Реконструктивные методы визуализации тепловых флуктуаций в тканях человека с использованием ультразвуковой томографии

Аннотация

Гипертермия является перспективным и неинвазивным методом терапии. В процессе гипертермии необходимо контролировать температуру в нагреваемой ткани, причем также неинвазивным методом. Сквозная ультразвуковая томография - удобный неинвазивный метод, который позволяет визуализировать внутренние сечения распределения акустических свойств. Так как акустические свойства зависят от температуры, это позволяет выполнять визуализацию распределения температуры внутри тканей. Однако, точность этой техники существенно уменьшается для областей ткани, содержащих акустически непрозрачные объекты, такие как медицинские приборы или импланты, так как такие объекты не пропускают УЗ-лучи, что приводит к отсутствию части проекционных данных. Нагретый участок может также искажать проходящие лучи. Сравниваются методы решения обратной задачи для восстановления в УЗ-томографии. Разработан специальный метод в веерной проходящей УЗ томографии, для восстановления температурного распределения из проекций, содержащих искажения с частично отсутствующими данными. Точность метода исследована компьютерным моделированием и сравнена с обычным EM методом. Показано, что разработанный метод дает большую точность и меньше искажений при восстановлении чем стандартный EM метод.

• гипертермия
• онкология
• неинвазивный мониторинг
• УЗ-томография
• измерение температуры

Abstract (in English)

Reconstruction methods in ultrasound tomography for visualisation the temperature fluctuations in human tissue

Thermal therapy is an emerging non-invasive method used for cancer treatment. Implementation of this method requires non-invasive temperature monitoring during the treatment process and through-transmission ultrasonic tomography is a potential technique for such monitoring. The technique allows internal cross-sectional images of acoustic properties to be obtained. These properties change with temperature and the technique therefore allows the temperature field in the tissue to be measured non-invasively. The accuracy of this technique is significantly reduced, however, for regions of tissue which contain acoustically non-transparent objects such as medical devices or implants, because these cause missing parts in the projection data. The heated lesion itself may also distort ultrasonic rays. The present work considers and compares different methods of solving the inverse problem for ultrasonic tomographical reconstruction. A special method, which is a modification of the expectation maximization (EM) method for temperature distribution reconstruction from noisy projections with missing data, has been developed for through-transmission fan-beam tomography. The accuracy of the developed method was investigated by computer modeling and compared with the conventional EM method. It was shown that the developed method gives higher accuracy and less distortion after reconstruction than the conventional EM methods.

Для цитирования

Литература

1. Nawata Y., Kaneko K. Measurement of temperature distribution in phantom body by an ultrasonic CT method, Proc. of the 5th ASME/JSME Joint Thermal Engineering Conference. San Diego. California. 1999
2. Kinahan P.E., Fessler J.A., Karp, J.S. Statistical image reconstruction in PET with compensation for missing data, IEEE Trans. Nucl. Science. 1997. V.44. Issue 4.
3. Tam K.C., Eberhard J.W., Mitchell K.W. Incomplete-data image reconstructions in industrial x-ray computerized tomography, review of progress in quantitative nondestructive evaluation, 8A. Edited by D.C. Thompson and D.E. Chimenti, Plenum Press. 1989. NDT International, V.23. Issue 5. P.407-414.
4. Ramachandran G.N., Lakshiminarayan A.V. Three-dimensional reconstruction from radiographs and electron micrographs, II. Application of convolutions instead of Fourier transforms. Proc. Nat. Acad. Sci.1971. V.68. №9. P.2236-2240.
5. Crowther R.A., Derosier D.J., Klug A. The reconstruction of a three-dimensional structure from projections and its application to electron microscopy, Proc. Roy.Soc. Lond. A. 1970. V.3. №317. P.319-340.
6. Natterer F. The mathematics of computerized tomography (John Wiley & Sons), 1986. P.137.
7. Medoff B.P. Image reconstruction from limited data: Theory and applications in computerized tomography, Image Recovery: Theory and Applications. H.Stark, Ed. New York: Academic. 1987
8. Peng H., Stark H. One-step image reconstruction from incomplete data in computer tomography. IEEE Trans. Medical Imaging. 1989. V.8. P.16-30.
9. Frieden B.R. Restoring with maximum likelihood and maximum entropy". Journal of the Optical Society of America. 1972. №62. P.511-518.
10. Fiore P.D., Verghese G.C. Constrained maximum likelihood solution of linear equations. IEEE Transactions on Signal Processing. 2000. №.3. P.48
11. Shepp L.A., Vardi Y. "Maximum likelihood reconstruction for emission tomography", IEEE Trans. Medical Imaging. 1982. V.2. P.113-119.
12. Fujii M., Zhang X. Noncontact measurement of internal temperature distribution in a solid material using ultrasonic computed tomography. Experimental Thermal and Fluid Science. 2001. V.24, № 3-4. P.107-116.
13. Todd L.A., Bhattacharyya R. Tomographic reconstruction of air pollutants: evaluation of measurement geometries. Applied optics. 1997. V.36. №30. P.7678-7688.
14. Herman G.T. Image reconstruction from projections: the fundamentals of computerized tomography (New York: Academic Press). 1980.
15. Miller N.R., Bamber J.C., Meaney P.M. Fundamental limitations of noninvasive temperature imaging by means of ultrasound echo strain estimations. Ultrasound in Medicine & Biology. 2002. V.28. №10. P.1319-1333.
16. Fessler J.A. Penalized weighted least-squares image reconstruction for positron emission tomography. IEEE Trans. Medical Imaging. 1994. №13. V.2. P.290-300.