Super-resolution ultrasound imaging

Recently, research studies have shown a rapid increase of several types of cancer which are attributed to many factors such as air pollution, unhealthy diet, modern living, random mutations etc. An important type of cancer among men that is clearly accused of high death rate if it is not diagnosed i...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Κοτσαρίνης, Νικόλαος
Άλλοι συγγραφείς: Kotsarinis, Nikolaos
Γλώσσα:English
Έκδοση: 2022
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:https://hdl.handle.net/10889/23571
id nemertes-10889-23571
record_format dspace
institution UPatras
collection Nemertes
language English
topic Prostate cancer
Super-resolution imaging
Prostate cancer management
Ultrasound contrast agents
Particle tracking algorithm
Medical ultrasound
Καρκίνος προστάτη
Απεικόνιση υπερ-υψηλής ανάλυσης
Διαχείριση καρκίνου προστάτη
Σκιαγραφικές ουσίες υπερήχων
Αλγόριθμος σχηματισμού τροχιών σωματιδίων
Ιατρικοί υπέρηχοι
spellingShingle Prostate cancer
Super-resolution imaging
Prostate cancer management
Ultrasound contrast agents
Particle tracking algorithm
Medical ultrasound
Καρκίνος προστάτη
Απεικόνιση υπερ-υψηλής ανάλυσης
Διαχείριση καρκίνου προστάτη
Σκιαγραφικές ουσίες υπερήχων
Αλγόριθμος σχηματισμού τροχιών σωματιδίων
Ιατρικοί υπέρηχοι
Κοτσαρίνης, Νικόλαος
Super-resolution ultrasound imaging
description Recently, research studies have shown a rapid increase of several types of cancer which are attributed to many factors such as air pollution, unhealthy diet, modern living, random mutations etc. An important type of cancer among men that is clearly accused of high death rate if it is not diagnosed in time, is prostate cancer. Prostate cancer is being diagnosed after following a specific protocol which of course includes a TRUS-guided biopsy, usually after having an MRI scan. US has been undoubtedly considered as an imaging modality which can compete with MRI due to its low cost, the real-time imaging possibility, its portability, its non-radiation effects and its relatively easy user’s operation. On the other hand, its poor spatial resolution, often an MRI or CT-scan is required to make an accurate diagnosis of a disease regarding soft tissues. CEUS has come to bridge this gap, since it introduces UCAs, non-linear scatterers of the sound wave. These agents, often called MBs, are infused in the blood in a specific region to be scanned. A US transducer produces sound waves at a specific frequency. The MBs reflect the transmitted signal, since they are strong scatterers of sound waves, and the reflected signal is received by the transducer again. This procedure is based on the piezoelectric effect of certain materials. This means that when an electric field is applied to them they produce sound waves, but also the opposite. Thus, an image with high contrast can be achieved. Of course there are several methods that utilize the non-linear effect of the MBs and distinguish it from the surrounding tissues, called the contrast-specific imaging techniques. Many of them take advantage of the high mechanical index, while others use the low mechanical index, especially when continuous real-time imaging is necessary. This modality can be used for visualizing the micro-vascularity of the prostate gland in super-resolution using accurate localization-based detection procedures. Since, it is known that there is high correlation between micro-vascularity and cancer growth, it is very important to create US images which can provide the clinician with information about the vascular bed and possibly a tumor growth at early or more progressive stages. After detecting these MBs in super-resolution images, there comes the part, where the tracking procedure is taking place. Usually, a frame sequence of the contrast-enhanced images of the prostate is available and the MBs detected using localization techniques, have to be linked in sequential frames in order to create the tracks of each MB and thus the vessels in which the MBs are flowing into. Several Algorithms have been developed for dealing with the tracking problem, mainly divided in two