Billeddannelse af hjernen med ultralydsbølger

Både ultralyd til medicinsk billeddannelse og seismologi til billeddannelse af Jordens indre måler udbredelsen af ​​bølger gennem stof. For eksempel, når seismiske bølger støder på materielle forskelle i Jordens indre, såsom mellem forskellige klippeformationer, reflekteres og brydes de ved deres grænseflader. Som følge heraf ændres bølgernes hastighed. Hvis forskere måler disse bølger ved overfladen, kan de drage konklusioner om strukturen af ​​Jordens indre, samt klippernes sammensætning og deres materialeegenskaber såsom tæthed, tryk eller temperatur.

Ved hjælp af sofistikerede algoritmer og højtydende computere som Piz Daint ved CSCS kan forskere som ETH Zürichs Andreas Fichtner, professor ved Institut for Geofysik og leder af Seismology and Wave Physics Group, bruge disse bølgedata til at karakterisere de tre - Jordens dimensionelle struktur. Parallellerne til udbredelse mellem ultralyd og jordskælvsbølger, såvel som holdets knowhow inden for bølgefysik - hvordan informationen, som bølger bærer, kan bruges og omdannes til billeder - førte til, at ETH-professoren og hans gruppe også studerede bølger udbredelse til medicinsk ultralyd.

Forskerne arbejder fortsat sammen med læger på universitetshospitalet ved University Zürich for at videreudvikle disse teknikker. Hvis det lykkes Marty i løbet af de næste tre år af sin doktorafhandling at videreudvikle procedurerne for meshing og billeddannelse af hjernen, kan de samme metoder overføres til andre dele af kroppen, såsom knæ eller albuer. Dette ville tjene som et lovende grundlag for at udvikle et tilsvarende ultralydsapparat.

Patrick Marty, ph.d. studerende i Fichtners gruppe, udvikler nu i sin doktorafhandling en metode til at overvinde denne udfordring med støtte fra Christian Böhm, seniorforsker i Seismology and Wave Physics Group. Denne metode skulle ifølge forskerne danne grundlag for billeddannelse af hjernen med ultralyd i høj opløsning.

For at simulere udbredelsen af ​​bølger gennem hjernen udvikler forskerne algoritmer, som udfører mange beregninger over et særligt gitter kendt som et net. Kernen i dette er en softwarepakke kaldet Salvus. Udviklet ved ETH Zürich med støtte fra CSCS, modellerer Salvus udbredelsen af ​​det komplette bølgefelt (fuld bølgeform) over rumlige skalaer, der spænder fra få millimeter til tusindvis af kilometer. ETH-seismologer bruger denne software til at simulere seismiske bølger, for eksempel til at udforske det indre af Jorden eller Mars, og nu også til medicinsk billeddannelse. Softwarepakken bruger spektralelementmetoden (SEM), som er særligt velegnet til at simulere bølgeudbredelse i medier med materialeovergange med høj kontrast – såsom blødt hjernevæv og knogler.

"I modsætning til konventionel ultralyd, som kun bruger bølgernes ankomsttid, bruger vi hele bølgeinformationen i vores simuleringer," siger Marty. Det betyder, at formen, frekvensen, hastigheden og amplituden af ​​bølgen ved hvert punkt af dens udbredelse flyder ind i beregningerne.

Lær på en magnetisk resonansbilledscanner

Til deres model bruger forskerne først en MR af hjernen som reference. Derefter udfører de på Piz Daint-supercomputeren beregninger med forskellige parametre, indtil det simulerede billede matcher MR-billedet.

Med denne metode opnår de et kvantitativt billede i stedet for det mindre informative gråtonebillede, der er almindeligt for konventionel ultralyd. Ved at bruge al information fra det komplette bølgefelt kan forskerne korrekt kortlægge mediets fysiske egenskaber - hastigheden, hvormed ultralydsbølger forplanter sig gennem vævet, deres dæmpende egenskaber og vævets tæthed - på hvert punkt i vævet. hjerne. Dette gør det i sidste ende muligt at bestemme vævstypen og skelne om det er en hjernemasse eller tumorvæv, for eksempel, da tætheden, dæmpningen eller lydhastigheden forbundet med de forskellige typer væv er kendt fra laboratorieforsøg.

Forskerne er overbeviste om, at denne metode kan bruges til at skelne sundt væv fra sygt væv, samtidig med at det er både non-invasiv og omkostningseffektivt. Specifikt kunne denne metode indføres i en computer, der er integreret i en ultralydsenhed, der er specielt udviklet til dette formål. Computeren ville udføre en række beregninger ved hjælp af ultralydssignaler optaget af sensorer, og resultatet ville være et 3D-billede af hjernen, der undersøges. Forskerne understreger dog, at der stadig er lang vej igen, før dette kan komme ind i klinisk praksis.

En særlig tilbageværende udfordring er kraniets komplekse geometri på grund af øjen-, næse- og kæbehuler osv., som skal modelleres præcist i simuleringen uden at øge beregningstiden dramatisk. For at løse dette problem udvikler Marty metoder, der skaber individuelle numeriske masker til vilkårlige kranieformer ud fra hexaedre (små elementer, der har seks flader). "Med disse deformerede små terninger er vi 100 til 1000 gange hurtigere, end hvis vi arbejdede med tetraedre," siger Böhm. "Derudover har projektet stor gavn af nye udviklinger inden for grafikkort, som dem vi har i Piz Daint og i fremtiden i Alperne. De er ideelle til denne metode."

For omkring seks år siden arbejdede forskergruppen således sammen med læger om med succes at udvikle ultralydsmetoder til tidlig opdagelse af brystkræft. Holdet undersøger nu, hvordan hjernen kan undersøges med ultralyd. Med denne metode kunne forskerne og lægerne en dag overvåge apopleksipatienter eller for eksempel identificere hjernetumorer.

Ikke-invasiv og omkostningseffektiv undersøgelse

Sammenlignet med computertomografi (CT) eller røntgenstråler har ultralyd en afgørende fordel:proceduren er næsten fuldstændig harmløs for kroppen. Desuden er det meget mere omkostningseffektivt end for eksempel magnetisk resonansbilleddannelse (MRI), og ultralydsenhederne er transportable til brug i fjerntliggende områder. Problemet er dog, at ultralyd indtil videre kun har fungeret godt for blødt væv – det er meget svært at få ultralydsbølger gennem hårde strukturer som kraniet, fordi knoglerne kraftigt reflekterer og dæmper bølgerne. + Udforsk yderligere

Teoretisk model, der beskriver bevægelsen af ​​ultralydsbølger i nærværelse af flere bobler