用于功能性超声脑激活映射的空减影成像

《Ultrasonics》：Null Subtraction Imaging for functional ultrasound brain activation mapping

　　

# 空减法成像（NSI）在功能超声成像中的空间分辨率增强

## 摘要

空减法成像（NSI）是一种非线性波束形成方法，通过组合多种接收调窗和减法运算来增强超声成像的空间分辨率。在NSI中，调窗设计中引入了直流偏移（DC offset）参数，用于控制有效波束模式的主瓣锐化程度，从而调节空间分辨率。本文将近空减法成像应用于大脑的功能超声（fUS）成像，并将其性能与传统延迟相加（DAS）波束形成进行了比较。为此，我们进行了脑血容量（CBV）变化的数值模拟，以及对接受周期性须叶刺激的全麻野生型小鼠的实验。激活图通过对模拟或采集的CBV信号与刺激模式进行相关性分析计算得出。我们采用了多项互补指标来表征空间定位、边界锐度、血管重叠、信噪比（SNR）和功能可检测性。数值模拟使我们能够将空间分辨率的提升与由SNR驱动的激活图变化区分开来。模拟结果表明，NSI可获得更空间局域化的激活图，并证明这种空间分辨率的改善独立于检测灵敏度，尽管NSI的分辨率优势取决于成像系统的输入SNR。实验结果与模拟一致，表明NSI可获得更空间局域化的激活图。然而，在低直流偏移值下，NSI表现出CBV信号噪声增加和相对于DAS检测灵敏度降低的现象，反映了空间定位与灵敏度之间的权衡。在我们的成像配置中，DC ≈ 0.5 附近的工作范围提供了这些效应之间的实用平衡。总体而言，这些结果确立了NSI作为一种增强功能激活图谱中空间定位的有前景策略，并为指导直流参数选择提供了定量框架。

## 引言

功能脑成像已确立为神经科学中的一项有力工具[1]。过去十年间，功能超声（fUS）[2]作为一种有前景的替代方案应运而生，通过直接估计脑血容量（CBV）的变化[3]、[4]，实现对深部脑区域的功能成像。fUS整合了两种成熟的超声成像模式：超快成像（每秒可采集数千帧）和功率多普勒成像（通过红细胞反射的声回波来可视化血流，红细胞充当天然超声散射体）。

通过以超快速率（通常为5至15 kHz）采集数百帧并随后进行时间积分，可生成超快功率多普勒（uDoppler）图像。该技术的信噪比（SNR）比传统功率多普勒成像序列高出最多十倍。灵敏度的提升使得能够检测到使用标准多普勒方法难以发现的细微CBV变化[2]、[5]。在fUS中，uDoppler图像通常以1至10 Hz的时间采样率采集，从而能够通过神经血管耦合引起的CBV变化来评估脑功能。由于神经元储存能量储备的能力有限，神经元活动的增加会提高对葡萄糖和氧气的局部代谢需求，触发血管扩张和相应的血流增加（充血）[6]、[7]、[8]、[9]、[10]、[11]、[12]、[13]。这为神经元活动提供了间接度量，既包括静息状态条件[14]、[15]、[16]，也包括对外部刺激的反应。fUS已成功用于在大鼠[18]、非人灵长类动物[19]和人类[20]、[21]、[22]中绘制大脑活动在不同认知状态下的动力学和连接性图谱[17]，使其成为现代神经科学中强大且通用的工具[1]、[3]、[4]。然而，fUS的空间分辨率受限于衍射极限，大约对应超声波长的二分之一。

