Compensation for Aberrations When Focusing Ultrasound Through the Skull Based on CT and MRI Data

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The study compares the capabilities of using 3D acoustic models of the human head, constructed using magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) data, to simulate ultrasound beam focusing when passing through skull bones and to compensate for aberrations caused by them. A CT and MRI dataset from one patient was considered. The MRI data were used to reconstruct segments of the human head (skin, skull, and brain) that were homogeneous in their internal structure. The most realistic CT model took into account the internal inhomogeneities of the skull bones and soft tissues. Field simulations and compensation for aberrations were performed using the Rayleigh integral and pseudospectral method for solving the wave equation in an inhomogeneous medium, implemented in the k-Wave software package. The transducer was considered to be a fully populated 256-element phased array with a frequency of 1 MHz and radius of curvature and an aperture of 200 mm. It was shown that when aberrations were compensated using an inhomogeneous CT model and a homogeneous MRI model, the pressure amplitude at the focus and focusing efficiency were different by less than 10%. Thus, a homogeneous MRI model can be used for preoperative assessment of the feasibility of transcranial ultrasound therapy. During therapy, it is preferable to take into account the internal structure of the skull bones based on CT data.

作者简介

D. Chupova

Lomonosov Moscow State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

P. Rosnitskiy

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

O. Solontsov

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

L. Gavrilov

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

V. Sinitsyn

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

E. Mershina

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

O. Sapozhnikov

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

V. Khokhlova

Lomonosov Moscow State University

Email: daria.chupova@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Qiu W., Bouakaz A., Konofagou E., Zheng H. Ultrasound for the brain: A review of physical and engineering principles, and clinical applications // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr. 2020. V. 68. № 1. P. 6–20.
  2. O’Reilly A.M. Incisionless Brain Surgery: Overcoming the Skull with Focused Ultrasound // Acoustics Today. V. 19. № 3. P. 30–37.
  3. Elias W.J., Lipsman N., Ondo G. et al. A Randomized trial of focused ultrasound thalamotomy for essential tremor // N. Engl. J. Med. 2016. V. 375. № 8. P. 730–739.
  4. Гаврилов Л.Р. Фокусированный ультразвук высокой интенсивности в медицине. М.: Фазис, 2013.
  5. Hynynen K., Jones R.M. Image-guided ultrasound phased arrays are a disruptive technology for non-invasive therapy // Phys. Med. Biol. 2016. V. 61. P. 206–248.
  6. Schneider U., Pedroni E., Lomax A. The calibration of CT Hounsfield Units for radiotherapy treatment planning // Phys. Med. Biol. 1996. V. 41. P. 111–124.
  7. Mast T.D. Empirical relationships between acoustic parameters in human soft tissues // ARLO. 2000. V. 1. № 2. P. 37–42.
  8. D’Souza M., Chen K., Rosenberg J. et al. Impact of skull density ratio on efficacy and safety of magnetic resonance-guided focused ultrasound treatment of essential tremor // J. of Neurosurgery. 2019. V. 132. № 5. P. 1392–1397.
  9. Aubry J.F., Eames M., Snell J., Miller G.W. Ultrashort echo-time MRI as a substitute to CT for skull aberration correction in transcranial focused ultrasound: in vitro comparison on human calvaria // J. Ther. Ultrasound 3. 2015. (Suppl. 1). P12.
  10. Wiesinger F., Bylund M., Yang J. et al. Zero TE-based pseudo-CT image conversion in the head and its application in PET/MR attenuation correction and MR-guided radiation therapy planning // Magn. Reson. Med. 2018.V. 80. № 4. P. 1440–1451.
  11. Leung S.A., Moore D., Gilbo Y. et al. Comparison between MR and CT imaging used to correct for skull-induced phase aberrations during transcranial focused ultrasound // Scientific Rep. 2022. V. 12. № 1. P. 13407–12320.
  12. Johnson E.M., Vyas U., Ghanouni P., Pauly K.B., Pauly J.M. Improved cortical bone specificity in UTE MR Imaging // Magn Reson Med. 2017. V. 77. № 2. P. 684-695.
  13. Su P., Gou S., Roys S. et al. Transcranial MR Imaging-Guided Focused Ultrasound Interventions Using Deep Learning Synthesized CT // AJNR. 2020. V. 41. № 10. P. 1841–1848.
