Наблюдения доплеровского мерцающего артефакта: база данных радиочастотных ультразвуковых сигналов

Обложка
  • Авторы: Леонов Д.В.1,2, Решетников Р.В.1,3, Кульберг Н.С.1,4, Насибуллина А.А.2, Громов А.И.5
  • Учреждения:
    1. Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения г. Москвы
    2. Национальный исследовательский университет МЭИ
    3. Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)
    4. Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
    5. Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова
  • Выпуск: Том 2, № 3 (2021)
  • Страницы: 261-276
  • Раздел: Оригинальные исследования
  • URL: https://ogarev-online.ru/DD/article/view/76511
  • DOI: https://doi.org/10.17816/DD76511
  • ID: 76511

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Мерцающий артефакт в доплеровских режимах ультразвукового исследования проявляется быстрой хаотической сменой окрашенных пикселей на экране прибора. Явление, которое можно использовать в качестве полезного диагностического признака, исследовано недостаточно. Большинство предположений о причинах артефакта сделаны на основании изображений с экрана ультразвукового прибора без глубокого изучения свойств принимаемых сигналов.

Материалы и методы. Радиочастотные ультразвуковые сигналы были записаны при исследовании фантомов. Исследовались как объекты, приводящие к появлению мерцающего артефакта на экране прибора, так и имитации сосудов и мягких тканей. Сбор данных проводился с июля 2016 по март 2021 г. Данные получены при помощи исследовательского ультразвукового прибора «Сономед-500» с датчиками 7,5 L38 и 3,4 C60.

Содержимое базы данных. Представлена база данных, содержащая радиочастотные сигналы, полученные с выхода формирователя луча из приёмного тракта ультразвукового медицинского диагностического прибора в режиме цветового доплеровского картирования и В-режиме. Представленные в базе данных сигналы содержат признаки мерцающего артефакта. База состоит из исследований пяти различных фантомов общим объёмом 10,5 ГБ. Радиочастотные данные сохранены в бинарном виде. Настройки сканирования, необходимые для анализа радиочастотных данных, содержатся в текстовых файлах. Каждое исследование сопровождается примером характерной сонограммы в графическом формате. База данных доступна по адресу: https://mosmed.ai/datasets/ultrasound_doppler_twinkling_artifact.

Доступность кода. Для просмотра и анализа базы данных к архиву прилагаем разработанную нами программу TwinklingDatasetDisplay. Доступен исходный код программы: https://github.com/Center-of-Diagnostics-and-Telemedicine/TwinklingDatasetDisplay.git.

Условия использования. База данных может быть использована для разработки и тестирования алгоритмов обработки ультразвуковых сигналов. Доступ к базе данных и коду для её просмотра открыт для всех желающих.

Об авторах

Денис Владимирович Леонов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения г. Москвы; Национальный исследовательский университет МЭИ

Email: strat89@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0916-6552
SPIN-код: 5510-4075
Scopus Author ID: 56781375200
ResearcherId: P-5266-2017

кандидат технических наук

Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1; 109029, Москва, ул. Средняя Калитниковская, д. 28, стр. 1

Роман Владимирович Решетников

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения г. Москвы; Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: reshetnikov@fbb.msu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9661-0254
SPIN-код: 8592-0558

кандидат физико-математических наук

Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1; 119991, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

Николай Сергеевич Кульберг

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения г. Москвы; Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: kulberg@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0001-7046-7157
SPIN-код: 2135-9543

кандидат физико-математических наук

Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1; 119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44 , кор. 2

Анастасия Александровна Насибуллина

Национальный исследовательский университет МЭИ

Email: nastya.nasibullina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1695-7731
SPIN-код: 2482-3372

Студентка

Россия, 109029, Москва, ул. Средняя Калитниковская, д. 28, стр. 1

Александр Игоревич Громов

Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Автор, ответственный за переписку.
Email: gromov.ai@medsigroup.ru
ORCID iD: 0000-0002-9014-9022
SPIN-код: 6842-8684