一种改善空间分辨率的潜在方法涉及提高发射频率；然而，由于衰减随频率增加而增大，这会显著降低超声波束的穿透深度。作为替代方案，近年来开发了几种超声技术，可在不损失成像深度的情况下增强空间分辨率。其中之一是超声定位显微镜（ULM），它利用注入血液中的微泡（直径约2.5 μm）生成脑血流的超分辨图像[23]、[24]、[25]。在较长的采集期内（通常为10分钟量级），以高帧率（约1 kHz）记录超声图像。在后处理阶段，应用定位算法以亚像素分辨率确定单个微泡的位置。随后，跟踪算法重建微泡随时间的轨迹。这些轨迹的累积可产生详细的微血管网络图像，其空间分辨率比功率多普勒成像高出最多十倍[23]、[25]。最近，ULM已被适配用于脑血流的动态研究，包括功能超声定位显微镜（fULM）[26]和血管搏动成像[27]。然而，ULM存在一些局限性，包括较长的采集时间、相关的高计算成本以及对微泡注射的要求。尽管微泡的使用被认为是安全的，但它仍然是一种侵入性操作，可能不适合所有实验或临床条件，且其临床应用目前仅获准用于有限的适应症。

为了克服与微泡注射相关的局限性，正积极探索不使用对比剂微泡的新方法。利用红细胞进行超分辨成像（SURE imaging）是一种新颖的方法，可在大鼠肾脏中实现小于超声波长的空间分辨率[28]、[29]。SURE imaging的应用需要定位红细胞，其在脑中的应用目前正在研究中。Zhou等人提出了一种方法，基于扩散概率框架将低分辨率功率多普勒图像映射为超分辨血管图像，突显了在不使用对比剂的情况下改善微血管分辨率的日益增长的兴趣[30]。此外，最近的工作侧重于在保留血流动力学信息和对功能CBV变化敏感性的同时改善空间分辨率[31]。

作为互补方法，空减法成像（NSI）是一种非线性波束形成技术，已被证明可增加uDoppler图像的空间分辨率[32]、[33]、[34]。在NSI中，使用三种调窗权重：一种产生零均值模式，创建一个锐利的空值；另外两种带有直流偏移（即与零点的平均幅度偏移），然后组合在一起以创建人工锐化的主瓣。直流偏移参数控制该主瓣的宽度，从而控制空间分辨率增强的程度。

NSI已被探索用于提高相干平面波复合的效率。Xu等人表明，它可以在使用较少平面波发射的情况下保持图像质量，实现与具有数量大得多的发射的延迟相加波束形成（DAS）相当的图像质量[35]。在大间距阵列中，Gardner等人证明了NSI可以显著减轻栅瓣伪影，与DAS相比降低了栅瓣亮度。这种效应强烈依赖于直流偏移，必须与散斑退化和图像变暗进行平衡[36]。还提出了混合方法，将NSI的高分辨特性与相干性波束形成相结合。Xu等人引入了一种NSI和延迟乘法相加（DMAS）框架用于相干平面波复合，与传统的DMAS和NSI相比，显示了改善的分辨率和对比度，同时缓解了散斑过度抑制[37]。他们使用中间直流偏移进一步强调了需要在分辨率增强与散斑保持之间进行平衡。

为了应对NSI性能对直流偏移的依赖性，Paridar和Asl提出了一种空间平滑自适应NSI方法，在其中为每个成像点局部选择偏移量，并在平面波发射之间应用空间平滑[38]。他们的结果表明，与传统NSI相比，散斑保持得到改善，同时维持了增强的分辨率。理论分析进一步阐明了直流偏移在NSI中的作用。Han等人利用阵列模式的Taylor级数展开推导了NSI主瓣宽度的近似表达式，表明NSI的全宽半最大值大约与直流偏移、波长和孔径大小的倒数成比例[39]。

最近的工作进一步突出了直流偏移参数在NSI中的重要性。Yan等人提出了一种基于动态直流偏移的对比增强NSI方法，其中局部直流值根据信号相干性进行自适应调整，在维持高横向分辨率的同时改善了对比度和散斑保持[40]。同样，Yang等人提出了一种广义空减法因子作为后滤波框架，融合了NSI启发的调窗和动态直流偏移以增强对比度，同时减少散斑过度抑制[41]。总体而言，这些研究表明，直流偏移是控制分辨率增强、对比度、散斑质量和图像SNR之间权衡的关键因素。

