超聲矢量血流成像聯(lián)合奇異值分解濾波檢測(cè)肝臟深部微血管內(nèi)血流速度

葉華容,田 怡,2,王 琦,余 靖,雷炳松,胡海曼,張 舸*

(1.武漢科技大學(xué)附屬華潤(rùn)武鋼總醫(yī)院超聲醫(yī)學(xué)科,湖北 武漢 430080;2.武漢科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院,湖北 武漢 430065;3.湖北工業(yè)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,湖北 武漢 430068)

肝臟疾病的發(fā)生、發(fā)展與微循環(huán)障礙密切相關(guān),且微循環(huán)障礙可早于病理及血清等相關(guān)指標(biāo)變化而存在。血流速度是反映微循環(huán)功能的重要參數(shù),可為早期診斷肝臟疾病提供重要依據(jù)。CDFI是臨床最常用的檢測(cè)血流技術(shù),但用于檢測(cè)微血管存在成像角度依賴等局限性[1]。矢量血流成像(vector flow imaging, VFI)是基于平面波的快速超聲成像技術(shù),無角度依賴性,且可直觀顯示ROI內(nèi)的血流速度及方向[2],但其信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)及檢測(cè)紅細(xì)胞的敏感度均隨成像深度增加而下降,常致低估深部血管流速[3]。奇異值分解(singular value decomposition, SVD)是圖像后處理技術(shù),可根據(jù)聲學(xué)反饋的時(shí)空特征分離微泡造影信號(hào)和組織背景信號(hào);通過將具有圖像數(shù)據(jù)的時(shí)空信息放入Casorati矩陣并進(jìn)行重新組合,可顯著提高圖像SNR及對(duì)比組織比(contrast-to-tissue ratio, CTR),進(jìn)而有望克服傳統(tǒng)VFI的局限性,改善原始圖像質(zhì)量[4]。本研究觀察VFI聯(lián)合SVD濾波對(duì)于檢測(cè)肝臟深部微血管流速的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 以2021年11月武漢科技大學(xué)附屬華潤(rùn)武鋼總醫(yī)院1例因疑診肝血管瘤而擬接受超聲檢查的32歲男性患者為前瞻性觀察對(duì)象。本研究獲院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)(CRWG2023R002);檢查前患者簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用Mindray Resona R9T超聲診斷儀、頻率1.2～6.0 MHz的凸陣探頭,成像深度10 cm,機(jī)械指數(shù)0.1,幀頻41 Hz。囑患者仰臥,充分暴露腹部;以二維超聲掃查肝臟,觀察其內(nèi)血管走行,選取可顯示血管的切面并保持固定;經(jīng)肘靜脈團(tuán)注2.4 ml聲諾維造影劑及5 ml生理鹽水,切換至高幀率超聲造影(contrast-enhanced ultrasound, CEUS)模式,于注入造影劑后8～30 s采集動(dòng)脈期圖像。

1.3 圖像處理 于肝臟CEUS數(shù)據(jù)集中選取150幀無明顯呼吸運(yùn)動(dòng)干擾的動(dòng)脈期圖像,采用Matlab R2021b進(jìn)行SVD濾波處理。分別將未經(jīng)處理的灰階聲像圖、原始CEUS圖像及SVD濾波處理后的CEUS圖像導(dǎo)入Matlab內(nèi)置開源軟件PIVlab(2.56,MathWorks)進(jìn)行算法分析,獲取經(jīng)SVD濾波處理前、后肝臟微血管VFI。

1.3.1 SVD濾波處理 選取肝臟CEUS原始數(shù)據(jù)構(gòu)建Casorati矩陣并記為S;獲取其中的時(shí)空信息并對(duì)其進(jìn)行組合,使每幀圖像變形成為矩陣S中的一列;最后對(duì)S進(jìn)行分解,過程如公式(1)所示：

S=UΔV*

(1)

