ドップラー心エコー検査

ドップラー心エコー検査
僧帽弁
メッシュ	D015150
OPS-301 コード	3-052
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ドップラー心エコー検査は、ドップラー超音波を使用して心臓を検査する検査法です。^[1]心エコー検査では、高周波音波を使用して心臓の画像を作成しますが、ドップラー技術を使用すると、ドップラー効果を利用して血流の速度と方向を判断できます。

心エコー検査では、ドップラー効果を利用して、一定の範囲内で、任意の地点における血流の方向と血液および心臓組織の速度を正確に評価することができます。制限の 1 つは、超音波ビームが血流と可能な限り平行でなければならないことです。速度測定により、心臓弁の面積と機能、心臓の左側と右側の間の異常な通信、弁からの血液の漏れ (弁逆流)、心拍出量の計算、E/A 比^{[2] (}拡張機能障害の指標) の計算が可能になります。ガス充填マイクロバブル造影剤を使用した造影超音波は、速度やその他の血流関連の医療測定を改善するために使用できます。

ドップラー心エコー検査の利点は、心臓カテーテル法などの侵襲的処置を行わずに心臓内の血流を測定できることです。

さらに、わずかに異なるフィルター/ゲイン設定により、組織ドップラー心エコー検査で組織速度を測定することができます。血流速度と組織速度の組み合わせは、特定の条件下では左室充満圧の推定に使用できます。 ^[3]

医療画像診断において「ドップラー」は「速度測定」と同義語になっていますが、多くの場合、測定されるのは受信信号の周波数シフト（ドップラーシフト）ではなく、（受信信号が到達する）位相シフトです。しかし、計算結果は同じになります。

この検査法は、年齢や大きさの制限がないため、 子供の心臓の心臓病の検査によく使用されます。

1次元の速度しか提供できず、ビーム対流れ角度に依存する1Dドップラー画像とは異なり、^[4]ドップラー超音波を使用した2D速度推定は、軸方向と横方向の速度成分を持つ速度ベクトルを生成できます。2D速度は、狭窄や分岐などの複雑な流れの状態が存在する場合でも役立ちます。超音波を使用した2D速度推定には、スペックルトラッキングと交差ビームベクトルドップラーの2つの主要な方法があり、それぞれ時間シフトと位相シフトの測定に基づいています。^[5]

ベクトルドップラーは、位相シフトに基づく従来の 1D ドップラー画像の自然な拡張です。位相シフトは、2 回の連続した発射からのエコー間の自己相関を取ることによって検出されます。^[6]ベクトルドップラーの主なアイデアは、トランスデューサーを 3 つの開口部に分割することです。1 つは送信開口部として中央にあり、2 つは受信開口部として各サイドにあります。左開口部と右開口部から測定された位相シフトを組み合わせて、軸方向と横方向の速度成分が得られます。開口部の位置と相対角度は、血管の深さと関心領域の横方向の位置に応じて調整する必要があります。^[5]

スペックルトラッキングは、ビデオ圧縮やその他のアプリケーションで確立された手法であり、超音波システムでの血流を推定するために使用できます。スペックルトラッキングの基本的な考え方は、1 つのフレームの特定のスペックルが、後続のフレームの検索領域内で最も一致するものを見つけることです。^[5]フレーム間の相関関係の消失は、そのパフォーマンスを低下させる主な要因の 1 つです。相関関係の消失は、主にスペックル内のピクセルの速度が異なることによって引き起こされます。ピクセルはブロックとして移動しないためです。速度の変化率が最も低い中心でフローを測定する場合、これはそれほど深刻ではありません。中心のフローは通常、最大速度を持ち、「ピーク速度」と呼ばれます。これは、狭窄の診断など、場合によっては最も必要な情報です。^[7] 最適な一致を見つけるには、主に SAD (絶対差の合計)、SSD (二乗差の合計)、および相互相関の 3 つの方法があります。 はカーネル内のピクセルであり、 は検索領域でシフトされたマップされたピクセルであると仮定します。 ^[8]${\displaystyle X_{0}(i,j)}$${\displaystyle X_{1}(i+\alpha ,j+\beta )}$${\displaystyle (\alpha ,\beta )}$

SAD は次のように計算されます。 ${\displaystyle D(\alpha,\beta)=\sum_{i=1}\sum_{j=1}|X_{0}(i,j)-X_{1}(i+\alpha,j+\beta)|}$

SSD は次のように計算されます。 ${\displaystyle D(\alpha,\beta)=\sum_{i=1}\sum_{j=1}(X_{0}(i,j)-X_{1}(i+\alpha,j+\beta))^{2}}$

正規化された相互相関係数は次のように計算されます。 ${\displaystyle \rho (\alpha ,\beta )={\frac {\sum _{i=1}\sum _{j=1}(X_{0}(i,j)-{\bar {X_{0}}})(X_{1}(i+\alpha ,j+\beta )-{\bar {X_{1}}})}{\sqrt {(\sum _{i=1}\sum _{j=1}(X_{0}(i,j)-{\bar {X_{0}}})^{2})(\sum _{i=1}\sum _{j=1}(X_{1}(i+\alpha ,j+\beta )-{\bar {X_{1}}})^{2})}}}}$

