La ecografía de apertura sintética ( SAU ) es una tecnología de imagen avanzada que se utiliza para generar imágenes de alta resolución en sistemas de ultrasonido biomédico. La ecografía se ha convertido en un método de diagnóstico por imagen importante y popular, ya que es más segura y económica que la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM).
En comparación con la formación de imágenes de ultrasonido convencional, donde se utiliza un transductor o una matriz lineal, la imagen SAU ha logrado una mayor resolución lateral y una penetración más profunda, lo que permitirá un diagnóstico más preciso en aplicaciones médicas, sin una pérdida evidente en la velocidad de fotogramas y sin una gran carga en complejidades computacionales. [ 2 ]
Fondo
SAU se basa en la formación y el enfoque de haces sintéticos. Estos son procesos mediante los cuales las respuestas de pulso-eco de pares individuales de elementos se sintetizan para reconstruir la formación y el enfoque, basándose en la regla de superposición lineal . El principio de funcionamiento de un sistema de imágenes SAU básico consiste en transmitir una onda ultrasónica a través de cada pequeño grupo de todos los elementos de la matriz, recibir una señal utilizando todas las unidades receptoras posibles de la matriz y, a continuación, reconstruir la imagen mediante la suma ponderada de todas las grabaciones recibidas demoduladas . [ 3 ]
La principal ventaja de SAU radica en su capacidad para lograr un enfoque dinámico tanto en la transmisión como en la recepción, sin necesidad de repetir el proceso de transmisión con todos los elementos del arreglo para cada zona focal. Esto reduce significativamente los requisitos computacionales para la formación de haces por retardo y suma, y permite aumentar la velocidad de fotogramas. Además, el requisito de una única transmisión y recepción para cada disparo reduce considerablemente la complejidad del hardware para las implementaciones del sistema. [ 3 ]
Motivación e historia
La idea básica de SAU se originó a partir del radar de apertura sintética (SAR) y el sonar , donde el movimiento de la antena se utiliza sobre una región alrededor del objetivo para generar una imagen de mayor resolución del objeto. En 1972, Burckhardt propuso por primera vez la idea de utilizar el sonar de apertura sintética en aplicaciones médicas y demostró que un sistema de apertura sintética proporciona una resolución lateral significativamente mayor que un escaneo B convencional. [ 4 ]
En 1980, Corl propuso una implementación de sistema en tiempo real para apertura sintética en uso médico. [ 5 ] Sin embargo, en ese momento, las implementaciones de SAU estaban restringidas debido a la falta de máquinas computacionales potentes a un costo y tamaño razonables. Fue durante la década de 1990 cuando el desarrollo de imágenes SAU realmente comenzó a despegar debido a la disponibilidad de computadoras rápidas. [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]
Teoría de la imagen
Teoría
Una implementación típica del SAU es la propuesta por Jensen. [ 9 ] En su modelo, solo se utiliza un elemento de la matriz en el transductor para emitir una onda casi esférica que cubre toda la región de interés . Todos los elementos reciben la señal retrodispersada simultáneamente, obteniendo una imagen de baja resolución en cada disparo. Esta señal contiene la información necesaria para formar la imagen en todas las direcciones, y la dirección específica se adquiere aplicando diferentes retardos a las señales recibidas por los distintos elementos. De esta forma, este proceso funciona como un enfoque dinámico en el receptor. Al sumar todas las imágenes de baja resolución adquiridas en cada instante con un peso determinado, se forma la imagen final de alta resolución y se sintetiza el enfoque dinámico en la transmisión. [ 9 ]
Representaciones de ecuaciones
Suponiendo que la l -ésima línea focal en la imagen de baja resolución adquirida a partir del disparo del i -ésimo elemento se representa como:
Aquí,representa el factor de apodización del j -ésimo elemento receptor .representa la señal recibida yrepresenta el retardo aplicado al j -ésimo elemento receptor cuando el elemento recibe la señal transmitida desde el i -ésimo elemento, para formar el haz en una dirección específica. Por lo tanto, la imagen de baja resolución se puede representar mediante
Al sumar todas las imágenes de baja resolución , la región de interés para la imagen de alta resolución se puede representar como
La imagen de alta resolución se enfoca dinámicamente tanto en el extremo de transmisión como en el de recepción.
