Automatic Aberration Correction for Transcranial Functional and Super-Resolution Ultrasound Imaging in Rodents and Nonhuman Primates

Résumé technique : Correction automatique des aberrations pour l'imagerie ultrasonore fonctionnelle et super-résolue transcrânienne

Énoncé du problème
La microscopie par localisation ultrasonore (ULM) transcrânienne et l'échographie fonctionnelle (fUS) offrent un potentiel pour la visualisation non invasive, en super-résolution, de la microvascularisation cérébrale et de l'hémodynamique. Cependant, le crâne introduit des aberrations acoustiques significatives qui dégradent la qualité de l'image. Ces aberrations réduisent la sensibilité de détection des microbulles, diminuent le contraste et la résolution, et provoquent des artefacts critiques tels que la duplication des vaisseaux, des vaisseaux déconnectés et des estimations de vitesse biaisées. Bien que des méthodes de correction antérieures existent, elles reposent souvent sur des étoiles guides spécifiques (microbulles isolées), nécessitent des ensembles de données étendus (par exemple, une aperture synthétique complète), sont limitées aux vaisseaux de plus grande taille, ou requièrent des fenêtres crâniennes invasives. De plus, les approches par apprentissage profond ont souvent du mal à généraliser à travers différents contextes expérimentaux sans réentraînement extensif.

Méthodologie
Les auteurs proposent un cadre de formation de faisceau différentiable pour une correction automatique des aberrations en boucle fermée, ne nécessitant ni entraînement préalable ni jeu de données de calibration séparé. La méthodologie centrale comprend :

1. Formation de faisceau différentiable : Implémentée avec PyTorch, le système traite le processus de formation de faisceau ultrasonore comme un graphe de calcul différentiable. Cela permet le calcul automatique des gradients par rapport aux paramètres d'aberration.
2. Paramétrisation spatialement distribuée : Au lieu de supposer un écran de phase uniforme, l'aberration induite par le crâne est modélisée comme une fonction spatialement distribuée. Cette fonction est paramétrée par plusieurs patches isoplanatiques (initialement définis à $8\lambda \times 8\lambda$) couvrant le champ de vue. Ces valeurs de patch sont suréchantillonnées par interpolation cubique pour fournir un profil de correction de phase continu, pixel par pixel.
3. Fonction objectif (cohérence angulaire) : L'objectif d'optimisation est de maximiser la cohérence angulaire du signal ultrasonore. Le système calcule la matrice de covariance angulaire ($C_\theta$) à partir des images formées par faisceau de différents angles d'émission. La première valeur singulière ($\sigma_1$) de cette matrice sert de fonction objectif, représentant le niveau de cohérence entre les ondes planes.
4. Optimisation par ascension de gradient : En utilisant la différenciation automatique, le système met à jour itérativement les retards de phase des patches isoplanatiques par ascension de gradient afin de maximiser $\sigma_1$. Le processus inclut une régularisation L1 et laplacienne pour assurer des solutions lisses et éviter le surapprentissage.
5. Applicabilité : Le cadre fonctionne sur les données brutes des canaux après filtrage des échos parasites par décomposition en valeurs singulières (SVD). Il opère efficacement en présence ou en l'absence de microbulles et s'applique aux configurations d'imagerie 2D et 3D.

Contributions clés

• Correction généralisable : Une solution entièrement automatisée qui corrige les aberrations sans nécessiter d'étoiles guides, de données d'entraînement spécifiques ou d'acquisitions d'aperture synthétique étendues.
• Optimisation en boucle fermée : Une approche informée par la physique qui optimise la focalisation en maximisant directement la cohérence du signal, adaptable à divers schémas d'émission (ondes planes, ondes divergentes).
• Extension au 3D : Adaptation réussie de la méthode à l'ULM transcrânienne 3D utilisant une matrice de capteurs, capturant à la fois les variations latérales et en profondeur de l'aberration avec un ensemble limité d'angles d'émission.

Résultats
Le cadre a été validé in vivo sur des rongeurs (souris) et des primates non humains (PNH, macaques) :

• Imagerie sur souris (2D) :

  • Doppler et Écho-Contraste (CEUS) : La correction des aberrations a amélioré le rapport contraste/bruit (CNR) et le rapport signal/bruit (SNR) chez les souris jeunes (2-3 mois) et âgées (6-7 mois), avec et sans microbulles. Les largeurs des vaisseaux ont été significativement réduites (par exemple, de $202,4 \pm 50,2$ µm à $162,6 \pm 27,8$ µm chez les souris jeunes), indiquant une amélioration de la résolution.
  • ULM : La résolution s'est améliorée de $23,8 \pm 5,4$ µm à $18,4 \pm 3,0$ µm chez les souris jeunes. Le nombre de trajectoires de microbulles détectées a augmenté de manière significative, et les vaisseaux précédemment déconnectés ou dupliqués ont été correctement connectés.
  • Hémodynamique : La correction a permis de retrouver les profils d'écoulement physiologiques paraboliques et a réduit les estimations de vitesse erronées. Les vitesses moyennes des trajectoires ont diminué (indiquant une meilleure reconstruction des plus petits vaisseaux) et les longueurs de trajectoire ont augmenté, permettant une quantification hémodynamique plus fiable.
  • Échographie fonctionnelle (fUS) : Dans les expériences de stimulation vibrissaire, la correction a révélé une activation dans le noyau ventro-postéro-médian (VPM) du thalamus, précédemment masquée, et a augmenté l'amplitude de la réponse hémodynamique.

• Imagerie sur primates non humains (2D et 3D) :

  • 2D : En utilisant un réseau de phase de 2,5 MHz, la méthode a éliminé les duplications de vaisseaux autour du polygone de Willis et amélioré la connectivité des artères lenticulostriées. La résolution s'est améliorée de 177 µm à 162 µm.
  • 3D : En utilisant une matrice multiplexée de 3 MHz, la méthode a corrigé les artefacts majeurs (duplications de vaisseaux) dans l'ULM 3D. La résolution s'est améliorée de 110,2 µm à 93,6 µm. Le système a atteint ce résultat en utilisant uniquement 5 angles d'émission, démontrant son efficacité.

Signification et revendications
Les auteurs affirment que ce travail abaisse une barrière technique majeure pour l'imagerie ultrasonore transcrânienne en fournissant une solution généralisable et entièrement automatisée pour la correction des aberrations. Les revendications clés incluent :

• La méthode permet une imagerie neurofonctionnelle en super-résolution robuste à travers les espèces (des rongeurs aux PNH) et les profondeurs d'imagerie.
• En corrigeant les aberrations, l'approche permet une quantification hémodynamique fiable et la récupération de dynamiques d'écoulement physiologiques qui sont autrement déformées par le crâne.
• La technique est particulièrement prometteuse pour la traduction clinique, car l'épaisseur du crâne du macaque est comparable à celle de l'os temporal humain, suggérant que la méthode pourrait faciliter la fUS et l'ULM non invasives chez l'humain sans nécessiter de fenêtres crâniennes ni d'étoiles guides.
• Le cadre représente une étape vers l'imagerie non invasive à haute résolution de la structure et de la fonction cérébrales, pouvant potentiellement aider au diagnostic des maladies cerebrovasculaires et à l'étude du couplage neurovasculaire.