доктор медицинских наук, профессор

Россия, 127473, Москва, улица Делегатская, дом 20, строение 1

Список литературы

  1. Masch W.R., Cohan R.H., Ellis J.H., et al. Clinical effectiveness of prospectively reported sonographic twinkling artifact for the diagnosis of renal calculus in patients without known urolithiasis//Am J Roentgenol. 2016. Vol. 206. P. 326–331. doi: 10.2214/ajr.15.14998
  2. Fujimoto Y., Shimono C., Shimoyama N., Osaki M. Twinkling artifact of microcalcifications in breast ultrasound//Ultrasound Med Biol. 2017. Vol. 43, Suppl. 1. P. S21. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2017.08.1010
  3. Bennett J.M., Estrada J.C., Shoemaker M.B., Pretorius M. Twinkling artifact associated with guidewire placement//Anesth Analg. 2015. Vol. 121, N 1. P. 69–71. doi: 10.1213/ane.0000000000000683
  4. Sen V., Imamoglu C., Kucukturkmen I., et al. Can Doppler ultrasonography Twinkling artifact be used as an alternative imaging modality to non-contrast-enhanced computed tomography in patients with ureteral stones? A prospective clinical study//Urolithiasis. 2017. Vol. 45, N 2. P. 215–219. doi: 10.1007/s00240-016-0891-8
  5. Winkel R.R., Kalhauge A., Fredfeldt K.E. The usefulness of ultrasound colour-Doppler twinkling artefact for detecting urolithiasis compared with low dose nonenhanced computerized tomography//Ultrasound Med Biol. 2012. Vol. 38, N 7. P. 1180–1187. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2012.03.003
  6. Yavuz A., Ceken K., Alimoglu E., Kabaalioglu A. The reliability of color Doppler "twinkling" artifact for diagnosing millimetrical nephrolithiasis: comparison with B-Mode US and CT scanning results//J Med Ultrasonics. 2015. Vol. 42, N 2. P. 215–222. doi: 10.1007/s10396-014-0599-8
  7. Tian J., Xu L. Color Doppler Twinkling artifact in diagnosis of tuberculous pleuritis: A comparison with gray-scale ultrasonography and computed tomography//Ultrasound Med Biol. 2018. Vol. 44, N 6. P. 1291–1295. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2018.01.003
  8. Relea A., Alonso J.A., González M., et al. Usefulness of the twinkling artifact on Doppler ultrasound for the detection of breast microcalcifications//Radiología. 2018. Vol. 60, N 5. P. 413–423. doi: 10.1016/j.rx.2018.04.004
  9. Lu W., Sapozhnikov O.A., Bailey M.R., et al. Evidence for trapped surface bubbles as the cause for the twinkling artifact in ultrasound imaging//Ultrasound Med. 2013. Vol. 39, N 6. P. 1026–1038. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2013.01.011
  10. Aytac S.K., Ozcan H. Effect of color Doppler system on the «twinkling» sign associated with urinary tract calculi//J Clin Ultrasound. 1999. Vol. 27, N 8. P. 433–439. doi: 10.1002/(sici)1097-0096(199910)27:8<433::aid-jcu4>3.0.co;2-1
  11. Rahmouni A., Bargoin R., Herment A., et al. Color doppler twinkling artifactin hyperechoic regions//Radiology. 1996. Vol. 199, N 1. P. 269–271. doi: 10.1148/radiology.199.1.8633158
  12. Kamaya A., Tuthill T., Rubin J.M. Twinkling artifact on color Doppler sonography: dependence on machine parameters and underlying cause//Am J Roentgenol. 2003. Vol. 180, N 1. P. 215–222. doi: 10.2214/ajr.180.1.1800215
  13. Weinstein S.P., Seghal C., Conant E.F., Patton J.A. Microcalcifications in breast tissue phantoms visualized with acoustic resonance coupled with power doppler US: initial observations//Radiology. 2002: Vol. 4, N 1. P. 265–269. doi: 10.1148/radiol.2241010511
  14. Seghal C. Apparatus for imaging an element within a tissue and method therefor//United States Patent. 1999. Vol. 477, N 5. Р. 997.
  15. Li T., Khokhlova T.D., Sapozhnikov O.A., et al. A new active cavitation mapping technique for pulsed HIFU applications–bubble Doppler//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2014. Vol. 61, N 10. P. 1698–708. doi: 10.1109/TUFFC.2014.006502
  16. Simon J.C., Sapozhnikov O.A., Kreider W., et al. The role of trapped bubbles in kidney stone detection with the color Doppler ultrasound twinkling artifact//Phys Med Biol. 2018. Vol. 63, N 2. P. 025011. doi: 10.1088/1361-6560/aa9a2f
  17. Leonov D.V., Kulberg N.S., Gromov A.I., et al. Diagnostic mode detecting solid mineral inclusions in medical ultrasound imaging//Acoust Phys. 2018. Vol. 64, N 5. P. 624–636. doi: 10.1134/S1063771018050068
  18. Yu A.C., Johnston K.W., Cobbold R.S. Frequency-based signal processing for ultrasound color flow imaging//Canadian Acoustics. 2007. Vol. 35, N 2. P. 11–23.
  19. Yu A.C., Løvstakken L. Eigen-based clutter filter design for ultrasound color flow imaging: a review//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2010. Vol. 57, N 5. P. 1096–1111. doi: 10.1109/TUFFC.2010.1521
