Comparación entre imágenes por resonancia magnética y tomografía computarizada utilizadas para corregir el cráneo

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 13407 (2022) Citar este artículo

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El ultrasonido enfocado transcraneal con el sistema InSightec Exablate utiliza ablación térmica para el tratamiento de trastornos del movimiento y del estado de ánimo y la alteración de la barrera hematoencefálica para la terapia de tumores. El sistema utiliza imágenes de tomografía computarizada (TC) para calcular las correcciones de fase que tienen en cuenta las aberraciones causadas por el cráneo humano. Este trabajo investiga si las imágenes de resonancia magnética (RM) se pueden utilizar como alternativa a las imágenes de TC para calcular las correcciones de fase. Las correcciones de fase se calcularon utilizando el método de hidrófono estándar de oro y el método de trazado de rayos InSightec estándar de atención. Se proporcionaron imágenes de máscara de imagen binaria de RM, TC simulada por RM (MRsimCT) y TC de tres cráneos humanos ex vivo como entradas para el método de trazado de rayos InSightec. Los cráneos humanos ex vivo desgasificados se sonicaron con un transductor hemisférico en fase de 670 kHz (InSightec Exablate 4000). Se adquirieron escaneos rasterizados en 3D de los perfiles de la viga utilizando un hidrófono montado en un sistema posicionador de 3 ejes. Los puntos focales se evaluaron utilizando seis métricas: presión en el objetivo, presión máxima, intensidad en el objetivo, intensidad máxima, error de posicionamiento y volumen del punto focal. Se investigaron objetivos en el foco geométrico y 5 mm lateral al foco geométrico. No hubo diferencias estadísticas entre ninguna de las métricas en ninguno de los objetivos utilizando MRsimCT o CT para la corrección de la aberración de fase. A diferencia de MRsimCT, el uso de imágenes de TC para la corrección de aberraciones requiere el registro de las imágenes de RM del día del tratamiento; Se demostró que el registro incorrecto de la TC dentro de un rango de ± 2 grados de error de rotación a lo largo de tres dimensiones reduce la intensidad del punto focal hasta en un 9,4%. Las imágenes MRsimCT utilizadas para la corrección de la aberración de fase del cráneo producen resultados similares a los de la corrección basada en TC, al tiempo que evitan errores de registro tanto de TC como de RM y la exposición innecesaria del paciente a radiación ionizante.

La ecografía transcraneal focalizada (FUS) es una modalidad terapéutica sin incisiones que tiene aplicaciones humanas para la ablación térmica1,2,3,4 como alternativa a la cirugía cerebral abierta, la neuromodulación5,6,7 para sondear los circuitos del cerebro y la apertura de la barrera hematoencefálica8 ,9,10,11 para mejorar la administración dirigida de fármacos al cerebro. En estas aplicaciones, el ultrasonido se transmite a través del cráneo intacto y se enfoca profundamente en el tejido cerebral para inducir efectos térmicos o biomecánicos. Estos efectos pueden ser transitorios o irreversibles según los parámetros utilizados durante el tratamiento.

Enfocar el ultrasonido a través del cráneo intacto es un desafío porque el cráneo desenfoca el haz de ultrasonido y desplaza el punto focal lejos del objetivo. Corregir los efectos del cráneo es muy complejo debido a la heterogeneidad del cráneo dentro y entre pacientes, que a menudo varía en grosor, forma, tamaño y composición ósea. Las diferencias entre cráneos dan como resultado una amplia gama de eficiencias de ultrasonido transcraneal en todos los pacientes, de modo que la misma potencia aplicada puede provocar un aumento de temperatura cuatro veces mayor en el punto focal12.

Se han propuesto muchos métodos para tener en cuenta los efectos aberrantes del cráneo con el fin de reenfocar el punto focal. Estos métodos incluyen trazado de rayos13,14,15, dominio de tiempo de diferencias finitas (FDTD)14,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26, dominio de tiempo pseudoespectral (PSTD)27 ,28,29,30,31, y espectro angular híbrido (HAS)12,32,33,34,35,36,37. Aunque estos métodos son diferentes en teoría e implementación, tienen una similitud: necesitan modelar computacionalmente el cráneo para estimar y corregir sus efectos aberrantes. Para los tratamientos de ablación clínica, se utilizan imágenes de tomografía computarizada (TC) para crear estos modelos computacionales de cráneo. Sin embargo, el uso de la TC tiene varias desventajas. En primer lugar, las imágenes de TC preoperatorias deben registrarse en imágenes de resonancia magnética (RM) intraoperatorias, lo que puede provocar errores de registro. Los errores en el registro podrían comprometer las correcciones de fase y provocar una degradación del rendimiento de la formación de haces. En segundo lugar, la TC expone a los pacientes a radiación ionizante, lo cual no es deseable, por ejemplo, en poblaciones pediátricas. Tampoco es deseable su uso con neuromodulación, ya que se puede disuadir a los voluntarios de participar en los experimentos necesarios para traducir la tecnología al uso humano. En tercer lugar, el uso de imágenes de TC aumenta la sobrecarga del flujo de trabajo del tratamiento, lo que requiere sesiones de imágenes separadas para adquirir todas las imágenes preoperatorias.

Una alternativa a la TC es la resonancia magnética, una modalidad de imagen segura y no ionizante. En los últimos años, los avances en la resonancia magnética ósea han permitido producir imágenes con contraste óseo similar a la TC38,39,40,41,42,43. Estas técnicas de imágenes por resonancia magnética utilizan secuencias de eco de gradiente de adquisición rápida de preparación de magnetización ponderada en T1 (UTE), tiempo de eco cero (ZTE) (T1w MPRAGE) para adquirir la señal ósea antes de que decaiga rápidamente debido a los efectos de T2*. Los modelos de cráneo derivados de T1w MPRAGE tuvieron un rendimiento comparable a los modelos de cráneo derivados de TC al simular un transductor de un solo elemento43, y los modelos de cráneo derivados de UTE tuvieron un rendimiento comparable a los modelos de cráneo derivados de TC al simular un transductor de cabeza hemisférico41,42. Además, cuando se utiliza el método de trazado de rayos InSightec estándar para la corrección de fase, las imágenes binarias del cráneo derivadas de UTE tuvieron un rendimiento comparable al de las imágenes de TC44. Tanto en Guo et al. y Miller et al., se utilizó termometría por desplazamiento de resonancia de protones (termometría por RM) para evaluar resultados experimentales no simulados. Sin embargo, debido a la resolución subyacente del método de 1,09 × 2,18 × 3 mm, genera datos que promedian la intensidad del punto focal y cuantifican los errores de posicionamiento en tamaños de paso que son relativamente grandes en comparación con un tamaño de punto focal nominal de 1,5 × 1,5 × 3 mm.