  14. Koh H., Park T.Y., Chung Y.A., Lee J.H., Kim H. Acoustic simulation for transcranial focused ultrasound using GAN-Based Synthetic CT // IEEE J. Biomed. and Health Inf. 2022. V. 26. № 1. P. 161–171.
  15. Wintermark M., Tustison N.J., Elias W.J. et al. T1-weighted MRI as a substitute to CT for refocusing planning in MR-guided focused ultrasound // Phys Med. Biol. 2014. V. 59. № 13. P. 3599–3614.
  16. Miscouridou M., Pineda-Pardo J.A., Stagg C.J., Treeby B.E., Stanziola A. Classical and learned MR to pseudo-CT mappings for accurate transcranial ultrasound simulation // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 2022. V. 69. № 10. P. 2896–2905.
  17. Rosnitskiy P.B., Vysokanov B.A., Gavrilov L.R., Sapozhnikov O.A., Khokhlova V.A. Method for designing multielement fully populated random phased arrays for ultrasound surgery applications // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr. 2018. V. 65. № 4. P. 630–637.
  18. Rosnitskiy P.B., Yuldashev P.V., Sapozhnikov O.A., Gavrilov L.R., Khokhlova V.A. Simulation of nonlinear trans-skull focusing and formation of shocks in brain using a fully populated ultrasound array with aberration correction // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. № 3. P 1786–1798.
  19. Duck F.A. Physical Properties of Tissue: A Comprehensive Reference Book. Academic Press, London, 1990.
  20. Pinter C., Lasso A., Fichtinger G. Polymorph segmentation representation for medical image computing // Comp. Methods and Progr. in Biomed. 2019. V. 171. P. 19–26.
  21. Fennema-Notestine C., Ozyurt B., Clark C.P. et al. Quantitative evaluation of automated skull-stripping methods applied to contemporary and legacy images: effects of diagnosis, bias correction, and slice location human brain mapping // The Morph. BIRN. 2006. V. 27. № 2. P. 99–113.
  22. Arnold J.B., Liow J.S., Schaper K.A. et al. Qualitative and quantitative evaluation of six algorithms for correcting intensity nonuniformity effects // NeuroImage. 2001. V. 5. № 13. P. 931–943.
  23. Tsai K.W., Chen J.C., Lai H.C., Chang W.C., Taira T., Chang J.W., Wei C.Y. The Distribution of skull score and skull density ratio in tremor patients for MR-guided focused ultrasound thalamotomy // Front. in neuroscience. 2021. V. 15. 612940.
  24. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Trans. Syst. Man Cybernetics. 1979. V. 9. P. 62–66.
  25. Ильин С.А., Юлдашев П.В., Хохлова В.А., Гаврилов Л.Р., Росницкий П.Б., Сапожников О.А. Применение аналитического метода для оценки качества акустических полей при электронном перемещении фокуса многоэлементных терапевтических решеток // Акуст. журн. 2015. Т. 61. № 1. С. 57–64.
  26. Чупова Д.Д., Росницкий П.Б., Гаврилов Л.Р., Хохлова В.А. Компенсация искажений фокусированных ультразвуковых пучков при транскраниальном облучении головного мозга на различной глубине // Акуст. журн. 2022. Т. 68. № 1. С. 3–13.
  27. Treeby B.E., Cox B.T. Modeling power law absorption and dispersion in viscoelastic solids using a split-field and the fractional Laplacian // J. Acoust. Soc. Am. 2014. V. 136. № 4. P. 1499–1510.
  28. Treeby B.E., Jaros J., Rohrbach D., Cox B.T. Modelling elastic wave propagation using the k-Wave Matlab toolbox // IEEE International Ultrasonics Symposium. 2014. P. 146–149.
  29. Бобина А.С., Росницкий П.Б., Хохлова Т.Д., Юлдашев П.В., Хохлова В.А. Влияние неоднородностей брюшной стенки на фокусировку ультразвукового пучка при различных положениях излучателя // Изв. Рос. Акад. наук. Сер. физ. 2021. Т. 85. № 6. С. 875–882.
  30. Maimbourg G., Houdouin A., Deffieux T., Tanter M., Aubry J.-F. Steering capabilities of an acoustic lens for transcranial therapy: Numerical and experimental studies // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2020. V. 67. P. 27–37.
  31. Wu N., Shen G., Qu X., Wu H., Qiao S., Wang E., Chen Y., Wang H. An efficient and accurate parallel hybrid acoustic signal correction method for transcranial ultrasound // Phys Med Biol. 2020. V. 65. № 21. P. 215019.
  32. Maimbourg G., Guilbert J., Bancel T., Houdouin A., Raybaud G., Tanter M., Aubry J.-F. Computationally effective transcranial ultrasonic focusing: taking advantage of the high correlation length of the human skull // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr. 2020. V. 67. № 10. P. 1993–2002.
  33. Jin C., Moore D., Snell J., Paeng D.-G. An open-source phase correction toolkit for transcranial focused ultrasound // BMC Biomed Eng. 2020. V. 2. P. 9.
  34. Ebbini E.S., Cain C.A., A Spherical-Section Ultrasound Phased Array Applicator for Deep Localized Hyperthermia // IEEE. 1991. V. l. № 38. P. 634–643.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».