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

Resumo Técnico: Correção Automática de Aberrações para Imagem Funcional e de Super-Resolução por Ultrassom Transcraniano

Declaração do Problema
A microscopia de localização por ultrassom transcraniano (ULM) e o ultrassom funcional (fUS) oferecem o potencial para visualização não invasiva de super-resolução da microvasculatura cerebral e da hemodinâmica. No entanto, o crânio introduz aberrações acústicas significativas que degradam a qualidade da imagem. Essas aberrações reduzem a sensibilidade de detecção de microbolhas, diminuem o contraste e a resolução e causam artefatos críticos, como duplicação de vasos, vasos desconectados e estimativas de velocidade enviesadas. Embora métodos de correção anteriores existam, eles frequentemente dependem de estrelas-guia específicas (microbolhas isoladas), exigem conjuntos de dados extensos (por exemplo, abertura sintética completa), são limitados a vasos maiores ou necessitam de janelas cranianas invasivas. Além disso, abordagens de aprendizado profundo frequentemente têm dificuldade em generalizar entre diferentes configurações experimentais sem retreinamento extensivo.

Metodologia
Os autores propõem uma estrutura de formação de feixe diferenciável para correção automática de aberrações em malha fechada, que não requer treinamento prévio nem um conjunto de dados de calibração separado. A metodologia central envolve:

1. Formação de Feixe Diferenciável: Implementada usando PyTorch, o sistema trata o processo de formação de feixe de ultrassom como um grafo computacional diferenciável. Isso permite o cálculo automático de gradientes em relação aos parâmetros de aberração.
2. Parametrização Espacialmente Distribuída: Em vez de assumir uma tela de fase uniforme, a aberração induzida pelo crânio é modelada como uma função espacialmente distribuída. Essa função é parametrizada por múltiplos patches isoplanáticos (inicialmente definidos como $8\lambda \times 8\lambda$) cobrindo o campo de visão. Os valores desses patches são amostrados para cima via interpolação cúbica para fornecer um perfil de correção de fase contínuo, pixel a pixel.
3. Função Objetivo (Coerência Angular): O objetivo da otimização é maximizar a coerência angular do sinal de ultrassom. O sistema calcula a matriz de covariância angular ($C_\theta$) a partir das imagens formadas por feixe de diferentes ângulos de transmissão. O primeiro valor singular ($\sigma_1$) dessa matriz serve como função objetivo, representando o nível de coerência entre ondas planas.
4. Otimização por Ascensão de Gradiente: Usando diferenciação automática, o sistema atualiza iterativamente os atrasos de fase dos patches isoplanáticos via ascensão de gradiente para maximizar $\sigma_1$. O processo inclui regularização L1 e Laplaciana para garantir soluções suaves e evitar sobreajuste.
5. Aplicabilidade: A estrutura opera sobre dados de canal brutos após filtragem de clutter por decomposição em valores singulares (SVD). Funciona efetivamente na presença ou ausência de microbolhas e é aplicável a configurações de imagem 2D e 3D.

Principais Contribuições

• Correção Generalizável: Uma solução totalmente automatizada que corrige aberrações sem necessidade de estrelas-guia, dados de treinamento específicos ou aquisições extensivas de abertura sintética.
• Otimização em Malha Fechada: Uma abordagem informada pela física que otimiza o foco maximizando diretamente a coerência do sinal, adaptável a vários esquemas de emissão (ondas planas, ondas divergentes).
• Extensão para 3D: Adaptação bem-sucedida do método para ULM transcraniana 3D usando um arranjo matricial, capturando tanto variações laterais quanto de profundidade da aberração com um conjunto limitado de ângulos de transmissão.

Resultados
A estrutura foi validada in vivo em roedores (camundongos) e primatas não humanos (PNHs, macacos):

• Imagem de Camundongos (2D):

  • Doppler e CEUS: A correção de aberrações melhorou a razão sinal-ruído de contraste (CNR) e a razão sinal-ruído (SNR) em camundongos jovens (2-3 meses) e mais velhos (6-7 meses), com e sem microbolhas. As larguras dos vasos foram significativamente reduzidas (por exemplo, de $202,4 \pm 50,2$ µm para $162,6 \pm 27,8$ µm em camundongos jovens), indicando melhoria na resolução.
  • ULM: A resolução melhorou de $23,8 \pm 5,4$ µm para $18,4 \pm 3,0$ µm em camundongos jovens. O número de trilhas de microbolhas detectadas aumentou significativamente, e vasos anteriormente desconectados ou duplicados foram corretamente conectados.
  • Hemodinâmica: A correção recuperou perfis de fluxo parabólicos fisiológicos e reduziu estimativas de velocidade espúrias. As velocidades médias das trilhas diminuíram (indicando melhor reconstrução de vasos menores) e os comprimentos das trilhas aumentaram, permitindo quantificação hemodinâmica mais confiável.
  • Ultrassom Funcional (fUS): Em experimentos de estimulação de vibrissas, a correção revelou ativação no núcleo ventral posteromedial (VPM) do tálamo, anteriormente obscurecida, e aumentou a amplitude da resposta hemodinâmica.

• Imagem de Primatas Não Humanos (2D e 3D):

  • 2D: Usando um arranjo de fase de 2,5 MHz, o método removeu duplicações de vasos ao redor do polígono de Willis e melhorou a conectividade das artérias lenticulostriadas. A resolução melhorou de 177 µm para 162 µm.
  • 3D: Usando um arranjo matricial multiplexado de 3 MHz, o método corrigiu artefatos principais (duplicações de vasos) na ULM 3D. A resolução melhorou de 110,2 µm para 93,6 µm. O sistema alcançou isso usando apenas 5 ângulos de transmissão, demonstrando eficiência.

Significado e Afirmações
Os autores afirmam que este trabalho reduz uma barreira técnica significativa para a imagem por ultrassom transcraniano, fornecendo uma solução generalizável e totalmente automatizada para correção de aberrações. As principais afirmações incluem:

• O método permite neuroimagem funcional e de super-resolução robusta entre espécies (de roedores a PNHs) e profundidades de imagem.
• Ao corrigir aberrações, a abordagem permite quantificação hemodinâmica confiável e a recuperação de dinâmicas de fluxo fisiológicas que são distorcidas pelo crânio.
• A técnica é particularmente promissora para tradução clínica, uma vez que a espessura do crânio do macaco é comparável à do osso temporal humano, sugerindo que o método pode facilitar fUS e ULM não invasivos em humanos sem a necessidade de janelas cranianas ou estrelas-guia.
• A estrutura representa um passo em direção à imagem de alta resolução, não invasiva, da estrutura e função cerebral, potencialmente auxiliando no diagnóstico de doenças cerebrovasculares e no estudo do acoplamento neurovascular.