En este estudio, comparamos directamente la efectividad del uso de imágenes de TC versus imágenes de TC simuladas por RM (MRsimCT) para la formación de haces en un transductor de matriz en fase InSightec Exablate. Realizamos escaneos ráster de hidrófonos 3D para medir los puntos focales resultantes y los evaluamos utilizando seis métricas: presión en el objetivo, presión máxima, intensidad en el objetivo, intensidad máxima, error de posicionamiento y volumen del punto focal. Además, investigamos los efectos del registro incorrecto de la TC en la formación de haces para emular posibles errores de registro introducidos durante un tratamiento clínico. Esto proporcionó una comparación más clara entre los usos de la TC y la RMsimCT para la planificación del tratamiento.

Se generaron tres contrastes de imagen diferentes utilizando los datos de RM adquiridos: MRsimCT38, –log (TE corto) 39 y TE corto – TE38 largo (Fig. 1, Figs. complementarias 1, 2). Cualitativamente, los tres contrastes preservaron la forma, el tamaño y el grosor generales del cráneo. De las tres opciones, MRsimCT logró la relación de densidad craneal (SDR) más similar a la TC, seguida de –log (TE corto), luego TE corto-TE largo. SDR es una medida de la homogeneidad del cráneo, donde un valor de 0 significa baja homogeneidad y un valor de 1 significa alta homogeneidad. Los cambios en SDR en comparación con la TC sugieren que se perdió información sobre la composición ósea.

Contraste de TC del cráneo comparado con varios contrastes de RM (cráneo A). El contraste del hueso cortical y trabecular se muestra claramente mediante TC y puede conservarse mediante dos de los tres métodos de posprocesamiento de la RM. Las unidades para MRsimCT, –log(TE corto) y TE corto–TE largo no son las mismas, por lo que se utilizaron diferentes ventanas y nivelaciones. Las barras de escala y los índices de densidad del cráneo (SDR) se muestran en la parte inferior de cada imagen. MRsimCT fue la opción preferida debido al contraste óseo, el cambio mínimo de SDR en comparación con la TC, el sesgo mínimo de la señal de fondo y el posprocesamiento generalizable. Por lo tanto, se utilizó durante el resto de este estudio.

Entre los tres contrastes de RM de MRsimCT, –log (TE corto) y TE corto-TE largo, MRsimCT fue la opción preferida debido al contraste óseo, el cambio mínimo de SDR en comparación con la TC y el sesgo mínimo de la señal de fondo (Fig. 1, Suplementario). Figuras 1 a 3). El sesgo de la señal de fondo se debió a faltas de uniformidad en la transmisión y recepción de RF, sensibilidades de la bobina y/o sombreado de la bobina. Aunque –log(short TE) también conservó algo de contraste óseo, el sesgo de fondo restante sería una fuente de error al mapear los valores de la imagen con las propiedades acústicas. El sesgo de fondo residual puede ser un artefacto del algoritmo de corrección del sesgo39 porque se observó tanto en imágenes ex vivo como in vivo39. Además, el algoritmo de corrección de sesgo requirió un ajuste sustancial de los parámetros para producir suficiente eficacia con las imágenes de entrada. Por lo tanto, es posible que sea necesario adaptarlo a cada conjunto de parámetros de adquisición de RM. Por el contrario, el cálculo de TE corto-TE largo se puede realizar rápidamente, aunque también muestra un sesgo de señal de fondo residual (Fig. 1, compare las porciones anterior y posterior del cráneo). A diferencia de las otras dos opciones, las imágenes MRsimCT muestran un sesgo mínimo de la señal de fondo, probablemente debido a su posprocesamiento:

donde MTEshort y MTElong son las imágenes de magnitud de los tiempos de eco corto y largo, STEshort y STElong son las señales de tejido de los tiempos de eco corto y largo, y B es el sesgo de fondo espacialmente no uniforme debido a las no uniformidades de transmisión y recepción de RF, sensibilidades de la bobina, y/o sombreado en espiral. Las imágenes de magnitud son el resultado de la señal del tejido subyacente ponderada por el término de sesgo de fondo. A partir del posprocesamiento de MRsimCT, el término de sesgo se puede factorizar a partir del numerador y el denominador y eliminarlo de la expresión general.

MRsimCT se utilizó durante el resto de este estudio para calcular las correcciones de fase utilizando el algoritmo InSightec. Debido a que en este estudio solo se utilizaron tres cráneos, se utilizó una relación lineal nominal entre los valores de CT y MRsimCT para estimar las unidades Hounsfield (HU) de CT (Fig. 2). También se pueden utilizar regresiones lineales ajustadas a los datos39,41, aunque sólo son adecuadas cuando se dispone de grandes cantidades de datos. De lo contrario, la regresión lineal puede sobreajustarse a los datos y dar como resultado una pérdida de generalización.

Relación entre los valores de TC y MRsimCT. Los valores de MRsimCT antes del escalado de HUbone en (2) abarcan un rango de 0 a 1 y pueden usarse como una estimación de la fracción ósea. Para los parámetros de TC utilizados en este estudio, se calculó que el hueso puro tenía un valor de 2000 HU36. La línea negra representa la relación nominal entre los valores de CT y MRsimCT. Debido a que en este estudio solo se utilizaron tres cráneos ex vivo, el uso de una regresión lineal para predecir CT HU a partir de los valores de MRsimCT puede sobreajustarse a los datos. Por lo tanto, se utilizó la relación lineal nominal para predecir CT HU.

Se adquirieron escaneos ráster de hidrófonos 3D para cinco conjuntos de correcciones de fase: sin corrección, máscara de imagen binaria InSightec MR, InSightec MRsimCT, InSightec CT e hidrófono. La configuración experimental se muestra en la Fig. 3, y en la Fig. 4 se muestran ejemplos de imágenes de intensidad normalizada del cráneo A. Se pueden encontrar secciones transversales de tres planos de los puntos focales en las Figs complementarias. 4–6. Sin corrección de fase, el punto focal quedó desenfocado y desplazado del foco geométrico. Los métodos de corrección de fase lograron recuperar el punto focal en o cerca del foco geométrico, con presiones y posiciones variables. Utilizando el método del hidrófono a modo de comparación, la presencia del cráneo redujo la presión transmitida al 25 ± 3% en comparación con el campo libre. Los puntos focales se evaluaron utilizando seis métricas, que se muestran en la Fig. 5 y se resumen en la Tabla 1.

Configuración experimental utilizada en este estudio. Se utilizaron tres cráneos ex vivo para la experimentación. Cada uno de los tres cráneos se fijó a un marco de cabeza para garantizar un posicionamiento consistente. El marco de la cabeza se aseguró en un transductor de matriz en fase hemisférica InSightec de 670 kHz. Los datos se adquirieron con un hidrófono de aguja y un sistema posicionador de 3 ejes. Las ilustraciones fueron dibujadas por Sarah Hwang.