  20. Yu A.C., Cobbold R.S. Single-Ensemble-based eigen-processing methods for color flow imaging ― Part I. The Hankel-SVD filter//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2008. Vol. 55, N 3. P. 559–572. doi: 10.1109/TUFFC.2008.682
  21. Shen Z., Feng N., Shen Y., Lee C.H. An improved parametric relaxation approach to blood flow signal estimation with single-ensemble in color flow imaging//J Med Biomed Engineering. 2013. Vol. 33, N 3. P. 309–318. doi: 10.5405/jmbe.1368
  22. Yoo Y.M., Managuli R., Kim Y. Adaptive clutter filtering for ultrasound color flow imaging//Ultrasound Med Biol. 2003. Vol. 29, N 9. P. 1311–1320. doi: 10.1016/S0301-5629(03)01014-7
  23. Torp H. Clutter rejection filters in color flow imaging: a theoretical approach//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 1997. Vol. 44, N 2. P. 417–424. doi: 10.1109/58.585126
  24. Wang P.D., Shen Y., Feng N.Z. A novel clutter rejection scheme in color flow imaging//Ultrasonics. 2006. Vol. 44, Suppl 1. P. e303–305. doi: 10.1016/j.ultras.2006.06.017
  25. Bjærum S., Torp H. Statistical evaluation of clutter filters in color flow imaging//Ultrasonics. 2000. Vol. 38, N 1-8. P. 376–380. doi: 10.1016/s0041-624x(99)00153-5
  26. Kargel C., Hoebenreich G., Plevnik G., et al. Velocity estimation and adaptive clutter filtering for color flow imaging//WSEAS. 2002. Р. 1711–1716.
  27. Kargel C., Höbenreich G., Trummer B., Insana M.F. Adaptive clutter rejection filtering in ultrasonic strain-flow imaging//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2003. Vol. 50, N 7. P. 824–835. doi: 10.1109/tuffc.2003.1214502
  28. Lo M.T., Hu K., Peng C.K., Novak V. Multimodal pressure flow analysis: application of hilbert huang transform in carabral blood flow regulation//EURASIP J Adv Signal Process. 2008. Vol. 2008. P. 785243. doi: 10.1155/2008/785243
  29. Gerbands J.J. On the relationships between SVD, KLT and PCA//Pattern Recognition. 1981. Vol. 14. P. 375–381. doi: 10.1016/0031-3203(81)90082-0
  30. Løvstakken L. Signal processing in diagnostic ultrasound: algorithms for real-time estimation and visualization of blood flow velocity. Doctoral thesis, norwegian university of science and technology. Trondheim; 2007. Режим доступа: https://pdfslide.net/ documents/signal-processing-in-diagnostic-ultrasound-algorithms-for-real-time-.html. Дата обращения: 14.08.2021.
  31. XRAD C++ software library. Режим доступа: https://github.com/ Center-of-Diagnostics-and-Telemedicine/xrad.git. Дата обращения: 14.08.2021.
  32. Leonov D.V., Kulberg N.S., Gromov A.I., et al. Causes of ultrasound doppler twinkling artifact//Acoust Phys. 2018. Vol. 64, N 1. P. 105–114. doi: 10.1134/S1063771018010128
  33. Mari J.M., Cachard C. Acquire real-time RF digital ultrasound data from a commercial scanner//Electronic J Technical Acoustics. 2007. Vol. 3. P. 28–43.
  34. Leonov D.V., Kulberg N.S., Gromov A.I., Morozov S.P. Detection of microcalcifications using the ultrasound Doppler twinkling artifact//Biomedical Engineering. 2020. Vol. 54, N 3. P. 174–178. doi: 10.1007/s10527-020-09998-y
  35. Leonov D.V., Kulberg N.S., Fin V.A., et al. Clutter filtering for diagnostic ultrasound color flow imaging//Biomedical Engineering. 2019. Vol. 53, N 3. P. 217–221. doi: 10.1007/s10527-019-09912-1
  36. Leonov D.V., Kulberg N.S., Fin V.A., et al. Comparison of filtering techniques in ultrasound color flow imaging//Biomedical Engineering. 2019. Vol. 53, N 2. P. 97–101. doi: 10.1007/s10527-019-09885-1
  37. Song P., Manduca A., Trzasko J.D., Chen S. Ultrasound small vessel imaging with block-wise adaptive local clutter filtering//IEEE Trans Med Imaging. 2017. Vol. 36, N 1. P. 251–262. doi: 10.1109/TMI.2016.2605819
  38. Li Y.L., Hyun D., Abou-Elkacem L., et al. Visualization of small-diameter vessels by reduction of incoherent reverberation with coherent flow power doppler//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2016. Vol. 63, N 11. P. 1878–1889. doi: 10.1109/TUFFC.2016.2616112
  39. Chee A.J., Alfred C.H. Receiver operating characteristic analysis of eigen-based clutter filters for ultrasound color flow imaging//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2017. Vol. 65, N 3. P. 390–399. doi: 10.1109/TUFFC.2017.2784183
  40. Chee A.J., Yiu B.Y., Alfred C.H. A GPU-Parallelized eigen-based clutter filter framework for ultrasound color flow imaging//IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2017. Vol. 64, N 1. P. 150–163. doi: 10.1109/TUFFC.2016.2606598

