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

기술 요약: 두개골을 통한 기능성 및 초해상도 초음파 영상화를 위한 자동 수차 보정

문제 제기
두개골을 통한 초음파 국소화 현미경 (ULM) 과 기능성 초음파 (fUS) 는 뇌 미세혈관 및 혈역학의 비침습적 초해상도 시각화를 가능하게 할 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 두개골은 심각한 음향 수차를 유발하여 화질 저하를 초래합니다. 이러한 수차는 미세기포 검출 감도를 낮추고, 대비 및 해상도를 감소시키며, 혈관 중복, 단절된 혈관, 편향된 속도 추정과 같은 치명적인 아티팩트를 유발합니다. 기존 보정 방법들이 존재하지만, 이들은 종종 특정 가이드 스타 (고립된 미세기포) 에 의존하거나, 광범위한 데이터셋 (예: 전체 합성 개구면) 을 요구하거나, 더 큰 혈관으로만 제한되거나, 침습적인 두개골 창이 필요합니다. 또한, 딥러닝 접근법은 광범위한 재학습 없이는 다양한 실험 환경에 대해 일반화하는 데 어려움을 겪습니다.

방법론
저자들은 사전 학습이나 별도의 보정 데이터셋이 필요 없는 자동 폐루프 수차 보정을 위한 미분 가능한 빔포밍 프레임워크를 제안합니다. 핵심 방법론은 다음과 같습니다:

1. 미분 가능한 빔포밍: PyTorch 를 사용하여 구현된 이 시스템은 초음파 빔포밍 과정을 미분 가능한 계산 그래프로 취급합니다. 이를 통해 수차 매개변수에 대한 기울기를 자동으로 계산할 수 있습니다.
2. 공간 분산 파라미터화: 균일한 위상 스크린을 가정하는 대신, 두개골로 인한 수차는 공간 분산 함수로 모델링됩니다. 이 함수는 시야를 덮는 여러 등면적 패치 (초기 설정 $8\lambda \times 8\lambda$) 로 파라미터화됩니다. 이러한 패치 값은 3 차 보간을 통해 업샘플링되어 연속적인 픽셀 단위 위상 보정 프로파일을 제공합니다.
3. 목적 함수 (각도 일관성): 최적화 목표는 초음파 신호의 각도 일관성을 최대화하는 것입니다. 시스템은 다양한 송신 각도의 빔포밍 영상으로부터 각도 공분산 행렬 ($C_\theta$) 을 계산합니다. 이 행렬의 첫 번째 특이값 ($\sigma_1$) 이 목적 함수로 작용하여 평면파 간의 일관성 수준을 나타냅니다.
4. 기울기 상승 최적화: 자동 미분을 사용하여 시스템은 $\sigma_1$을 최대화하기 위해 기울기 상승을 통해 등면적 패치의 위상 지연을 반복적으로 업데이트합니다. 이 과정은 매끄러운 해를 보장하고 과적합을 방지하기 위해 L1 및 라플라시안 정규화를 포함합니다.
5. 적용 가능성: 이 프레임워크는 SVD 클러터 필터링 후의 원시 채널 데이터에서 작동합니다. 미세기포의 유무에 관계없이 효과적으로 기능하며, 2 차원 및 3 차원 영상 구성 모두에 적용 가능합니다.

주요 기여

• 일반화 가능한 보정: 가이드 스타, 특정 학습 데이터, 광범위한 합성 개구면 획득 없이 수차를 보정하는 완전 자동화 솔루션.
• 폐루프 최적화: 신호 일관성을 직접 최대화하여 초점을 최적화하는 물리 기반 접근법으로, 다양한 방출 방식 (평면파, 발산파) 에 적응 가능.
• 3 차원 확장: 행렬 어레이를 사용한 3 차원 두개골 ULM 에 대한 방법의 성공적인 적응으로, 제한된 송신 각도 세트로 수차의 측면 및 깊이 변동을 모두 포착.

결과
이 프레임워크는 설치류 (쥐) 와 비인간 영장류 (NHP, 마카크) 에서 생체 내로 검증되었습니다:

• 쥐 영상 (2 차원):

  • 도플러 및 조영제 초음파 (CEUS): 수차 보정은 미세기포 유무와 관계없이 젊은 (2-3 개월) 및 노년 (6-7 개월) 쥐 모두에서 대비 - 잡음비 (CNR) 와 신호 - 잡음비 (SNR) 를 향상시켰습니다. 혈관 폭이 유의하게 감소하여 (예: 젊은 쥐에서 $202.4 \pm 50.2$ µm 에서 $162.6 \pm 27.8$ µm 로) 해상도 향상을 나타냈습니다.
  • ULM: 젊은 쥐에서 해상도가 $23.8 \pm 5.4$ µm 에서 $18.4 \pm 3.0$ µm 로 향상되었습니다. 검출된 미세기포 트랙 수가 크게 증가했으며, 이전에 단절되거나 중복되었던 혈관이 올바르게 연결되었습니다.
  • 혈역학: 보정을 통해 생리학적 포물선 유동 프로파일이 회복되었고, 부수적인 속도 추정이 감소했습니다. 평균 트랙 속도는 감소하여 (더 작은 혈관의 더 나은 재구성을 나타냄) 트랙 길이는 증가하여 더 신뢰할 수 있는 혈역학 정량화가 가능해졌습니다.
  • 기능성 초음파 (fUS): 수염 자극 실험에서 보정은 이전에 가려져 있던 시상의 복측 후내측핵 (VPM) 의 활성화를 드러냈으며, 혈역학적 반응의 진폭을 증가시켰습니다.

• 비인간 영장류 영상 (2 차원 및 3 차원):

  • 2 차원: 2.5 MHz 위상 어레이를 사용하여 윌리스 동맥 주위의 혈관 중복을 제거하고 렌티큘로스트리이트 동맥의 연결성을 향상시켰습니다. 해상도가 177 µm 에서 162 µm 로 향상되었습니다.
  • 3 차원: 3 MHz 멀티플렉싱 행렬 어레이를 사용하여 3 차원 ULM 에서 주요 아티팩트 (혈관 중복) 를 보정했습니다. 해상도가 110.2 µm 에서 93.6 µm 로 향상되었습니다. 시스템은 단 5 개의 송신 각도만으로 이를 달성하여 효율성을 입증했습니다.

의의 및 주장
저자들은 이 연구가 수차 보정을 위한 일반화 가능하고 완전 자동화된 솔루션을 제공함으로써 두개골 초음파 영상화의 주요 기술적 장벽을 낮춘다고 주장합니다. 주요 주장은 다음과 같습니다:

• 이 방법은 설치류부터 비인간 영장류에 이르기까지 다양한 종과 영상 깊이에 걸쳐 견고한 초해상도 및 기능성 뇌 영상화를 가능하게 합니다.
• 수차를 보정함으로써 이 접근법은 두개골에 의해 왜곡되던 생리학적 유동 역학의 회복과 신뢰할 수 있는 혈역학 정량화를 가능하게 합니다.
• 이 기술은 임상 전환에 특히 유망합니다. 마카크 두개골 두께가 인간 측두골과 유사하기 때문에, 가이드 스타나 두개골 창 없이 인간에서 비침습적 fUS 및 ULM 을 가능하게 할 수 있음을 시사합니다.
• 이 프레임워크는 뇌 구조 및 기능의 고해상도 비침습적 영상화를 향한 한 걸음으로, 뇌혈관 질환의 진단과 신경혈관 결합 연구에 기여할 잠재력을 지니고 있습니다.