Escaneos rasterizados de sección transversal 2D del punto focal reenfocado (cráneo A). Se muestra la vista sagital. Estas secciones transversales son un subconjunto de los escaneos de volumen 3D adquiridos. Una x roja marca la posición del objetivo, que se colocó en el foco geométrico. El máximo del punto focal puede estar fuera del plano. La Figura 5 muestra métricas cuantitativas para los tres cráneos.

Rendimiento de formación de haces de diferentes tipos de imágenes con el objetivo colocado en el foco geométrico. (a) Presión objetivo y máxima (mostradas con colores más oscuros y más claros, respectivamente) cuando se opera el transductor a 20 W de potencia eléctrica. (b) Intensidad objetivo y máxima normalizadas con el método del hidrófono. (c) Error de posicionamiento del punto focal. (d) Volumen del punto focal. (e) Coeficiente de similitud de dados. Se muestran barras de desviación estándar.

Al enfocarse en el enfoque geométrico, la máscara de imagen binaria InSightec MR, InSightec MRsimCT e InSightec CT lograron un rendimiento de corrección de fase comparable con respecto a la intensidad objetivo normalizada, la intensidad máxima normalizada, el error de posicionamiento y el volumen del punto focal (Fig. 5, Tabla 1). . Se realizó un ANOVA de medidas repetidas unidireccional, seguido de una prueba de comparaciones múltiples de Tukey. No se observó ninguna diferencia estadística para ninguna de las métricas (Tabla complementaria 1). Al apuntar 5 mm a la izquierda del enfoque geométrico, InSightec MRsimCT e InSightec CT continuaron funcionando de manera similar, mientras que la máscara de imagen binaria InSightec MR experimentó una degradación en el rendimiento. En particular, las intensidades objetivo y máxima para la máscara de imagen binaria de RM de InSightec disminuyeron sustancialmente en comparación con el caso de enfoque geométrico (Tabla complementaria 2, Figura complementaria 8). Se realizaron un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales y una prueba de comparaciones múltiples de Tukey, y nuevamente no hubo diferencias estadísticas entre los tipos de imágenes para ninguna de las métricas (Tabla complementaria 3).

Para investigar si la relación lineal nominal entre CT y MRsimCT introdujo errores sistemáticos de formación del haz, además calculamos correcciones de fase utilizando una relación lineal ajustada a los datos (Figura complementaria 9). Las presiones objetivo se calcularon utilizando los análisis post hoc descritos en los métodos. No hubo diferencia estadística entre la relación lineal nominal y la relación lineal ajustada a los datos.

Un beneficio del uso de imágenes de RM es que se evita la necesidad de realizar el registro de imágenes entre imágenes de CT y RM. Al registrar imágenes de TC preoperatorias con imágenes de RM intraoperatorias, se pueden introducir errores de registro erróneo y reducir la eficacia de las correcciones de fase estimadas. Realizamos análisis de sensibilidad de errores para estimar la influencia de estos errores de registro. Cuando se aplicaron errores a lo largo de una dimensión, las intensidades objetivo normalizadas disminuyeron aproximadamente un 10% dentro de los 4 mm de desplazamiento (Fig. 6a) y dentro de los 4 grados de rotación (Fig. 6b). Se observó una pérdida del 20 % en la intensidad objetivo normalizada dentro de los 6 mm de desplazamiento y dentro de los 8 grados de rotación. El rendimiento de la corrección de fase fue menos sensible a los desplazamientos a lo largo del eje superior, lo que puede deberse a que los ángulos de incidencia se vieron menos afectados por los desplazamientos a lo largo de ese eje. En el caso de errores de rotación, el rendimiento fue igualmente sensible en los tres ejes cardinales.

Efectos del registro incorrecto de la TC sobre la intensidad objetivo normalizada. (a) Los errores de desplazamiento y (b) de rotación se aplicaron a lo largo de una sola dimensión. Los ejes están coloreados según sus dimensiones correspondientes.

En la práctica, existe un límite superior para los errores de desplazamiento y rotación debidos a errores de registro. Los límites superiores se aproximaron realizando registros manuales entre las imágenes de TC preoperatoria y de RM intraoperatoria, y luego se evaluó la variabilidad entre múltiples registros. Para dos pacientes, se realizaron registros manuales cinco veces cada uno. Cada registro se utilizó como "verdad sobre el terreno", mientras que los otros cuatro registros se utilizaron para calcular los errores de registro absolutos medios. En todos los registros de pacientes, los errores medios de desplazamiento fueron inferiores a 0,4 mm y los errores medios de rotación fueron inferiores a 2 grados. De acuerdo con la resolución del análisis de error de 1 mm y 1 grado para el desplazamiento y la rotación, respectivamente, asumimos un error de desplazamiento insignificante y centramos nuestros análisis en combinaciones de errores de rotación a lo largo de tres ejes diferentes. Cuando se aplicaron errores de rotación en dos dimensiones, la pérdida máxima de intensidad del objetivo normalizada dentro de un rango de ± 2 grados fue del 8,8%. Con errores de rotación en tres dimensiones, la pérdida máxima de intensidad del objetivo normalizada dentro de un rango de ± 2 grados fue del 9,4%.

En este estudio, comparamos la calidad de varios contrastes de RM para imágenes óseas y comparamos directamente la eficacia de varios tipos de imágenes para corregir las aberraciones de fase inducidas por el cráneo. Aunque las imágenes de máscara de imagen binaria de RM, MRsimCT y CT se comportaron de manera similar cuando se enfocaron en el enfoque geométrico, el rendimiento de la máscara de imágenes binarias de RM se degradó sustancialmente cuando se apuntó a 5 mm a la izquierda del enfoque geométrico. MRsimCT muestra un gran potencial para ser utilizado como alternativa a la TC. Cualitativamente, las imágenes exhiben un contraste óseo similar al de una tomografía computarizada y conservan información sobre la forma, el tamaño, el grosor y la composición ósea del cráneo. Cuantitativamente, ambos conjuntos de imágenes dieron como resultado intensidades de objetivo y pico, error de posicionamiento y volumen del punto focal similares. La investigación del registro erróneo de la TC mostró que, dentro de los límites prácticos de error, la reducción de la intensidad objetivo puede ser clínicamente relevante para los tratamientos de ablación.

Los rendimientos de formación de haces de InSightec MRsimCT e InSightec CT fueron comparables según seis métricas cuantitativas. Se utilizó el mismo algoritmo de corrección de fase InSightec estándar de atención en ambos tipos de imágenes, y los resultados sugieren que las imágenes MRsimCT ya pueden ser adecuadas para integrarse en el flujo de trabajo clínico existente para la planificación del tratamiento.