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема захвата данных.

Скачать (320KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Пояснение схемы сканирования в режиме цветового доплеровского картирования. Цветовая кодировка у вертикальных полос соответствует номеру луча в группе лучей (sweep). Красным цветом показан исследуемый сосуд.

Скачать (386KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Состав базы данных.

Скачать (571KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Схема хранения «сырых» радиочастотных данных в файле .dat.

Скачать (520KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Примеры визуализации радиочастотных сигналов с помощью программы TwinklingDatasetDisplay: a ― поток жидкости в фантоме Gammex; b ― область мягких тканей в отсутствие движения; с ― сигнал мерцающего артефакта на шероховатом объекте; d ― сигнал мерцающего артефакта на гладком объекте. В левом столбце комплексные сигналы представлены в виде параметрической линии в полярных координатах (действительная часть отображается по оси абсцисс, мнимая ― по оси ординат). В правом столбце показана зависимость от «медленного» времени в пределах пачки.

Скачать (798KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Внешний вид и схема фантома Gammex 1430 LE Mini-Doppler.

Скачать (594KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Сонограммы фантома Gammex: a ― при исследовании линейным датчиком под углом 60º к потоку; b ― параллельно потоку; c ― при исследовании конвексным датчиком.

Скачать (469KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Фотография и чертежи специализированного фантома с указанием размеров в миллиметрах и позиций измерения.

Скачать (690KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Примеры сонограмм специализированного фантома с указанием позиций и среды заполнения: a ― позиция 2 (4 стержня из пластика, расположенных параллельно плоскости датчика); b ― позиция 3 (4 стержня из древесины, расположенных торцом к датчику); c ― позиция 4 (4 алюминиевых стержня, расположенных торцом к датчику); d ― позиция 10 (стержни из древесины, алюминия и пластика, расположенные торцом к датчику).

Скачать (1MB)
Метаданные
11. Рис. 10. Фантом молочной железы Blue Phantom: a ― внешний вид; b ― схема включений; c ― срезы компьютерной томограммы (стрелкой обозначена исследуемая область); d ― сонограмма.

Скачать (519KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Сонограммы фантомов с микрокристаллами, выращенными в агаровом желе: a ― срез образца под микроскопом; b ― микрокристаллы в процессе роста; c ― вставка с микрокристаллами в фантоме из агар-агара.

Скачать (557KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Сонограмма фантома с деревянным стержнем (слева) и стальной проволокой (справа).

Скачать (461KB)
Метаданные

© Леонов Д.В., Решетников Р.В., Кульберг Н.С., Насибуллина А.А., Громов А.И., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».