Application à l’élastographie par onde de cisaillement sur un fantôme de sein

Courte introduction à l’élastographie par onde de cisaillement

Figure II-4 : Quantification en termes de SNR et de contraste dans le cas d’un grand nombre d’ondes

planes : comparaison entre le coherent compounding (recombinaison cohérente) (lignes bleues fines) et le Multiplane Wave (lignes rouges épaisses). (a) SNR en fonction de la profondeur, calculé sur une zone contenant les inclusions. (b) Images B-mode obtenues pour N=8, 16 et 32 ondes planes inclinées avec un angle maximal max = 9°. Les carrés représentent la position des inclusions utilisées pour la quantification du contraste dans la Figure II-4 (c). (c) Contraste en fonction du nombre d’ondes planes utilisées, calculé pour une inclusion proche de la surface du fantôme (30 mm, lignes continues) et deux inclusions plus profondes dans le fantôme (50 mm, lignes de tirets et 60 mm, lignes en pointillés).

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Dans les tissus mous humains, les ondes de cisaillement basses fréquences, de l’ordre de 50 à 500 Hz, se propagent à des vitesses très faibles (~1 à 10 m/s). L’élastographie par onde de cisaillement consiste à imager le déplacement des tissus, induit par des ondes de cisaillement (Mickael Tanter et al. 2008). Ces ondes de cisaillement sont créées en utilisant des ondes de compression se propageant à de très grandes vitesses, autour de 1500 m/s. Pour observer la propagation de l’onde de cisaillement, la cadence d’imagerie doit atteindre des valeurs supérieures à 1000 Hz.

Description du setup

Dans cette étude, les ondes de cisaillement sont générées par la force de radiation acoustique créée par un faisceau ultrasonore focalisé de 150 µs (appelé généralement un « push » ultrasonore), en utilisant la technique Supersonic Shear Imaging (Mickael Tanter et al. 2008). La séquence a été implémentée sur un système échographique multivoies de recherche du laboratoire (SuperSonic Imagine, Aix-en-Provence, France) à l’aide de Matlab (MathWorks, Natick, Massachusetts, USA). Nous avons utilisé les 128 premiers éléments d’une sonde de 160 éléments fonctionnant à la fréquence centrale de 6 MHz et ayant un pas de 0.2 mm. Un filtre à réponse impulsionnelle finie a été utilisé en réception pour limiter la bande passante en réception à 90%.

La propagation de l’onde de cisaillement induite dans un fantôme de sein (modèle 059, CIRS, Norfolk, USA) a été imagée en utilisant 4 ondes planes (inclinées avec des angles de -3, -1, 1 et 3°), soit avec la méthode classique de recombinaison cohérente (Figure II-5 (a)), soit avec le Multiplane Wave (Figure II-5 (b)). Dans les deux configurations, la PRF a été fixée à 11.7 kHz. Après l’étape de sommation cohérente les images échographiques finales sont donc obtenues avec une cadence d’imagerie de 2.9 kHz.

Résultats

Pour les deux séquences d’imagerie, nous avons calculé l’écart-type temporel de la vitesse particulaire, longtemps après le passage de l’onde de cisaillement, sur 10 images. La valeur a été moyennée sur la région d’intérêt carrée dessinée dans la Figure II-5. Les mesures faites donnent les valeurs d’écart-type suivantes, estimées sur 10 acquisitions différentes : σCoherentCompounding=0.329 ± 0.004 mm/s et σMultiplaneWave=0.159 ± 0.002 mm/s. Comme attendu, la séquence Multiplane Wave utilisant N=4 ondes planes induit une réduction de moitié de l’écart-type temporel de la vitesse particulaire (σPlaneWave/ σMultiplaneWave=2.07 ± 0.05). Cette valeur est en accord avec la théorie pour l’émission de N = 4 ondes planes. Cette réduction du bruit permise grâce au Multiplane Wave, peut être vue dans les images de vitesse de déplacement des tissus, présentées dans la Figure II-5, notamment en profondeur, comme le montre le zoom fait sur la région d’intérêt pour les deux méthodes.