在功能超声中，这种权衡尤为相关，因为图像域噪声和散斑退化可能传播到CBV时间轨迹中，并影响激活图的可靠性和空间定位。因此，需要在功能成像条件下对直流偏移进行系统评估。

鉴于这些特征，本工作的目的是评估NSI在不同直流偏移值范围内的功能超声成像（fNSI）性能。为此，我们进行了脑血容量（CBV）变化的数值模拟，以及对接受周期性须叶刺激的全麻野生型小鼠的实验。激活图通过对模拟或采集的CBV信号与刺激模式进行相关性分析计算得出。我们采用了多项互补指标来表征空间定位、边界锐度、血管重叠、信噪比和功能可检测性，首先在具有已知真值的受控条件下通过数值模拟进行，随后在体内功能成像条件下进行。最后，我们确定了提供激活图空间定位改善与fUS信号时间波动减少之间平衡的实用直流偏移工作范围。

## 分节摘要

### 模拟几何体

我们进行了数值模拟，采用受控的功能激活模式和已知的血管几何体，其中输入SNR可以独立于直流偏移进行固定，以在受控条件下表征分辨率-SNR权衡。

模拟了两条平行的线性血管，厚度为20 μm，中心间距为200 μm，以45°方向相对于平行于探头表面的横向轴取向。这些线性血管嵌入在静态散射背景中。

### 模拟uDoppler图像评估

图1展示了使用DAS和NSI重建的两血管目标的代表性模拟uDoppler图像，在两个输入SNR水平下。通过提取垂直于两条血管的强度剖面（图1中的红线）进行了直接比较。

如图2(a,b)所示，在所示的两个输入SNR水平下，NSI剖面随着直流偏移的降低而单调变窄。?3 dB处的宽度 Δx 作为直流偏移的函数在三个固定输入SNR水平下进行了计算（图2(c)）。因为……

### 讨论

uDoppler图像的分析表明，与DAS相比，NSI将空间频率内容扩展到更高的横向波数。等频曲线分析显示，在低DC值下分辨率增益高达2倍，确认了NSI在我们的成像配置中有效地增强了横向分辨率，这与NSI在uDoppler成像中已建立的分辨率增强特性一致[32]、[33]、[34]、[35]、[36]、[37]、[38]、[39]、[40]、[41]。

## 结论

在本工作中，我们证明了将NSI应用于小鼠大脑功能超声成像的可行性和优势。通过与传统DAS波束形成在不同直流偏移值范围内进行系统比较，我们定量表征了NSI在功能成像条件下固有的空间分辨率增强与SNR之间的权衡。

与DAS相比，NSI产生了更空间受限的激活图，如激活面积的减少所证实的……

## CRediT作者贡献声明

Gonzalo Garay：撰写—审阅与编辑、撰写—原稿、方法论、调查研究、正式分析、数据整理、概念构思。Juan Barolin：撰写—审阅与编辑、撰写—原稿、方法论、调查研究、正式分析、数据整理。Victoria Sorriba：方法论、调查研究。Juan Pablo Damián：方法论、调查研究。Zhengchang Kou：方法论、正式分析。Michael Oelze：方法论、正式分析。Carlos Negreira：资源、项目管理

## 资金来源

本工作主要得到CSIC-Grupos I+D 497725-2023-2027资助。作者还感谢乌拉圭基础研究发展计划（PEDECIBA）和乌拉圭国家研究与创新署（ANII）的支持。

作者还感谢SNI-ANII。

利益冲突声明
作者声明，他们不存在任何已知的利益冲突（财务利益或个人关系），这些利益冲突可能影响本文所报道的工作。

Gonzalo Garay|Juan Barolin|Victoria Sorriba|Juan Pablo Damián|Zhengchang Kou|Michael Oelze|Carlos Negreira|Alejandra Kun|Javier Brum
乌拉圭共和国大学理学院物理研究所医学与生物学超声成像应用单位，蒙得维的亚，乌拉圭。