Molinero y cols. informaron anteriormente que una máscara de imagen binaria de RM funcionaba tan bien como la TC cuando se usaba con el método de trazado de rayos InSightec44. Incluso con una desviación de 10 mm del foco geométrico, el aumento de temperatura máxima medido por la termometría de RM y la posición del punto focal fueron altamente comparables, con menos del 2,3% y el 5,8% de diferencia, respectivamente. Los resultados del presente estudio muestran diferencias mayores entre la máscara de imagen binaria de RM y la TC, con una diferencia del 22,4 % en la intensidad máxima y una diferencia del 49,6 % en el error de posicionamiento al girar 5 mm a la izquierda del foco geométrico. El aumento en la diferencia de error de posición observado en este estudio podría deberse a la mayor resolución espacial de los escaneos ráster de hidrófonos (isotrópicos de 0,25 mm) en comparación con la termometría de resonancia magnética (típicamente 1,09 × 2,18 × 3 mm). El aumento en la diferencia de intensidad máxima aún no está claro, aunque podría deberse al uso de diferentes cráneos ex vivo o versiones de software InSightec. Desafortunadamente, no pudimos determinar si en ambos estudios se utilizaron los mismos cráneos o versiones de software.

Los análisis post hoc mostraron que no hubo diferencia estadística en el rendimiento de la formación de haces entre la relación lineal nominal y la relación lineal ajustada a los datos; sin embargo, existen un par de advertencias sobre el uso de esta última. Una advertencia es la posible pérdida de generalización cuando hay una pequeña cantidad de datos disponibles para el entrenamiento y prueba del modelo. Otra advertencia es la dependencia de la regresión lineal de los parámetros de adquisición de imágenes. Tanto los parámetros de adquisición de CT como de MR deben mantenerse constantes para mantener una relación estable entre sus valores de imagen. Por ejemplo, un cambio en la ganancia de recepción de RM durante la adquisición podría afectar drásticamente el mapeo de los valores de RM a CT. Los cambios en parámetros como la resolución, el ángulo de giro de la RM o el voltaje del tubo de TC45 también tendrían efectos no despreciables. Existen desafíos para mantener un conjunto fijo de parámetros de adquisición de imágenes entre operadores y sitios de imágenes; A pesar del protocolo de imágenes de TC establecido por InSightec, todavía existe variabilidad en los parámetros de adquisición de TC. De manera similar, también habrá desafíos para mantener un conjunto fijo de parámetros de adquisición de RM entre operadores y sitios. Por lo tanto, para estudios futuros, será de gran importancia tener en cuenta los parámetros de adquisición de imágenes tanto para RM como para TC.

Hasta este punto, MRsimCT y CT se compararon en función de su rendimiento en el mejor de los casos. En este estudio, ambos conjuntos de imágenes quedaron bien registrados en el transductor hemisférico debido al uso de marcadores fiduciales en cada soporte de cabezal. Por el contrario, durante los tratamientos clínicos, las imágenes de TC preoperatorias deben registrarse en imágenes de RM intraoperatorias sin el uso de marcadores fiduciales. Además, el registro de las imágenes de resonancia magnética intraoperatoria es un desafío adicional debido a los artefactos de falta de homogeneidad B1 creados por el transductor hemisférico de ultrasonido y el agua que rodea la cabeza. Este proceso puede introducir errores de registro, lo que puede reducir la efectividad de las correcciones de fase estimadas. Por lo tanto, aplicar errores de desplazamiento y rotación a las imágenes de TC registradas (y no introducir ningún error de registro en las imágenes de MRsimCT) permitió una comparación más justa entre MRsimCT y TC.

Los errores de registro redujeron la intensidad objetivo normalizada en una cantidad no despreciable que puede ser clínicamente relevante para los tratamientos de ablación. Aunque existe un gran espacio de parámetros de errores de registro erróneo que conducen a grandes pérdidas de intensidad, en la práctica, es probable que los errores estén limitados a ± 2 grados de rotación a lo largo de cada dimensión. Dentro de este rango, la pérdida máxima de intensidad objetivo normalizada fue del 8,8% cuando los errores estaban presentes en dos dimensiones y del 9,4% cuando los errores estaban en tres dimensiones. Para los tratamientos de ablación, es posible que esta pérdida de intensidad no afecte drásticamente a los pacientes cuyos cráneos permiten una transmisión eficiente de la ecografía. Sin embargo, para pacientes con cráneos muy aberrantes o atenuados, la pérdida de intensidad podría ser la diferencia entre lograr con éxito o sin éxito la temperatura ablativa deseada en el objetivo. La limitación a menudo no es la potencia de salida del transductor, sino más bien la mayor incomodidad del paciente cuando se opera a altas potencias.

Aunque los resultados de MRsimCT versus TC son alentadores, deben considerarse con las limitaciones de este estudio. En primer lugar, los experimentos se realizaron en sólo tres cráneos, una muestra pequeña que puede no ser representativa de toda la población de pacientes. Será necesario realizar una investigación de cráneos adicionales, que idealmente abarcarán un rango más amplio de valores de DEG. En segundo lugar, sólo se utilizaron dos objetivos para la corrección de fase. Aunque esto puede ser suficiente para tratamientos que requieren una pequeña ventana de tratamiento, será necesaria más investigación con dirección electrónica. En tercer lugar, las comparaciones entre los tres tipos de imágenes se realizaron utilizando únicamente el algoritmo de trazado de rayos InSightec estándar de atención. Si en su lugar se utilizara un método de simulación más preciso, podría haber diferencias más pronunciadas en el rendimiento entre los tipos de imágenes. Aunque las conclusiones presentadas en este estudio son aplicables al estándar de atención actual, es posible que deban revisarse al considerar nuevos algoritmos de corrección de fase utilizados en el futuro. Estas limitaciones del estudio motivan importantes trabajos futuros para adquirir datos adicionales y caracterizar la efectividad de MRsimCT versus TC para la planificación del tratamiento transcraneal.

En comparación con el uso de imágenes de TC para la planificación del tratamiento, el uso de imágenes de MRsimCT produjo resultados similares. El uso de imágenes de RM como alternativa a las imágenes de TC tiene gran relevancia para los tratamientos de ablación FUS transcraneal. Reduciría los errores de formación de haces debidos a errores de registro y evitaría la exposición del paciente a radiaciones ionizantes. Estas mejoras también son muy relevantes para aplicaciones de neuromodulación y apertura de la barrera hematoencefálica, que actualmente se están traduciendo para uso humano.

En este estudio se utilizaron tres cráneos humanos ex vivo. El protocolo fue aprobado por el Programa Anatómico del Estado de Virginia y toda la investigación se realizó de acuerdo con las pautas especificadas por el Programa Anatómico del Estado de Virginia, los protocolos de investigación médica de la Universidad de Virginia y la Junta de Revisión Institucional para la Investigación en Ciencias de la Salud de la Universidad de Virginia. Se obtuvo el consentimiento informado de los donantes y sus familiares más cercanos para utilizar los cráneos de los donantes para investigaciones científicas.