其中,U為空間奇異向量矩陣,Δ為奇異值矩陣,V為時(shí)間奇異向量矩陣,*為轉(zhuǎn)置矩陣。

設(shè)置組織信號(hào)閾值T1為3、噪聲信號(hào)閾值T2為150;舍棄T2對(duì)應(yīng)的噪聲,獲取T1～T2之間微泡對(duì)應(yīng)的奇異值;取T=9,進(jìn)行線性加權(quán)重建,獲得經(jīng)SVD濾波處理后的Casorati矩陣并記為S′;對(duì)S′行矩陣化處理,獲得經(jīng)SVD濾波處理后的CEUS數(shù)據(jù)集并進(jìn)行求和,獲取經(jīng)SVD濾波處理后的肝臟造影圖像,并計(jì)算其SNR及CTR：

(2)

(3)

其中,Asignal、Anoise和Atissue分別表示CEUS中的微泡、噪聲及殘留組織對(duì)應(yīng)的信號(hào)值。

1.3.2 VFI 采集經(jīng)SVD濾波處理后肝臟CEUS數(shù)據(jù)中的2幀連續(xù)圖像,在2幀圖像對(duì)應(yīng)位置選取大小為32×32像素的參考窗f及目標(biāo)窗g,其互相關(guān)函數(shù)為：

Rfg=?f(x,y)·g(x+Δx,y+Δy)dxdy

(4)

其中,?為函數(shù)積分,f(x,y)、g(x,y)分別為f及g在位置(x,y)處的灰度分布函數(shù),Δx、Δy分別為微泡沿x、y方向的位移。

根據(jù)互相關(guān)平面上的最高峰值得出微泡在2幀圖像間隔時(shí)間(Δt,即0.024 s)內(nèi)的位移;根據(jù)公式(5)和(6)獲得流場(chǎng)速度矢量信息[5]。具體流程見圖1。

圖1 VFI流程圖 以互相關(guān)算法對(duì)連續(xù)2幀CEUS圖像進(jìn)行分析,得到矢量VFI;第n幀圖像采集時(shí)間為t,第n+1幀圖像采集時(shí)間為t+0.024 s(綠箭示對(duì)2幀圖像所選取區(qū)域進(jìn)行互相關(guān)分析后形成的速度矢量信息)

(5)

(6)

其中,U′、V′分別為微泡沿x、y方向的瞬時(shí)速度。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用Matlab R2021b統(tǒng)計(jì)分析軟件。以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示計(jì)量資料,采用ranksum函數(shù)Mann-WhitneyU檢驗(yàn)進(jìn)行比較。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 SVD濾波處理 肝臟灰階超聲、原始CEUS及經(jīng)SVD濾波處理后CEUS圖的SNR分別為7.56、17.65及 22.43 dB,其CTR分別為1.12、7.56及16.34 dB。

原始CEUS和經(jīng)SVD濾波處理后CEUS圖均可見CDFI未能顯示的深部微血管。相比原始CEUS圖,經(jīng)SVD濾波處理后的CEUS圖在深度為5～10 cm處的背景組織信號(hào)降低、微泡信號(hào)增強(qiáng),顯示微血管網(wǎng)絡(luò)更為全面、清晰。見圖2。

圖2 肝臟圖像對(duì)比 A.灰階聲像圖; B.原始CEUS圖; C.經(jīng)SVD濾波處理后CEUS圖; D.CDFI [右圖為左圖中綠框區(qū)域(即肝臟ROI)的局部放大圖]

2.2 VFI 基于灰階超聲的VFI檢出血流均為低速血流,且血流方向?yàn)樽髠?cè)和下方;基于原始CEUS的VFI檢出血流多為低速血流、僅少數(shù)為高速血流,且其方向各異;基于經(jīng)SVD濾波處理后CEUS的VFI檢出血流多為高速、僅少數(shù)為低速血流,且方向均為上方。相同ROI內(nèi),基于經(jīng)SVD濾波處理后CEUS的VFI檢出的血流矢量信息明顯多于基于灰階超聲及原始CEUS的VFI。見圖3。