ここで、およびはそれぞれ、およびの平均値です。SA ​​DとSSDのDが最も低い、ま​​たは相互相関のρが最も高いペアが、動きの推定値として選択されます。速度は、動きをフレーム間の時間差で割って計算されます。通常、より正確な結果を得るために、複数の推定値の中央値または平均が取られます。^[8]${\displaystyle {\bar {X_{0}}}}$${\displaystyle {\bar {X_{1}}}}$${\displaystyle X_{0}(i,j)}$${\displaystyle X_{1}(i,j)}$${\displaystyle (\alpha ,\beta )}$

超音波システムでは、横方向の解像度は通常、軸方向の解像度よりもはるかに低い。Bモード画像の横方向の解像度が低いと、フロー推定の横方向の解像度も低くなる。したがって、横方向の推定精度を向上させるには、サブピクセル解像度が必要となる。一方で、サブピクセルの動きが十分に正確に推定されれば、軸方向のサンプリング周波数を減らして計算とメモリを節約できる。サブピクセル精度を得るには、一般に 2 種類の方法がある。放物線フィットなどの補間法と、解析的相互相関関数の位相がゼロを横切るときにピークラグが見つかる位相ベースの方法である。^[9]

右の図に示すように、放物線近似は相互相関関数の実際のピークを見つけるのに役立ちます。1Dでの放物線近似の式は次のとおりです。^[4] ${\displaystyle k_{int}=k_{s}-{\frac {(R_{12}(k_{s}+1)-R_{12}(k_{s}-1))}{2(R_{12}(k_{s}+1)-2R_{12}(k_{s})+R_{12}(k_{s}-1))}}}$

ここで、は相互相関関数であり、は最初に見つかったピークです。次に、補間後の散乱体の変位を見つけるために使用されます。2Dシナリオでは、これは軸方向と横方向の両方で行われます。バイアス補正付き放物線フィットや整合フィルタ補間など、補間法の精度と堅牢性を向上させるために、他のいくつかの手法を使用することもできます。^[10]${\displaystyle R_{12}}$${\displaystyle k_{s}}$${\displaystyle k_{int}}$

この方法の主なアイデアは、合成横方向位相を生成し、それを使用してピークラグでゼロを横切る位相を見つけることです。^[9]

右の図は、最初のステップとして合成横方向位相を作成する手順を示しています。基本的に、横方向スペクトルを2つに分割して、中心周波数がゼロでない2つのスペクトルを生成します。アップ信号とダウン信号の両方に対して相互相関が行われ、それぞれとが作成されます。^[9]次に、横方向相関関数と軸方向相関関数が次のように計算されます。 ${\displaystyle R_{up}}$${\displaystyle R_{down}}$${\displaystyle R_{横方向}=R_{上方向}*R_{下方向}^{*};R_{軸方向}=R_{上方向}*R_{下方向}}$

ここで はの複素共役です。 ${\displaystyle R_{down}^{*}}$${\displaystyle R_{down}}$

これらは同じ大きさで、従来の相互相関法を使用して整数ピークが見つかります。整数ピークが見つかった後、ピークを囲む 3 x 3 の領域がその位相情報とともに抽出されます。横方向と軸方向の両方の次元について、他の次元の遅れにおける 1 次元相関関数のゼロ交差が見つかり、それに応じて線形最小二乗近似線が作成されます。2 本の線の交点が 2D 変位の推定値になります。^[9]

どちらの方法も 2D 速度ベクトル画像化に使用できますが、スペックル トラッキングの方が 3D に拡張しやすいでしょう。また、ベクトル ドップラーでは、関心領域の深さと解像度は、開口部のサイズと送信開口部と受信開口部間の最大角度によって制限されますが、スペックル トラッキングでは、カーネルと検索領域のサイズを交互に変更して、さまざまな解像度要件に適応できる柔軟性があります。ただし、ベクトル ドップラーは、スペックル トラッキングよりも計算が複雑ではありません。^{[引用が必要]}

従来のドップラーによる速度推定では、規則的な流れに対して妥当な結果を得るためにはビーム対流れ角度（傾斜角）の知識が必要であり、狭窄や分岐による複雑な流れパターンの推定には不向きです。体積流量推定では、血管形状を仮定して血管断面全体の速度を積分する必要があり、流量推定がさらに複雑になります。2Dドップラーデータを使用して、特定の積分平面で体積流量を計算できます。^[11]積分平面はビームに対して垂直になるように選択され、ドップラーパワー（ドップラー超音波のパワードップラーモードから生成）を使用して、血管の内側と外側の成分を区別できます。この方法では、ドップラー角度、流れプロファイル、血管形状に関する事前の知識は必要ありません。^[11]

最近まで、超音波画像は 2D ビューであり、高度に訓練された専門家がプローブを適切に方向付け、少数の複雑な視覚的手がかりのみを使用して体内で画像化する位置を選択する必要がありました。3D 速度ベクトルの完全な測定により、多くの後処理技術が可能になります。任意の平面を横切る体積流量を測定できるだけでなく、応力や圧力などの他の物理的情報も 3D 速度場に基づいて計算できます。ただし、複雑な血流を測定して速度ベクトルを得るのは、取得速度が速く、計算に膨大な時間がかかるため、非常に困難です。そのため、平面波技術は非常に高いフレーム レートを生成できるため、有望です。^[12]

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• アメリカ心エコー学会
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