Cada uno de los cráneos se fijó a un marco de cabeza antes de la experimentación para garantizar un posicionamiento reproducible entre experimentos (Fig. 3). Antes de tomar imágenes u otros experimentos, los cráneos se desgasificaron durante la noche con una cámara de vacío acrílica de Abbess Instruments. Después de la desgasificación, los cráneos se transfirieron a bolsas de polietileno de baja densidad en preparación para la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM). Las transferencias se realizaron sin exponer los cráneos al aire. Se utilizó un margen de 40 mm de agua desgasificada entre el cráneo y el material de la bolsa para evitar artefactos de susceptibilidad a la RM.

Las tomografías computarizadas (TC) de los tres cráneos se adquirieron utilizando parámetros de TC aprobados por el protocolo de imágenes de detección de pacientes de InSightec (Tabla 2). También se informan los índices de densidad del cráneo (SDR). En general, la SDR es una medida de la homogeneidad de la composición ósea en una escala de 0 a 1, donde una SDR más alta se asocia con una mayor homogeneidad.

Las imágenes de resonancia magnética (RM) de tiempo de eco ultracorto (UTE) se adquirieron en un escáner Siemens 3T Prisma MR con una bobina de cabeza clínica de transmisión-recepción circularmente polarizada 3T (Siemens Healthcare GmbH). Se utilizó una secuencia de pila de espirales 3D46 con TE 50 μs y 2510 μs, TR 11 ms, ángulo de giro de 20 grados, 1049 entrelazados de espirales y tamaño de matriz de 416 × 416 × 192 para una resolución nominal de 0,82 × 0,82 × 0,80 mm. asumiendo que no hay desintegración de T2*. Las imágenes UTE se utilizaron para generar imágenes de TC simulada por RM (MRsimCT)38 utilizando la siguiente expresión:

donde MTEshort es la imagen de magnitud del tiempo de eco corto, MTElong es la imagen de magnitud del tiempo de eco largo y HUbone es la HU máxima del hueso. Se calculó que HUbone era 2000 HU para los parámetros de TC utilizados en este estudio utilizando coeficientes de atenuación de masa y hueso ρ para hueso y agua informados por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología36,47 (Figura complementaria 10). Supusimos un voltaje de tubo efectivo de 60 kV para un espectro de 120 kVp porque los datos del espectro no estaban disponibles para nosotros. Antes del escalado de HUbone, los valores de MRsimCT abarcaban un rango de 0 a 1 y se pueden utilizar como estimación de la fracción ósea. Un valor de 0 indica agua o una pequeña proporción de hueso en el vóxel y un valor de 1 indica una gran proporción de hueso. Por lo tanto, realizar el escalado HUbone proporciona una relación nominal con la cual predecir CT HU. Aunque también se podría haber utilizado una regresión lineal entre los valores de CT HU y MRsimCT, es posible que se ajuste demasiado a los datos porque en este estudio solo se utilizaron tres cráneos. Las máscaras de imágenes binarias de RM se generaron utilizando un umbral de 0 HU. Los vóxeles óseos se configuraron en 1000 HU y todos los demás vóxeles se configuraron en -1000 HU44. La creación de máscaras de imágenes binarias de RM como las describen Miller et al.44 presentó la oportunidad de comparar los resultados de este estudio con los resultados de ese estudio. Esto fue interesante porque ambos estudios se realizaron en la Universidad de Virginia utilizando el mismo equipo InSightec. Como alternativa a la máscara de imagen binaria de RM, se puede añadir complejidad adicional; un enfoque de cráneo de múltiples capas sería un paso intermedio entre el método de máscara de imagen binaria de RM y el método MRsimCT. Como se ve en la Fig. 1, hay suficiente contraste óseo para delimitar entre el hueso cortical y trabecular. Se podrían asignar a las capas óseas valores de HU nominales o valores de HU promedio calculados a partir de una cohorte de pacientes. En este estudio, para utilizar los resultados de Miller et al.44 como puntos de comparación, se utilizó una máscara de imagen binaria de RM en lugar de una máscara de imagen multicapa.

En este estudio se investigaron otros dos contrastes de RM: –log(TE corto)39 y TE corto-TE largo38. Antes de calcular –log(TE corto), el sesgo de fondo espacialmente no uniforme se eliminó de las imágenes de magnitud utilizando un algoritmo de corrección de sesgo informado por Wiesinger et al.39 (para estos datos, K = 60 niveles de resolución y un filtro de paso bajo tres veces mayor que la región de interés más pequeña). Para el cálculo de TE corto-TE largo, no se eliminó el sesgo de fondo.

El cráneo y el marco de la cabeza se aseguraron en un transductor de matriz en fase hemisférica InSightec Exablate 4000 de 670 kHz y se colocaron en la orientación clínica; la porción anterior del cráneo estaba más cerca de la porción anterior del transductor. Se montó un hidrófono de aguja Onda HNA-0400 en un sistema posicionador de 3 ejes Onda y se utilizó para realizar escaneos ráster 3D del perfil de la viga.

Antes de la sonicación del cráneo, la posición del foco geométrico en el agua se determinó mediante una serie de escaneos rasterizados 2D. Se encendieron todos los elementos del transductor y se localizó la posición del punto focal alternando entre los planos de exploración axial, coronal y sagital y centrando el sistema en la posición con presión máxima. En la figura complementaria 11 se muestra una sección transversal de tres planos del punto focal en el agua.

La estación de trabajo InSightec se operó en modo de investigación y se le suministraron correcciones de fase antes de cada sonicación. Todos los elementos se dispararon simultáneamente mientras el hidrófono se rastreaba en una cuadrícula de campo de visión de 5 × 5 × 5 mm. Esta cuadrícula 3D se adquirió con 21 escaneos sagitales individuales de 5 × 5 mm con tamaños de paso en el plano y a través del plano de 0,25 mm. Para cada cráneo, los datos de las 21 exploraciones sagitales y de todos los esquemas de corrección de fase se adquirieron el mismo día. El esquema de pulsaciones fue de 2 ms encendido y 50 ms apagado usando 20 W de energía eléctrica. Se utilizó un osciloscopio Agilent DS07012B y el software Soniq de Onda para registrar los voltajes pico a pico, que luego se convirtieron en amplitudes de presión e intensidad.