sub-categories, the deterministic and the probabilistic. The deterministic approach is assumed to be a more conservative method for dealing with tracking and it is based on the optimization of the assignment problem like the Nearest-Neighbor algorithm, after having accurately localized the targets. The probabilistic approaches, on the other hand, have been recently introduced to deal with the tracking problems and it seems that they lead to more accurate and reliable results than the previous ones, since they are based on the prediction of the trajectory using the prior knowledge of measurements like locations or velocities, thus creating realistic probabilities of a certain MB to be linked with another MB. In this study a new tracking algorithm is introduced, the BM3D plus Rho, which utilizes the correlation between MBs in sequential frames to form links inside tracks. Of course, a thorough investigation of MB size and other characteristics is preceded. The new algorithm uses data taken from manually collected tracks in a sample of the population in order to optimize the linking procedure on a link-based level. A new detection filter is also added which leads to even more accurate localizations. During the analysis, an evaluation procedure is taking place using synthetic data produced by an algorithm, and thus a more robust comparison can be achieved. In this study, It was found that the vector angle correlation between MBs inside the same track range from 0 to 23 (angle in degrees) for the sample and dataset SRI001, which of course can be used in other datasets such as SRI010, in which the resulting maps were clearly improved even if the maximum correlation value is not know from a respective sample, like in SRI001. Resulting track number maps, velocity maps and blood flow maps show that the vessels can be clearly separated and the noisy areas have been reduced compared to the previous version of the algorithm. Thus the micro-vascularity of the prostate in both datasets with different MB size distributions and PSFs is depicted clearly, and of course enhanced correctly in the expected areas. It was found also, that the long tracks which the algorithm calculated do not locate inside the cancer area, but in the healthy regions, and this information is important for assessing also the differences between the cancer and the healthy area. The detection due to the filter showed an almost 2% improvement in the detection part. The tracking was improved by a significant percent since the vessels in the maps are very well structured and also the areas which contain already confirmed vessels have greater amplitude than before. The mean link per track has risen about 6% while the total tracks and links formed have risen in SRI001 by 5.2% and 11.9% respectively, and the fact that the high density areas are enhanced, is a strong indicator that these rise in links and tracks includes correct additions.
author2 Kotsarinis, Nikolaos
author_facet Kotsarinis, Nikolaos
Κοτσαρίνης, Νικόλαος
author Κοτσαρίνης, Νικόλαος
author_sort Κοτσαρίνης, Νικόλαος
title Super-resolution ultrasound imaging
title_short Super-resolution ultrasound imaging
title_full Super-resolution ultrasound imaging
title_fullStr Super-resolution ultrasound imaging
title_full_unstemmed Super-resolution ultrasound imaging
title_sort super-resolution ultrasound imaging
publishDate 2022
url https://hdl.handle.net/10889/23571
work_keys_str_mv AT kotsarinēsnikolaos superresolutionultrasoundimaging
AT kotsarinēsnikolaos iatrikoiyperēchoiyperypsēlēsanalysēs
_version_ 1771297174023307264