圖3 基于不同圖像的肝臟VFI A.灰階超聲圖; B.原始CEUS圖; C.經(jīng)SVD濾波處理后CEUS (白框區(qū)域?yàn)楦闻KROI,下圖為綠框區(qū)域放大圖;綠箭為低速血流、紅箭為高速血流)

2.3 對(duì)比分析 經(jīng)SVD濾波處理前、后,VFI所測(cè)同幀CEUS圖相同ROI內(nèi)肝臟微血管血流速度范圍分別為0.37～9.85及1.16～13.79 mm/s,其中位數(shù)分別為1.91(0.81,4.11)及6.83(4.25,9.41)mm/s,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=-10.671,P<0.001)。見圖4。

圖4 經(jīng)SVD濾波處理前、后肝臟ROI內(nèi)微血管血流速度圖 A.柱狀圖; B.箱式圖; C.散點(diǎn)圖; D.擬合曲線圖

3 討論

VFI有助于檢測(cè)大血管的血流動(dòng)力學(xué)指標(biāo)[6-7],但用于檢測(cè)深部微血管血流速度時(shí)存在局限性[3];對(duì)聲像圖進(jìn)行優(yōu)化可提高VFI檢測(cè)精度[8]。本研究采用SVD濾波處理提升原始CEUS圖像的SNR及CTR[9],并基于處理后圖像進(jìn)行VFI檢測(cè),結(jié)果顯示此法可有效彌補(bǔ)該技術(shù)檢測(cè)深部微血管流速的不足。

SVD濾波處理可在提高微泡造影檢測(cè)敏感度的同時(shí)抑制背景噪聲、改善圖像質(zhì)量。章希睿等[10]發(fā)現(xiàn),不同噪聲閾值索引下,SVD濾波處理均能提升CEUS圖的SNR及CTR：相比原始CEUS圖,二者均值分別提高了3.07及7.43 dB。DEMENé等[11]報(bào)道,SVD濾波處理可顯著提高血流成像技術(shù)顯示小血管血流信號(hào)的敏感度,使其識(shí)別精度達(dá)毫米級(jí)別。MOZUMI等[12]指出,基于經(jīng)SVD濾波處理后的VFI可顯示有限脈沖響應(yīng)濾波器未能檢出的左心室渦流。本研究結(jié)果顯示,相比原始CEUS圖,經(jīng)SVD濾波處理后CEUS圖的SNR及CTR分別提高4.78及8.78 dB,且可顯示更豐富的微血管信息;而基于經(jīng)SVD濾波處理CEUS的VFI所示肝臟微血管流速顯著高于基于原始CEUS,且所獲血流方向信息更為均一。這主要是當(dāng)聲像圖質(zhì)量較差時(shí),受低SNR及紅細(xì)胞弱散射的影響,VFI無法完全檢出深部微血管血流信號(hào)而致低估血流速度;而SVD濾波處理可抑制雜波信號(hào),使微泡回波信號(hào)增強(qiáng),從而有助于獲取更準(zhǔn)確的微血管血流信息。

綜上所述,聯(lián)合SVD濾波可顯著提高VFI檢測(cè)肝臟深部微血管流速的效能。但本研究?jī)H針對(duì)1例患者進(jìn)行分析,且目前對(duì)于VFI測(cè)量血流速度尚無明確標(biāo)準(zhǔn),有待后續(xù)進(jìn)一步觀察。

利益沖突：全體作者聲明無利益沖突。

作者貢獻(xiàn)：葉華容撰寫和審閱文章、指導(dǎo)、經(jīng)費(fèi)支持;田怡圖像分析和處理、數(shù)據(jù)分析、撰寫和修改文章;王琦、雷炳松研究實(shí)施、審閱文章;余靖圖像分析、修改和審閱文章;胡海曼圖像分析和處理;張舸研究設(shè)計(jì)、指導(dǎo)、圖像和數(shù)據(jù)分析、審閱文章。