超聲矢量血流成像聯合奇異值分解濾波檢測肝臟深部微血管內血流速度

葉華容,田 怡,2,王 琦,余 靖,雷炳松,胡海曼,張 舸*

(1.武漢科技大學附屬華潤武鋼總醫院超聲醫學科,湖北 武漢 430080;2.武漢科技大學醫學院,湖北 武漢 430065;3.湖北工業大學電氣與電子工程學院,湖北 武漢 430068)

肝臟疾病的發生、發展與微循環障礙密切相關,且微循環障礙可早于病理及血清等相關指標變化而存在。血流速度是反映微循環功能的重要參數,可為早期診斷肝臟疾病提供重要依據。CDFI是臨床最常用的檢測血流技術,但用于檢測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,無角度依賴性,且可直觀顯示ROI內的血流速度及方向[2],但其信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)及檢測紅細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,可根據聲學反饋的時空特征分離微泡造影信號和組織背景信號;通過將具有圖像數據的時空信息放入Casorati矩陣并進行重新組合,可顯著提高圖像SNR及對比組織比(contrast-to-tissue ratio, CTR),進而有望克服傳統VFI的局限性,改善原始圖像質量[4]。本研究觀察VFI聯合SVD濾波對于檢測肝臟深部微血管流速的價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象 以2021年11月武漢科技大學附屬華潤武鋼總醫院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象。本研究獲院倫理委員會批準(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,機械指數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,觀察其內血管走行,選取可顯示血管的切面并保持固定;經肘靜脈團注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采集動脈期圖像。

1.3 圖像處理 于肝臟CEUS數據集中選取150幀無明顯呼吸運動干擾的動脈期圖像,采用Matlab R2021b進行SVD濾波處理。分別將未經處理的灰階聲像圖、原始CEUS圖像及SVD濾波處理后的CEUS圖像導入Matlab內置開源軟件PIVlab(2.56,MathWorks)進行算法分析,獲取經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原始數據構建Casorati矩陣并記為S;獲取其中的時空信息并對其進行組合,使每幀圖像變形成為矩陣S中的一列;最后對S進行分解,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為時間奇異向量矩陣,*為轉置矩陣。

設置組織信號閾值T1為3、噪聲信號閾值T2為150;舍棄T2對應的噪聲,獲取T1～T2之間微泡對應的奇異值;取T=9,進行線性加權重建,獲得經SVD濾波處理后的Casorati矩陣并記為S′;對S′行矩陣化處理,獲得經SVD濾波處理后的CEUS數據集并進行求和,獲取經SVD濾波處理后的肝臟造影圖像,并計算其SNR及CTR：

(2)

(3)

其中,Asignal、Anoise和Atissue分別表示CEUS中的微泡、噪聲及殘留組織對應的信號值。

1.3.2 VFI 采集經SVD濾波處理后肝臟CEUS數據中的2幀連續圖像,在2幀圖像對應位置選取大小為32×32像素的參考窗f及目標窗g,其互相關函數為：

Rfg=?f(x,y)·g(x+Δx,y+Δy)dxdy

(4)

其中,?為函數積分,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,Δx、Δy分別為微泡沿x、y方向的位移。

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

圖1 VFI流程圖 以互相關算法對連續2幀CEUS圖像進行分析,得到矢量VFI;第n幀圖像采集時間為t,第n+1幀圖像采集時間為t+0.024 s(綠箭示對2幀圖像所選取區域進行互相關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方向的瞬時速度。

1.4 統計學分析 采用Matlab R2021b統計分析軟件。以中位數(上下四分位數)表示計量資料,采用ranksum函數Mann-WhitneyU檢驗進行比較。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 SVD濾波處理 肝臟灰階超聲、原始CEUS及經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SVD濾波處理后的CEUS圖在深度為5～10 cm處的背景組織信號降低、微泡信號增強,顯示微血管網絡更為全面、清晰。見圖2。

圖2 肝臟圖像對比 A.灰階聲像圖; B.原始CEUS圖; C.經SVD濾波處理后CEUS圖; D.CDFI [右圖為左圖中綠框區域(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,且血流方向為左側和下方;基于原始CEUS的VFI檢出血流多為低速血流、僅少數為高速血流,且其方向各異;基于經SVD濾波處理后CEUS的VFI檢出血流多為高速、僅少數為低速血流,且方向均為上方。相同ROI內,基于經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SVD濾波處理后CEUS (白框區域為肝臟ROI,下圖為綠框區域放大圖;綠箭為低速血流、紅箭為高速血流)

2.3 對比分析 經SVD濾波處理前、后,VFI所測同幀CEUS圖相同ROI內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,其中位數分別為1.91(0.81,4.11)及6.83(4.25,9.41)mm/s,差異有統計學意義(Z=-10.671,P<0.001)。見圖4。

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

3 討論

VFI有助于檢測大血管的血流動力學指標[6-7],但用于檢測深部微血管血流速度時存在局限性[3];對聲像圖進行優化可提高VFI檢測精度[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行VFI檢測,結果顯示此法可有效彌補該技術檢測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敏感度的同時抑制背景噪聲、改善圖像質量。章希睿等[10]發現,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]報道,SVD濾波處理可顯著提高血流成像技術顯示小血管血流信號的敏感度,使其識別精度達毫米級別。MOZUMI等[12]指出,基于經SVD濾波處理后的VFI可顯示有限脈沖響應濾波器未能檢出的左心室渦流。本研究結果顯示,相比原始CEUS圖,經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。這主要是當聲像圖質量較差時,受低SNR及紅細胞弱散射的影響,VFI無法完全檢出深部微血管血流信號而致低估血流速度;而SVD濾波處理可抑制雜波信號,使微泡回波信號增強,從而有助于獲取更準確的微血管血流信息。

綜上所述,聯合SVD濾波可顯著提高VFI檢測肝臟深部微血管流速的效能。但本研究僅針對1例患者進行分析,且目前對于VFI測量血流速度尚無明確標準,有待后續進一步觀察。

利益沖突：全體作者聲明無利益沖突。

作者貢獻：葉華容撰寫和審閱文章、指導、經費支持;田怡圖像分析和處理、數據分析、撰寫和修改文章;王琦、雷炳松研究實施、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;張舸研究設計、指導、圖像和數據分析、審閱文章。