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L’estimation de la vitesse de déplacement des tissus a un impact direct sur le calcul de la carte de vitesse de l’onde de cisaillement, comme cela a récemment été démontré dans Deffieux et al. (2012). Les bénéfices du Multiplane Wave sur la carte de vitesse de l’onde de cisaillement ont été quantifié en termes d’écart-type sur plusieurs acquisitions. Nous nous sommes aussi intéressés à l’étendue de la zone reconstruite dans la carte des vitesses. L’estimation locale de la vitesse de l’onde de cisaillement est faite en utilisant un simple algorithme de temps de vol (Mickael Tanter et al. 2008). Le temps de vol Δt est estimé par corrélation croisée entre les profiles temporels de déplacement au point x et au

Figure II-5 : Elastographie par onde de cisaillement sur un fantôme de sein en utilisant 4 ondes planes

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point x + Δx. Dans cette expérience, Δx a été fixé à 1.2 mm et la même acquisition a été répétée 10 fois, avec les deux méthodes d’imagerie. Les cartes moyennes de vitesse de l’onde de cisaillement obtenues sur le fantôme de sein en utilisant cet algorithme sont représentées dans la Figure II-6. Pour chaque pixel de l’image, l’écart-type sur les 10 acquisitions a été estimé. Puis, le pixel contenant la valeur de la vitesse de l’onde de cisaillement a été affiché seulement quand l’écart-type correspondant était inférieur à 20% de la vitesse de cisaillement moyenne, soit 0.4 m/s dans cette expérience. On appelle « zone reconstruite » la zone qui contient les pixels qui sont inférieurs à ce seuil. L’image de fond est l’image B-mode. En utilisant la recombinaison cohérente classique 42% de l’image dans le rectangle noir (Figure II-6) est reconstruire, tandis qu’en utilisant l’imagerie par Multiplane Wave la zone reconstruite atteint 59% du rectangle noir. On observe une fois encore que le Multiplane Wave permet d’imager plus en profondeur que la recombinaison cohérente classique. Cela résulte directement de l’amélioration du SNR dans l’estimation de la vitesse de l’onde de cisaillement (Deffieux et al. 2012).

Figure II-6 : Elastographie par onde de cisaillement sur un fantôme de sein en utilisant 4 ondes

planes (-3, -1, 1 et 3°). Comparaison entre le coherent compounding (recombinaison cohérente) (à gauche) et le Multiplane wave (à droite) : carte moyenne de la vitesse de l’onde de cisaillement (moyenne sur N=10 acquisitions) superposée à l’image B-mode. Un seuil sur l’écart-type a été utilisé, seuls les pixels pour lesquels l’écart-type sur la vitesse de cisaillement était inférieur à 0.4 m/s ont été dessinés dans l’image. En utilisant la recombinaison cohérente classique seul 42% de l’image contenue dans le rectangle noir est reconstruite, tandis qu’avec le multiplane wave la zone reconstruite atteint 59%.

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L’écart-type dans les cartes des vitesses moyennes de l’onde de cisaillement obtenues pour les deux séquences a été estimé sur 10 acquisitions. On trouve un écart-type σCohrentCompounding=0.15 ± 0.09 m/s pour la recombinaison cohérente et un écart-type σMultiplaneWave= 0.07 ± 0.05 m/s pour le Multiplane Wave. Comme attendu, le Multiplane Wave avec l’émission de N=4 ondes planes permet une réduction de moitié de l’écart-type de la vitesse de l’onde de cisaillement dans la zone reconstruite. Là-encore cette valeur est en accord avec la théorie pour l’émission de N=4 ondes planes. En effet une diminution de l’écart-type dans l’estimation de la vitesse particulaire a pour conséquence une diminution de l’écart-type pour l’estimation de la vitesse de l’onde de cisaillement (Deffieux et al. 2012).

En conclusion de cette partie, le Multiplane Wave permet une nette amélioration de la précision de l’imagerie de l’onde de cisaillement : une réduction du bruit dans le film de propagation de l’onde de cisaillement induit une plus grande zone reconstruite dans les cartes de vitesse de l’onde de cisaillement, et une plus grande précision pour l’estimation de la vitesse locale de l’onde.

II.4.2. Application à l’imagerie Doppler ultrarapide in vivo sur un cerveau de rat