Para modelar con precisión la configuración experimental en el sistema InSightec, se determinó la posición y orientación del cráneo con respecto al transductor. No fue necesario el registro entre el cráneo y el marco de la cabeza, porque su posición y orientación relativas se capturaron en las imágenes de TC y RM. El marco de la cabeza se fabricó de acuerdo con las especificaciones de diseño asistido por computadora (CAD), en las que también se especificaba la posición del marco de la cabeza con respecto al transductor. Se aplicaron epoxi ocho perlas de tantalio de 2 mm de diámetro sobre el marco de la cabeza en ubicaciones específicas indicadas en el CAD. Estas perlas se instalaron antes de la obtención de imágenes y sirvieron como marcadores fiduciales para registrar las imágenes en el transductor (Figura complementaria 12). El centroide de cada cuenta se utilizó como su posición en el espacio de la imagen. Se realizó un registro de mínimos cuadrados basado en la descomposición de valores singulares15,37,48 para lograr un registro puntual entre las posiciones de los marcadores fiduciales en la imagen y el espacio del transductor. La matriz de transformación que registra los dos sistemas de coordenadas es:

donde Ptransducer es una matriz de 3 × 8 de posiciones de marcadores fiduciales en el espacio del transductor, Pimage es una matriz de 3 × 8 de posiciones de marcadores fiduciales en el espacio de la imagen, R es una matriz de rotación de 3 × 3 y Tr es una matriz de traducción de 3 × 8. La matriz de rotación R se calcula como

donde U y V son las matrices unitarias de la descomposición en valores singulares de la matriz H

y donde pimage,i es un vector de posición de 3 × 1 del i-ésimo marcador fiduciario en el espacio de la imagen, ptransducer,i es un vector de posición de 3 × 1 del i-ésimo marcador fiduciario en el espacio del transductor, y T es el operador de transposición. Con valores para Pimage, Ptranducer y R, la matriz de traducción Tr se puede calcular usando (3). La matriz de transformación resultante se utilizó para volver a muestrear las imágenes en el espacio del transductor para crear un conjunto de imágenes registradas. Se utilizaron cortes axiales con una resolución de 0,5 × 0,5 × 1 mm para las imágenes de máscara de imagen binaria de RM, MRsimCT y CT.

Se seleccionaron como objetivos el foco geométrico y 5 mm a la izquierda del foco geométrico, y se utilizaron cuatro métodos diferentes para estimar las correcciones de fase. Estos métodos fueron (1) trazado de rayos InSightec con entradas de máscara de imagen binaria de RM, (2) trazado de rayos InSightec con entradas de imágenes MRsimCT, (3) trazado de rayos InSightec con entradas de imágenes de CT y (4) hidrófono.

El método de trazado de rayos InSightec requiere modelos computacionales de los cráneos para calcular las correcciones de fase. Estos modelos de cráneo se generaron utilizando máscara de imagen binaria de RM, MRsimCT o imágenes de TC de los cráneos, que primero se registraron en el transductor como se describe anteriormente.

Aunque el método de trazado de rayos InSightec sigue siendo propietario, pudimos calcular las correcciones de fase utilizando la estación de trabajo InSightec en modo clínico. Después de cargar la máscara de imagen binaria de RM registrada, MRsimCT o imágenes de TC, seguimos el flujo de trabajo clínico para la planificación del tratamiento (Figura complementaria 13). Debido a que el cráneo ya estaba registrado en el transductor en estas imágenes, no fue necesario ningún registro adicional. Debajo del capó, la estación de trabajo InSightec asigna valores de vóxeles de imágenes a propiedades acústicas, que luego se utilizan para calcular las correcciones de fase. Las correcciones de fase se pueden encontrar en los registros del sistema.

Mientras que el método InSightec requiere modelos del cráneo para calcular las correcciones de fase, el método del hidrófono tiene en cuenta directamente las aberraciones del cráneo utilizando datos experimentales. Los elementos individuales se dispararon secuencialmente y sus señales de series temporales se midieron con el hidrófono colocado en el foco geométrico. La duración del pulso utilizada fue de 3 ms a 375 W de potencia eléctrica, la frecuencia de muestreo fue de 15 MHz y la duración del muestreo fue de 7 ms. Los datos se adquirieron para los 1024 elementos transductores utilizando un TiePie Handyscope HS6 Diff y un preamplificador Panametrics modelo 5676.

Se utilizaron seis métricas cuantitativas para evaluar el rendimiento de la corrección de fase. Las presiones de los puntos focales se indexaron en la posición objetivo y en la posición de presión máxima. Las intensidades se calcularon y normalizaron según los resultados del método de corrección de fase del hidrófono, el estándar de oro para recuperar la intensidad máxima. Esta normalización eliminó la influencia de la atenuación dependiente del cráneo y permitió comparar el rendimiento de la corrección de fase entre cráneos. Los errores de posicionamiento se calcularon como la diferencia entre la posición objetivo y la posición del punto focal, definida como el vóxel de presión máxima. El volumen del punto focal se midió a presión en todo el ancho, la mitad del máximo.

Se realizaron análisis post hoc de (i) la relación MRsimCT a CT y (ii) el registro incorrecto de CT. Para realizar estos análisis, se aplicaron correcciones de fase a datos de series temporales de un solo elemento adquiridos previamente con el método del hidrófono, que se detalla en la sección "Métodos de corrección de fase". Según el principio de superposición, la presión neta del punto focal es equivalente a la suma de las presiones aportadas por los elementos individuales. Debido a que los datos de un solo elemento solo se adquirieron en la posición objetivo, solo se pudo calcular la presión objetivo para estos análisis. La presión objetivo resultante de cualquier conjunto de correcciones de fase se puede determinar mediante la siguiente expresión:

donde P es la presión promediada durante 100 ciclos, si son los datos de la serie temporal para el elemento i y \({\phi}\)i es la corrección de fase para el elemento i calculada con uno de los métodos. Los análisis mediante este método eliminaron la necesidad de volver a adquirir datos de escaneo ráster para cada conjunto de nuevas correcciones de fase y redujeron sustancialmente la cantidad de adquisiciones de datos necesarias.

Para investigar los efectos del registro incorrecto de la TC, se aplicaron desplazamientos y rotaciones a las imágenes de TC registradas antes de calcular las correcciones de fase. Los errores de registro erróneo pueden cubrir un gran espacio de parámetros debido a seis grados de libertad: tres direcciones de desplazamiento y tres ejes de rotación. Por lo tanto, para reducir la complejidad de los análisis y la visualización de datos, primero evaluamos el rendimiento de la corrección de fase con errores aplicados en una dimensión. Los errores de desplazamiento se aplicaron en incrementos de 1 mm a lo largo de los ejes izquierda-derecha, posterior-anterior o superior-inferior. Los errores de rotación se aplicaron a lo largo de los mismos ejes, con el origen centrado en el punto focal. Se aplicaron incrementos de 1 grado hasta ± 10 grados, después de lo cual se aplicaron incrementos de 5 grados. Se recalcularon las correcciones de fase para cada modelo de cráneo desplazado o rotado. Luego se realizaron análisis post hoc para evaluar los efectos del registro incorrecto en la presión objetivo resultante.

Elías, WJ et al. Un estudio piloto de talamotomía por ultrasonido focalizado para el temblor esencial. N. inglés. J. Med. 369, 640–648 (2013).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Coluccia, D. y col. Primera ablación térmica no invasiva de un tumor cerebral con ultrasonido focalizado guiado por RM. J. Ther. Ultrasonido 2, 17 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Magara, A. y col. Primera experiencia con ultrasonido focalizado guiado por RM en el tratamiento de la enfermedad de Parkinson. J. Ther. Ultrasonido 2, 11 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Martínez-Fernández, R. et al. Subtalamotomía por ultrasonido focalizado en pacientes con enfermedad de Parkinson asimétrica: un estudio piloto. Lanceta Neurol. 17, 54 (2018).

