- Resolution 技能：基在深度进修的超分辩率技能经由过程练习卷积神经收集（CNN）及是非期影象收集（LSTM），主动从年夜量数据中进修怎样将低分辩率图象转换为高分辩率输出。这类技能使用深度收集主动提取及处置惩罚图象特性，优化了图象的细节及质量，可以或许实现端到真个图象重修。尤其于医学成像及视频加强范畴，这类要领不仅提高了处置惩罚速率及效率，还有因其精彩的泛化能力及及时处置惩罚能力，为临床运用及及时视频阐发提供了显著的技能撑持。
本研究的焦点于在开发一种名为Deep-SMV的超分辩率超声成像技能，这类技能使用是非期影象（LSTM）神经收集来处置惩罚高浓度微气泡的超声数据，并直接输出高精度的血流速率丈量。这一冲破性技能有用解决了传统超分辩率超声成像中成像速率慢及分辩率限定的问题，实现了真实的及时速率图重修，合用在功效性血管成像及脉搏图映照。
Deep-SMV 的深度神经收集架构。主收集设计是经典的UNet布局，于瓶颈层中利用是非期影象（LSTM）块来提供流速丈量，输入由时空（2D空间+时间）超声数据及输出构成 超分辩率速率及布局图。图顶部具体提供了 LSTM、输入、编码器及解码器模块设计。每一个块上方的文本暗示单位的输入通道巨细，每一个块下方的文本暗示单位的输出通道巨细
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重要要领：
研究团队采用基在LSTM的深度进修框架，经由过程综合阐发时空数据来优化超声成像的处置惩罚流程。与传统依靠微气泡定位及跟踪的要领差别，Deep-SMV经由过程神经收集直接从原始超声数据中提取血流速率信息。此外，研究中还有包括了于真实体内血管数据长进行的微气泡流动模仿练习，这一步调是为了让体系能于超高分辩率下正确捕获微小血管的动态变化。
Deep-SMV 数据事情流程。Deep-SMV 收集采用超声数据的时空（2D 空间 + 时间）输入，将其通报给编码器块以提取空间特性，利用 LSTM 块提取时间特性，然后按照时空特性重修超分辩率测速图 经由过程解码器块。
基在CAM的MB流模仿步伐。(a) CAM 光学图象中 512 x 512 像素区域的绿色通道像素强度的灰度图象。（b）经由过程运用自顺应阈值处置惩罚（a）的二进制支解成果。(c) 经由过程对于 (b) 运用中轴骨架化而得到 (b) 的骨架。(d) 由骨架 (b) 构建的无向图，显示于原始 CAM 图象之上。线代表边，点代表极点。(e) 终极定向血管图，箭头唆使每一个血管段上的流动标的目的。(f) MB 流模仿中的 Field-II 超声模仿示例框架。
Deep-SMV于多种成像场景中展示了其卓着机能，包括流动通道模子、鸡胚的绒毛膜及小鼠的年夜脑成像。该技能不仅处置惩罚速率快，成像质量也显著优在传统要领。试验成果注解，Deep-SMV可以或许于短期内完成高质量的血管成像，显示了其于临床及科研运用中的巨年夜潜力。
CAM 血管数据的 Deep-SMV 事情流程。(a) 利用 (b) 传统的 ULM 定位及跟踪处置惩罚 MB 数据的示例短数据段 (64 ms)，从而获得 (c) 很是稀少的流速图，此中很难可视化微血管剖解布局。(d) MB 旌旗灯号数据的直接累积展现了衍射极限血管布局。(e) 利用 Deep-SMV 处置惩罚不异的数据段可以举行超分辩率速率预计，而且比传统的 ULM 具备更多的布局毗连性。(f)-(h) 年夜视场长数据段上的 Deep-SMV 及 ULM 机能比力。(i) Deep-SMV 于从供应 (Art) 及引流 (Vein) 脉管体系采样的局部区域显示出较着的脉动特性，这与传统的多普勒速率丈量相匹配。(j) 经由过程功率多普勒、Deep-SMV 及 ULM 重修的 FWHM 丈量的三个差别尺寸血管的直径。
Deep-SMV技能经由过程联合现代深度进修技能及传统超声成像技能，解决了超分辩率超声成像中的一些持久问题，例如成像速率慢及没法及时处置惩罚高浓度微气泡数据等。此外，该技能的开发回突显了深度进修于医疗成像范畴的运用潜力，特别是于提高操作效率及诊断能力方面。
流道模子验证。(a) 试验流体模的对于比能量多普勒图象。(b) 传统的 ULM 定位及跟踪可以或许用速率预计稀少地填充流道。(c) Deep-SMV 还有可以或许提供该流道的速率预计，而且于利用 MB 旌旗灯号方面越发有用，从而致使重修管腔空间的比例更高。(d) 与理论黄金尺度比拟，ULM 及 Deep-SMV 之间差别流量的速率预计机能。阐发 ROI 的放置是为了不低流速下浮力 MB 孕育发生的上边沿加强伪影（箭头）。
Deep-SMV框架是超分辩率超声范畴的庞大立异，它实现了高速且高精度的血管成像，为将来超声成像技能的成长斥地了新的可能性。2024上海医疗器械立异展Medtec信赖，依附其高效的成像能力及及时处置惩罚高浓度微气泡的上风，Deep-SMV有望于将来的医疗诊断及医治中阐扬主要作用，尤其是于需要快速及切确血流信息的临床场所。
参考文献：
Chen, X., Lowerison, M. R., Dong, Z., Sekaran, N. V. C., Llano, D. A., Song, P. (2023). Localization free super-resolution microbubble velocimetry using a long short-term memory neural network. IEEE transactions on medical imaging.
文章来历：医工超人
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