spelling nemertes-10889-235712022-11-02T04:35:12Z Super-resolution ultrasound imaging Ιατρικοί υπέρηχοι υπέρ-υψηλής ανάλυσης Κοτσαρίνης, Νικόλαος Kotsarinis, Nikolaos Prostate cancer Super-resolution imaging Prostate cancer management Ultrasound contrast agents Particle tracking algorithm Medical ultrasound Καρκίνος προστάτη Απεικόνιση υπερ-υψηλής ανάλυσης Διαχείριση καρκίνου προστάτη Σκιαγραφικές ουσίες υπερήχων Αλγόριθμος σχηματισμού τροχιών σωματιδίων Ιατρικοί υπέρηχοι Recently, research studies have shown a rapid increase of several types of cancer which are attributed to many factors such as air pollution, unhealthy diet, modern living, random mutations etc. An important type of cancer among men that is clearly accused of high death rate if it is not diagnosed in time, is prostate cancer. Prostate cancer is being diagnosed after following a specific protocol which of course includes a TRUS-guided biopsy, usually after having an MRI scan. US has been undoubtedly considered as an imaging modality which can compete with MRI due to its low cost, the real-time imaging possibility, its portability, its non-radiation effects and its relatively easy user’s operation. On the other hand, its poor spatial resolution, often an MRI or CT-scan is required to make an accurate diagnosis of a disease regarding soft tissues. CEUS has come to bridge this gap, since it introduces UCAs, non-linear scatterers of the sound wave. These agents, often called MBs, are infused in the blood in a specific region to be scanned. A US transducer produces sound waves at a specific frequency. The MBs reflect the transmitted signal, since they are strong scatterers of sound waves, and the reflected signal is received by the transducer again. This procedure is based on the piezoelectric effect of certain materials. This means that when an electric field is applied to them they produce sound waves, but also the opposite. Thus, an image with high contrast can be achieved. Of course there are several methods that utilize the non-linear effect of the MBs and distinguish it from the surrounding tissues, called the contrast-specific imaging techniques. Many of them take advantage of the high mechanical index, while others use the low mechanical index, especially when continuous real-time imaging is necessary. This modality can be used for visualizing the micro-vascularity of the prostate gland in super-resolution using accurate localization-based detection procedures. Since, it is known that there is high correlation between micro-vascularity and cancer growth, it is very important to create US images which can provide the clinician with information about the vascular bed and possibly a tumor growth at early or more progressive stages. After detecting these MBs in super-resolution images, there comes the part, where the tracking procedure is taking place. Usually, a frame sequence of the contrast-enhanced images of the prostate is available and the MBs detected using localization techniques, have to be linked in sequential frames in order to create the tracks of each MB and thus the vessels in which the MBs are flowing into. Several Algorithms have been developed for dealing with the tracking problem, mainly divided in two sub-categories, the deterministic and the probabilistic. The deterministic approach is assumed to be a more conservative method for dealing with tracking and it is based on the optimization of the assignment problem like the Nearest-Neighbor algorithm, after having accurately localized the targets. The probabilistic approaches, on the other hand, have been recently introduced to deal with the tracking problems and it seems that they lead to more accurate and reliable results than the previous ones, since they are based on the prediction of the trajectory using the prior knowledge of measurements like locations or velocities, thus creating realistic probabilities of a certain MB to be linked with another MB. In this study a new tracking algorithm is introduced, the BM3D plus Rho, which utilizes the correlation between MBs in sequential frames to form links inside tracks. Of course, a thorough investigation of MB size and other characteristics is preceded. The new algorithm uses data taken from manually collected tracks in a sample of the population in order to optimize the linking procedure on a link-based level. A new detection filter is also added which leads to even more accurate localizations. During the analysis, an evaluation procedure is taking place using synthetic data produced by an algorithm, and thus a more robust comparison can be achieved. In this study, It was found that the vector angle correlation between MBs inside the same track range from 0 