Artículo PubMed Google Scholar

Legon, W. y col. La ecografía transcraneal focalizada modula la actividad de la corteza somatosensorial primaria en humanos. Nat. Neurociencias. 17, 322–329 (2014).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Lee, W. y col. La ecografía transcraneal enfocada guiada por imágenes estimula la corteza somatosensorial primaria humana. Ciencia. Rep. 5, 8743 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Lee, W. y col. Estimulación ultrasónica focalizada transcraneal de la corteza visual primaria humana. Ciencia. Rep. 6, 34026 (2016).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Patrick, JT y cols. Ultrasonido y barrera hematoencefálica. En Consenso sobre hipertermia para la década de 1990 (eds Bicher, HI et al.) (Springer, 1990).

Google Académico

Hynynen, K. & Mcdannold, N. Apertura focal de la barrera hematoencefálica guiada por imágenes en conejos. Radiología 220, 640–646 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Mcdannold, N., Arvanitis, CD, Vykhodtseva, N. & Livingstone, MS Interrupción temporal de la barrera hematoencefálica mediante el uso de ultrasonido y microburbujas: evaluación de seguridad y eficacia en macacos Rhesus. Soy. Asociación. Res. Cáncer. 72, 3652–3664 (2012).

Artículo CAS Google Scholar

Downs, ME, Buch, A., Karakatsani, ME, Konofagou, EE y Ferrera, VP Apertura de la barrera hematoencefálica en primates no humanos que se comportan mediante ultrasonido enfocado con microburbujas administradas sistémicamente. Ciencia. Rep. 5, 15076 (2015).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Vyas, U. et al. Predicción de la variación en la respuesta térmica del sujeto durante la cirugía de ultrasonido enfocado guiada por resonancia magnética transcraneal: comparación en diecisiete conjuntos de datos de sujetos. Medicina. Física. 43, 5170–5180 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Kyriakou, A. y col. Una revisión de técnicas de compensación numéricas y experimentales para aberraciones de fase inducidas por el cráneo en ultrasonido focalizado transcraneal. En t. J. Hyperth. 30, 36–46 (2014).

Artículo de Google Scholar

Kyriakou, A., Neufeld, E., Werner, B., Székely, G. & Kuster, N. Modelado acústico y térmico de onda completa de la propagación del ultrasonido transcraneal e investigación de técnicas de corrección de aberraciones inducidas por el cráneo: un estudio de viabilidad. J. Ther. Ultrasonido 3, 11 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Jin, C., Moore, D., Snell, J. y Paeng, D. Un conjunto de herramientas de corrección de fase de código abierto para ultrasonido enfocado transcraneal. BMC Biomedicina. Ing. 2, 1-11 (2020).

Artículo de Google Scholar

Connor, C., Clement, G. y Hynynen, K. Un modelo unificado para la velocidad del sonido en el hueso craneal basado en la optimización de algoritmos genéticos. Física. Medicina. Biol. 47, 3925–3944 (2002).

Artículo PubMed Google Scholar

Aubry, JF, Tanter, M., Pernot, M., Thomas, JL y Fink, M. Demostración experimental de enfoque adaptativo transcráneo no invasivo basado en tomografías computarizadas previas. J. acústico. Soc. Soy. 113, 84–93 (2003).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Jones, RM y Hynynen, K. Comparación de enfoques analíticos y numéricos para la corrección de aberraciones basada en TC en imágenes acústicas pasivas transcraneales. Física. Medicina. Biol. 61, 23-36 (2016).

Artículo PubMed Google Scholar

Marsac, L. y col. Optimización ex vivo de un modelo heterogéneo de velocidad del sonido del cráneo humano para ultrasonido focalizado transcraneal no invasivo a 1 MHz. En t. J. Hyperth. 33, 6350 (2017).

Artículo de Google Scholar

Marquet, F. y col. Terapia de ultrasonido transcraneal no invasivo basada en una tomografía computarizada 3D: validación del protocolo y resultados in vitro. Física. Medicina. Biol. 54, 2597–2613 (2009).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Deffieux, T. & Konofagou, E. Estudio numérico de un sistema de ultrasonido enfocado transcraneal simple aplicado a la apertura de la barrera hematoencefálica. Traducción IEEE. Ultrasonido. Ferroeléctrico. Frec. Control 57, 2637–2653 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Pichardo, S. & Hynynen, K. Caracterización multifrecuencia de la velocidad del sonido para la transmisión longitudinal en cráneos humanos recién extirpados. Física. Medicina. Biol. 1215, 282–286 (2011).

Google Académico

Leduc, N., Okita, K., Sugiyama, K., Takagi, S. y Matsumoto, Y. Control de enfoque en la terapia HIFU asistido por simulación de inversión de tiempo con un procedimiento iterativo para la eliminación de puntos calientes. J. Biomecánica. Ciencia. Ing. 7, 43–56 (2012).

Artículo de Google Scholar

Bouchoux, G., Shivashankar, R., Abruzzo, TA y Holland, CK Estudio in silico de campos de ultrasonido transcraneal de baja frecuencia en pacientes con accidente cerebrovascular isquémico agudo. Médico de ultrasonido. Biol. 40, 1154-1166 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Pulkkinen, A., Werner, B., Martin, E. y Hynynen, K. Simulaciones numéricas de neurocirugía funcional por ultrasonido clínicamente enfocada. Física. Medicina. Biol. 59, 1679-1700 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Jones, RM y Reilly, MAO Demostración experimental de imágenes acústicas pasivas en la cavidad del cráneo humano utilizando correcciones de aberración basadas en TC. Medicina. Física. 42, 4385 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Arriba, CB, White, PJ y McDannold, Nueva Jersey Ablación no térmica de objetivos cerebrales profundos: un estudio de simulación en un modelo animal grande. Medicina. Física. 43, 870–882 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Robertson, JLB, Cox, BT, Jaros, J. y Treeby, BE Simulación precisa de la propagación del ultrasonido transcraneal para neuromodulación y estimulación ultrasónica. J. acústico. Soc. Soy. 141, 1726-1738 (2017).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Robertson, J., Martin, E., Cox, B. y Treeby, BE Sensibilidad de campos de ultrasonido transcraneales simulados a mapas de propiedades del medio acústico. Física. Medicina. Biol. 62, 2559 (2017).

Artículo PubMed Google Scholar

Mcdannold, N., White, PJ y Cosgrove, R. Enfoque Elementwise para simular la ablación térmica por ultrasonido focalizada guiada por resonancia magnética transcraneal. Física. Rev. Res. 1, 033205 (2019).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Maimbourg, G. y col. Enfoque ultrasónico transcraneal computacionalmente eficiente: aprovechando la longitud de alta correlación del cráneo humano. Traducción IEEE. Ultrasonido. Ferroelect. Frec. contra. 67, 1993 (2020).