Eficiencia de imagen
La principal preocupación en la obtención de imágenes por ultrasonido médico es la velocidad de fotogramas, que está determinada por el número de líneas que forman los puntos focales necesarios para reconstruir la imagen y la frecuencia de repetición de pulsos. Al considerar estos dos parámetros y asumir que la profundidad de la imagen esperada es de 150y la velocidad de propagación del sonido a 1500, cada línea requerirá 200para recibir la información de retrodispersión del punto focal más lejano. Se puede observar que para satisfacer el cuadro con 200 líneas cada uno, la velocidad de cuadro de SAU puede alcanzar un pico de 25 Hz, lo que refleja el potencial apreciable en velocidad de imagen y economía en la implementación. [ 3 ]
Desarrollos de extensión
Fuentes virtuales centradas
Passman y Ermert propusieron utilizar puntos focales de transmisión como fuentes virtuales, lo cual fue investigado posteriormente en SAU por investigadores posteriores. [ 10 ] Este método trata el foco de un transductor como un elemento virtual además de los puntos de fuente reales. La formación de imágenes SAU se puede realizar independientemente de si el elemento existe o no, una vez determinado el ángulo de apertura del transductor. Al introducir el método de enfoque de fuentes virtuales, se incrementó la resolución de la imagen y la profundidad de penetración. También se sugirió que el enfoque en acimut y elevación se puede tratar por separado y que el concepto de enfoque de fuentes virtuales en SAU se puede aplicar en dos planos. [ 11 ] [ 12 ]
Formación de haces secuencial
Kortbek propuso un método de formación de haces secuencial para reducir la complejidad y mejorar la simplicidad de la implementación del hardware. La idea básica consiste en separar el proceso de formación de haces en dos etapas mediante el uso de dos formadores de haces independientes. El formador de haces de la primera etapa genera líneas de exploración utilizando un único punto focal tanto en la transmisión como en la recepción. El formador de haces de la segunda etapa crea un conjunto de puntos de imagen de alta resolución combinando la información de las múltiples líneas de exploración enfocadas adquiridas en la primera etapa. Para un transductor de matriz lineal con múltiples elementos, la resolución lateral de la unidad de acceso de formación de haces secuencial (SAU) puede ser más independiente del rango y mejorarse significativamente en comparación con el enfoque dinámico convencional de transmisión y recepción. [ 13 ] [ 14 ]
Enfoque bidireccional basado en píxeles
El método de enfoque bidireccional basado en píxeles (BiPBF) se propuso para resolver el problema de que la imagen SAU sufre de una baja relación señal/ruido (SNR ) debido a que la transmisión se realiza mediante una pequeña parte de la matriz. [ 15 ] En BiPBF, se utiliza la misma secuencia de disparo en el proceso de transmisión que en la imagen de matriz tradicional, pero los datos de radiofrecuencia (RF) recopilados utilizando grupos adyacentes de elementos de la matriz se combinan en el proceso de recepción. Los retardos de tiempo basados en píxeles utilizados para la combinación se calculan utilizando las distancias entre los píxeles y las fuentes virtuales ubicadas en las posiciones laterales sucesivas del foco de transmisión. Se han realizado experimentos tanto en fantomas como en experimentos in vivo; la calidad de imagen del método SAU-BiPBF mejoró considerablemente en comparación con la imagen mediante enfoque dinámico convencional. [ 16 ] [ 17 ]
Desarrollos 3D
Con el desarrollo de tecnologías de circuitos integrados a gran escala , se logró realizar grandes volúmenes de cálculos, lo que hizo posible la obtención de imágenes ecográficas 3D en tiempo real. Numerosas investigaciones demostraron que la obtención de imágenes 3D , que genera imágenes volumétricas, permite mejores interpretaciones médicas y diagnósticos más precisos que el método 2D convencional. [ 18 ] Sin embargo, los beneficios de la obtención de imágenes ecográficas 3D conllevan desafíos relacionados con la complejidad computacional.
La obtención de imágenes 3D requiere un transductor de matriz 2D en el que el número de elementos puede ser diez veces mayor que el del transductor de matriz lineal 1D. Además, el número de líneas de exploración necesarias en un volumen 3D es al menos un orden de magnitud mayor que en una imagen 2D para formar la visualización volumétrica . Para reducir las complejidades computacionales, los investigadores propusieron varios métodos para apoyar la implementación. Para reemplazar la matriz 2D tradicional, se propusieron matrices dispersas 2D para reducir la redundancia espacial. [ 19 ] [ 20 ] El método de formación de haces preliminar para matrices reconfigurables se propuso para reducir el número de convertidores A/D y las complejidades del front-end. Para mejorar la resolución de la imagen, se utilizó la formación de haces separable para imágenes 3D SAU para descomponer la formación de haces 2D como una serie de procesamiento de matriz 1D, lo que demostró producir imágenes con una calidad comparable a la del método no separable. [ 1 ] Se logrará un mejor rendimiento de estos métodos y dispositivos a medida que la tecnología mejore en términos de mayor velocidad de cálculo y menor tamaño.
Véase también
Referencias
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