to 23 (angle in degrees) for the sample and dataset SRI001, which of course can be used in other datasets such as SRI010, in which the resulting maps were clearly improved even if the maximum correlation value is not know from a respective sample, like in SRI001. Resulting track number maps, velocity maps and blood flow maps show that the vessels can be clearly separated and the noisy areas have been reduced compared to the previous version of the algorithm. Thus the micro-vascularity of the prostate in both datasets with different MB size distributions and PSFs is depicted clearly, and of course enhanced correctly in the expected areas. It was found also, that the long tracks which the algorithm calculated do not locate inside the cancer area, but in the healthy regions, and this information is important for assessing also the differences between the cancer and the healthy area. The detection due to the filter showed an almost 2% improvement in the detection part. The tracking was improved by a significant percent since the vessels in the maps are very well structured and also the areas which contain already confirmed vessels have greater amplitude than before. The mean link per track has risen about 6% while the total tracks and links formed have risen in SRI001 by 5.2% and 11.9% respectively, and the fact that the high density areas are enhanced, is a strong indicator that these rise in links and tracks includes correct additions. Πρόσφατα, ερευνητικές μελέτες έχουν δείξει μια ραγδαία αύξηση αρκετών τύπων καρκίνου που αποδίδονται σε πολλούς παράγοντες όπως η ατμοσφαιρική ρύπανση, η ανθυγιεινή διατροφή, η σύγχρονη ζωή, οι τυχαίες μεταλλάξεις κ.λπ. Ένας σημαντικός τύπος καρκίνου στους άνδρες που ευθύνεται ξεκάθαρα για υψηλό ποσοστό θνησιμότητας αν δεν διαγνωστεί έγκαιρα, είναι καρκίνος του προστάτη. Ο καρκίνος του προστάτη διαγιγνώσκεται μετά από ένα συγκεκριμένο πρωτόκολλο το οποίο φυσικά περιλαμβάνει βιοψία καθοδηγούμενη από υπέρηχο, συνήθως μετά από μαγνητική τομογραφία. Ο υπέρηχος έχει αναμφισβήτητα θεωρηθεί ως μια μέθοδος απεικόνισης που μπορεί να ανταγωνιστεί τη μαγνητική τομογραφία λόγω του χαμηλού κόστους, της δυνατότητας απεικόνισης σε πραγματικό χρόνο, της φορητότητάς του, των αποτελεσμάτων χωρίς ακτινοβολία και της σχετικά εύκολης λειτουργίας από τον χρήστη. Από την άλλη πλευρά, η κακή χωρική ανάλυση του υπέρηχου, οδηγεί συχνά σε μαγνητική τομογραφία ή αξονική τομογραφία προκειμένου να γίνει ακριβής διάγνωση μιας ασθένειας όσον αφορά τους μαλακούς ιστούς. Ο υπέρηχος υψηλής αντίθεσης (CEUS) ήρθε να γεφυρώσει αυτό το χάσμα, αφού χρησιμοπιεί σωματίδια αντίθεσης υπερήχου (UCAs), μη γραμμικούς διασκορπιστές του ηχητικού κύματος. Αυτοί οι παράγοντες, που συχνά ονομάζονται μικροφυσαλλίδες (MBs), εγχύονται στο αίμα κοντά σε μια συγκεκριμένη περιοχή που πρόκειται να σαρωθεί. Ένας μορφοτροπέας υπερήχου παράγει ηχητικά κύματα σε μια συγκεκριμένη συχνότητα. Τα MBs αντανακλούν το μεταδιδόμενο σήμα, καθώς είναι ισχυροί σκεδαστές ηχητικών κυμάτων και το ανακλώμενο σήμα λαμβάνεται ξανά από τον μορφοτροπέα. Αυτή η διαδικασία βασίζεται στo πιεζοηλεκτρικό φαινόμενο που παρουσιάζουν ορισμένα υλικά. Αυτό σημαίνει ότι όταν εφαρμόζεται ηλεκτρικό πεδίο σε αυτά, παράγουν ηχητικά κύματα, αλλά και το αντίθετο. Έτσι, μπορεί να επιτευχθεί μια εικόνα με υψηλή αντίθεση μετά από κατάλληλη επεξεργασία. Φυσικά, υπάρχουν αρκετές μέθοδοι που χρησιμοποιούν τη μη γραμμική συμπεριφορά των MBs και τα διακρίνουν από τους περιβάλλοντες ιστούς, που ονομάζονται ειδικές τεχνικές απεικόνισης αντίθεσης. Πολλές από αυτές εκμεταλλεύονται τον υψηλό μηχανικό δείκτη, ενώ άλλα χρησιμοποιούν τον χαμηλό μηχανικό δείκτη, ειδικά όταν είναι απαραίτητη η συνεχής απεικόνιση σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η μέθοδος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την απεικόνιση των μικρών αγγείων του προστάτη αδένα σε υψηλή ανάλυση χρησιμοποιώντας διαδικασίες ακριβούς ανίχνευσης που βασίζονται στον εντοπισμό του κέντρου των φυσαλλίδων. Δεδομένου ότι, είναι γνωστό ότι υπάρχει υψηλή συσχέτιση μεταξύ της μικροαγγείωσης και της ανάπτυξης καρκίνου, είναι πολύ σημαντικό να δημιουργηθούν εικόνες υπερήχου που