Artículo de Google Scholar

Vyas, U. & Christensen, D. Simulaciones de haz de ultrasonido en geometrías de tejido no homogéneas utilizando el método del espectro angular híbrido. Traducción IEEE. Ultrasonido. Ferroeléctrico. Frec. Control 59, 1093–1100 (2012).

Artículo PubMed Google Scholar

Almquist, S., de Bever, J., Merrill, R., Parker, D. y Christensen, D. Un método de corrección de la aberración de fase de onda completa para terapias cerebrales transcraneales con ultrasonido enfocado de alta intensidad. Año. En t. Conf. Ing. IEEE. Medicina. Biol. Soc. 2014, 310–313 (2014).

PubMed Google Académico

Almquist, S., Parker, DL y Christensen, DA Simulación de transductores hemisféricos para tratamientos HIFU transcraneales utilizando el enfoque híbrido del espectro angular. J. Ther. Ultrasonido 3, P9 (2015).

Artículo PubMed Central Google Scholar

Almquist, S., Parker, DL y Christensen, DA Método rápido de corrección de la aberración de fase de onda completa para terapias transcraneales de ultrasonido focalizado de alta intensidad. J. Ther. Ultrasonido 4, 30 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Leung, SA, Webb, TD, Bitton, RR, Ghanouni, P. y Pauly, KB Un marco de simulación de haz rápido para ultrasonido enfocado transcraneal. Ciencia. Representante https://doi.org/10.1038/s41598-019-43775-6 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Leung, SA y cols. Corrección de fase de ultrasonido focalizado transcraneal mediante el método del espectro angular híbrido. Ciencia. Representante https://doi.org/10.1038/s41598-021-85535-5 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Johnson, EM, Vyas, U., Ghanouni, P., Pauly, KB y Pauly, JM Mejora de la especificidad del hueso cortical en imágenes de resonancia magnética UTE. Magn. Reson. Medicina. https://doi.org/10.1002/mrm.26160 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Wiesinger, F. y col. Imágenes óseas por resonancia magnética cero TE en la cabeza. Magn. Reson. Medicina. 114, 107-114 (2016).

Artículo de Google Scholar

Wiesinger, F., Bylund, M., Yang, J. & Kaushik, S. Resonancia magnética en medicina conversión de imágenes pseudo-CT basada en TE cero en la cabeza y su aplicación en la corrección de atenuación PET/MR y radioterapia guiada por RM planificación. Magn. Reson. Medicina. 80, 1440-1451. https://doi.org/10.1002/mrm.27134 (2018).

Artículo PubMed Google Scholar

Guo, S. y col. Viabilidad de imágenes de tiempo de eco ultracorto utilizando modelado térmico y acústico de onda completa para la planificación de ultrasonido enfocado guiado por resonancia magnética transcraneal (tcMRgFUS). Física. Medicina. Biol. https://doi.org/10.1088/1361-6560/ab12f7 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Su, P., Guo, S., Roys, S., Maier, F. y Bhat, H. Intervenciones de ultrasonido focalizado guiadas por imágenes de resonancia magnética transcraneal utilizando TC sintetizada de aprendizaje profundo. Soy. J. Neuroradiol. 41, 1–8 (2020).

Artículo de Google Scholar

Koh, H., Park, TY, Chung, YA, Lee, J. y Kim, H. Simulación acústica para ultrasonido enfocado transcraneal utilizando CT sintética basada en GAN. IEEE J. Biomed. Informe de salud. 26, 161-171 (2022).

Artículo PubMed Google Scholar

Miller, GW, Eames, M., Snell, J. y Aubry, JF RM con tiempo de eco ultracorto versus TC para la corrección de la aberración del cráneo en ultrasonido transcraneal enfocado guiado por RM: comparación in vitro en calvaria humana. Medicina. Física. 42, 2223–2233 (2015).

Artículo PubMed Google Scholar

Webb, TD y cols. Mediciones de la relación entre las unidades CT Hounsfield y la velocidad acústica y cómo cambia con la energía de los fotones y el método de reconstrucción. Traducción IEEE. Ultrasonido. Ferroeléctrico. Frec. Controlar 65, 1-20 (2018).

Artículo de Google Scholar

Mugler, JP y cols. Imágenes pulmonares UTE con apnea mediante una adquisición de pila de espirales. (Sociedad Internacional de Imágenes por Resonancia Magnética, 2015).

Hubbell, JH y Seltzer, SM Tablas de coeficientes de atenuación de masa de rayos X y coeficientes de absorción de energía de masa. (Instituto Nacional de Tecnología Estándar, 2004).

Arun, K., Huang, T. & Blostein, S. Ajuste de mínimos cuadrados de dos conjuntos de puntos 3D. Traducción IEEE. Patrón Anal. Mach. Intel. 9, 698–700 (1987).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

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Los autores desean agradecer a la Focused Ultrasound Foundation por su apoyo, a Nathaniel Kelm por su ayuda con el hardware InSightec y a Sarah Hwang por las ilustraciones utilizadas en este artículo.

La financiación fue proporcionada por los Institutos Nacionales de Salud (R01 MH111825 y R01 EB028773).

Departamento de Bioingeniería, Universidad de Stanford, Stanford, CA, EE. UU.

Steven A. Leung y Kim Traseros Pauly

Focused Ultrasound Foundation, Charlottesville, VA, EE. UU.

David Moore y John Snell

Departamento de Ingeniería Biomédica, Universidad de Virginia, Charlottesville, VA, EE. UU.

Yekaterina Gilbo, Craig H. Meyer y G. Wilson Miller

Departamento de Cirugía Neurológica, Universidad de Virginia, Charlottesville, VA, EE. UU.

John Snell

Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Stanford, Stanford, CA, EE. UU.

Taylor D. Webb y Kim Colillas Pauly

Departamento de Radiología e Imágenes Médicas, Universidad de Virginia, Charlottesville, VA, EE. UU.

Craig H. Meyer y G. Wilson Miller

Departamento de Radiología, Universidad de Stanford, Stanford, CA, EE. UU.

Pejman Ghanouni y Kim Butts Pauly

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SAL diseñó los experimentos, analizó los datos y preparó el manuscrito. SAL y DM adquirieron los datos de la ecografía. SAL, DM, YG, CHM y GWM adquirieron los datos de RM. JS brindó asistencia con el análisis de datos. TDW, PG y KBP brindaron muchas discusiones valiosas. KBP supervisó la investigación. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Steven A. Leung.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado al autor(es) original(es) y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

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Leung, SA, Moore, D., Gilbo, Y. et al. Comparación entre imágenes por resonancia magnética y tomografía computarizada utilizadas para corregir las aberraciones de fase inducidas por el cráneo durante la ecografía focalizada transcraneal. Informe científico 12, 13407 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-17319-4

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Recibido: 15 de noviembre de 2021

Aceptado: 25 de julio de 2022

Publicado: 04 de agosto de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17319-4

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