μπορούν να παρέχουν στον ιατρό πληροφορίες σχετικά με την αιμάτωση των περιοχών και πιθανώς την ανάπτυξη όγκου σε πρώιμα ή πιο προοδευτικά στάδια. Μετά την ανίχνευση αυτών των MBs σε εικόνες υψηλής ανάλυσης, έρχεται το κομμάτι όπου λαμβάνει χώρα η διαδικασία παρακολούθησης. Συνήθως, είναι διαθέσιμη μια ακολουθία εικόνων του προστάτη υψηλής αντίθεσης και τα MBs που ανιχνεύονται χρησιμοποιώντας τεχνικές εντοπισμού πρέπει να συνδέονται σε διαδοχικές εικόνες προκειμένου να δημιουργηθούν οι τροχιές για κάθε MB και επομένως τα αγγεία μέσα στα οποία ρέουν τα MBs. Έχουν αναπτυχθεί αρκετοί αλγόριθμοι για την αντιμετώπιση του προβλήματος παρακολούθησης, οι οποίοι χωρίζονται κυρίως σε δύο υποκατηγορίες, την ντετερμινιστική και την πιθανολογική. Η ντετερμινιστική προσέγγιση θεωρείται ότι είναι μια πιο συντηρητική μέθοδος για την αντιμετώπιση της παρακολούθησης και βασίζεται στη βελτιστοποίηση του προβλήματος ανάθεσης, όπως ο αλγόριθμος πλησιέστερου γείτονα, αφού έχουν εντοπιστεί με ακρίβεια τα MBs. Οι πιθανολογικές προσεγγίσεις, από την άλλη πλευρά, εισήχθησαν πρόσφατα για την αντιμετώπιση των προβλημάτων παρακολούθησης και φαίνεται ότι οδηγούν σε πιο ακριβή και αξιόπιστα αποτελέσματα από τις προηγούμενες, καθώς βασίζονται στην πρόβλεψη της τροχιάς χρησιμοποιώντας την προηγούμενη γνώση μετρήσεων όπως τοποθεσίες ή ταχύτητες, δημιουργώντας έτσι ρεαλιστικές πιθανότητες ενός συγκεκριμένου MB να συνδεθεί με ένα άλλο MB. Σε αυτή τη μελέτη εισάγεται ένας νέος αλγόριθμος παρακολούθησης, ο BM3D plus Rho, ο οποίος χρησιμοποιεί τη συσχέτιση μεταξύ MBs σε διαδοχικές εικόνες για να σχηματίσει συνδέσμους. Φυσικά, προηγείται ενδελεχής διερεύνηση του μεγέθους των MBs και άλλων χαρακτηριστικών. Ο νέος αλγόριθμος χρησιμοποιεί δεδομένα που λαμβάνονται από τροχιές που συλλέγονται με μη αυτόματο τρόπο σε ένα δείγμα του πληθυσμού προκειμένου να βελτιστοποιηθεί η διαδικασία σύνδεσης στο επίπεδο των συνδέσμων. Προστίθεται επίσης ένα νέο φίλτρο ανίχνευσης που οδηγεί σε ακόμα πιο ακριβείς εντοπισμούς. Κατά τη διάρκεια της ανάλυσης, λαμβάνει χώρα μια διαδικασία αξιολόγησης χρησιμοποιώντας συνθετικά δεδομένα που παράγονται από έναν αλγόριθμο, και έτσι μπορεί να επιτευχθεί μια πιο ισχυρή σύγκριση. Σε αυτή τη μελέτη, διαπιστώθηκε ότι ο συσχετισμός διανυσματικής γωνίας μεταξύ MB εντός της ίδιας τροχιάς κυμαίνεται από 0 έως 23 (γωνία σε μοίρες) για το δείγμα και το σύνολο δεδομένων του SRI001, το οποίο φυσικά μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε άλλα σύνολα δεδομένων όπως το SRI010, στο οποίο οι χάρτες που προέκυψαν βελτιώθηκαν σαφώς ακόμη και αν η μέγιστη τιμή συσχέτισης δεν είναι γνωστή από ένα αντίστοιχο δείγμα όπως στο SRI001. Οι χάρτες αριθμού των τροχιών που προκύπτουν, οι χάρτες ταχύτητας και οι χάρτες ροής αίματος δείχνουν ότι τα αγγεία μπορούν να διαχωριστούν σαφώς και οι θορυβώδεις περιοχές έχουν μειωθεί σε σύγκριση με την προηγούμενη έκδοση του αλγορίθμου. Έτσι, η μικρο-αγγείωση του προστάτη και στα δύο σύνολα δεδομένων με διαφορετικές κατανομές μεγέθους MBs και διαφορετική PSF απεικονίζεται καθαρά και φυσικά ενισχύεται σωστά στις αναμενόμενες περιοχές. Βρέθηκε επίσης, ότι οι μεγάλες τροχιές που υπολόγισε ο αλγόριθμος δεν εντοπίζονται μέσα στην περιοχή του καρκίνου, αλλά στις υγιείς περιοχές, και αυτή η πληροφορία είναι σημαντική για την αξιολόγηση και των διαφορών μεταξύ του καρκίνου και της υγιούς περιοχής. Η ανίχνευση λόγω του φίλτρου έδειξε σχεδόν 2% βελτίωση στο τμήμα ανίχνευσης. Η παρακολούθηση βελτιώθηκε κατά ένα σημαντικό ποσοστό, καθώς τα αγγεία στους χάρτες είναι πολύ καλά δομημένα και επίσης οι περιοχές που περιέχουν ήδη επιβεβαιωμένα αγγεία έχουν μεγαλύτερες τιμές ένδειξης από πριν. Ο μέσος αριθμός συνδέσμων ανά τροχιά έχει αυξηθεί περίπου 6% ενώ το σύνολο των τροχιών και των συνδέσμων που σχηματίστηκαν αυξήθηκαν στο SRI001 κατά 5,2% και 11,9% αντίστοιχα, και το γεγονός ότι οι περιοχές υψηλής πυκνότητας έχουν ενισχυθεί, είναι ένας ισχυρός δείκτης ότι αυτές οι αυξήσεις σε συνδέσμους και στις τροχιές περιλαμβάνουν σωστές προσθήκες. 2022-11-01T07:26:41Z 2022-11-01T07:26:41Z 2022-10-31 https://hdl.handle.net/10889/23571 en Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ application/pdf