ULTRASOUND NAKAGAMI IMAGING in TISSUE CHARACTERIZATION

TIỀM NĂNG CỦA TẠO HÌNH SIÊU ÂM NAKAGAMI TRONG KHẢO SÁT MÔ

Hình  siêu âm thang xám B-mode là công cụ quan trọng trong khảo sát  lâm sàng các cấu trúc nội tại của mô. Các giá trị điểm ảnh thang xám của hình B-mode chỉ ra độ mạnh của echoes backscattered  [siêu âm tán xạ ngược] do các thay đổi đột ngột trong trở kháng âm của mô. Bởi vì cường độ B-scan phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như tín hiệu và xử lý ảnh, hệ thống cài đặt và hoạt động người sử dụng [1], [2], [3], siêu âm B-scan chỉ cung cấp mô tả chủ yếu định tính về hình thái học, mà không định lượng thuộc tính mô.

Nhiều nhà nghiên cứu nỗ lực phát triển các kỹ thuật tạo hình siêu âm chức năng nhằm cải thiện nhiều hạn chế của B-scan trong chẩn đoán lâm sàng. Trong số đó, phân tích các tín hiệu siêu âm thô tần số vô tuyến (RF) tán xạ ngược  trở về từ mô [raw ultrasound backscattered radio-frequency (RF) signals ] là một cách tiếp cận dễ dàng và hiệu quả trong khảo sát mô [tissue characterization]. Dữ liệu siêu âm RF đã được chứng tỏ là thông tin có giá trị vốn phụ thuộc vào hình dạng, kích thước, mật độ, và các đặc tính  khác của tán xạ [scatterers] trong một loại mô [4], [5], [6]. Dựa trên ngẫu nhiên của siêu âm tán xạ ngược, phân bố thống kê toán học có thể được áp dụng cho mẫu dạng hàm mật độ xác suất (pdf, probability density function) của siêu âm tán xạ ngược để đánh giá các thuộc tính của scatterers trong mô.

Các mô hình [model] Nakagami ban đầu được đề xuất để mô tả các thống kê của radar echoes [12] sau đó được áp dụng cho các phân tích thống kê của tín hiệu tán xạ ngược backscattered [13], [14], [15], [16] và thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu. Phân phối Nakagami rất phù hợp với backscattered pdf và với các tham số Nakagami tương ứng mà chúng biến thiên với thống kê backscattered [15]. So với phân bố non-Rayleigh khác, phân phối Nakagami có ít tính toán phức tạp và có thể mô tả tất cả các điều kiện tán xạ trong siêu âm y khoa, gồm phân bố pre-Rayleigh, Rayleigh, và post-Rayleigh. Tham số Nakagami đã được chứng minh  phân biệt tốt nhiều  thuộc tính tán xạ  khác nhau [17], [18], [19].

Các nghiên cứu gần đây liên quan đến phương pháp tiếp cận Nakagami tập trung vào sự phát triển của tạo hình siêu âm Nakagami. Vắn tắt, tạo hình siêu âm Nakagami  được thiết kế bằng cách sử dụng bản đồ tham số Nakagami [Nakagami parametric map].

Hình  Nakagami cho phép bác sĩ và chuyên viên quang tuyến xác định trực quan thuộc tính scatterer trong lâm sàng. Khái niệm của hình Nakagami có nguồn gốc từ giáo sư Shankar [25] và một số nghiên cứu sơ bộ khác [26], [27]. Dựa trên các nghiên cứu thí điểm, chúng tôi đề xuất tiêu chí chuẩn để thiết kế tạo hình Nakagami bằng cách sử dụng dữ liệu siêu âm RF [28], và xác nhận tính hữu dụng của nó trong khảo sát mô bằng thử nghiệm [29] và mô phỏng [30]. Trong 5 năm qua, một loạt các nghiên cứu thực hiện bởi các nhóm  khác nhau, đã chứng minh rằng tạo hình Nakagami cung cấp các liên quan với cách sắp xếp tán xạ và nồng độ trong mô, bổ sung cho B-scan quy ước trong khảo sát đặc tính mô và chẩn đoán lâm sàng. Tạo hình Nakagami  đã được khảo sát trong  phát hiện đục thủy tinh thể [29], phân loại  u vú [31], [32], ước lượng dòng máu chảy [33], đánh giá dây thanh [34], giám sát tổn thương do nhiệt gây ra  [35], [36], đánh giá xơ hoá mô [37], [38], [39], và dự toán nhiệt độ [40].

Trước khi sử dụng tạo hình siêu âm Nakagami như một công cụ trong chẩn đoán lâm sàng, vẫn còn một số thử thách cần phải giải quyết. Một trong những vấn đề khó chịu là artifact. Có 2 loại artifacts xảy ra trong tạo hình Nakagami. Loại đầu tiên là artifact do nhiểu ồn gây ra, được tạo ra do hiệu ứng nhiểu ồn trong vùng mô không sinh âm [anechoic]. Khu vực anechoic (ví dụ: nang) không có scatterers; do đó, các tín hiệu nhận là chỉ là nhiểu ồn, có thể ngăn cản ước lượng tham số Nakagami và tạo bóng mờ (shade) trong hình Nakagami. Gần đây, chúng tôi đã đề xuất thuật toán hỗ trợ nhiểu ồn tương quan (NCA, noise-assisted correlation algorithm) để giải quyết vấn đề của artifact do nhiểu ồn gây ra [41], [42]. Loại  artifact Nakagami thứ hai, hiệu ứng tham số mơ hồ [parameter ambiguity effect], liên quan đến  ý nghĩa vật lý không rõ ràng của các tham số Nakagami vì hiệu ứng phân kỳ chùm [beam divergence effect]. Nhớ lại rằng tập trung bộ biến tử đầu dò là điều kiện tiên quyết cho tham số Nakagami để định lượng độ nhạy các biến thiên trong số liệu thống kê tán xạ ngược [backscattered]. Tuy nhiên, vì hiệu ứng tập trung bộ biến tử đầu dò [transducer-focusing effect] đồng thời đi kèm với hiệu ứng phân kỳ chùm, việc ước lượng tham số Nakagami gần với sự thống nhất, không phân biệt mật độ tán xạ [density scatterers] cao - hoặc thấp – trong mô. Hiện đang cố gắng để phát triển tạo hình multifocus Nakagami để loại bỏ hiệu ứng tham số mơ hồ này trong hình Nakagami.

Theo những bằng chứng hiện tại, tạo hình siêu âm Nakagami có tiềm năng lớn trong lâm sàng. Đặc biệt, hình ảnh Nakagami chỉ cần một máy siêu âm echo xung tiêu chuẩn, và do đó tương thích với hầu hết máy siêu âm hiện dùng. Trong tương lai, hình B-mode  quy ước và hình Nakagami có thể được kết hợp trong cùng một máy nhằm  đồng thời mô tả các hình thái mô và đánh giá các thuộc tính tán xạ.

_______________________________________________________

Ultrasound grayscale B-mode images are important clinical tools for clinically examining the internal structures of tissues. The grayscale pixel values of the B-mode image indicate the strengths of echoes backscattered because of abrupt changes in the acoustic impedance of tissues. Because the B-scan intensity is dependent on several factors, such as signal and image processing, system settings, and user operations [1], [2], [3], the ultrasound B-scan only provides a primarily qualitative description of the morphology, without quantifying tissue properties.

Many researchers make efforts to develop functional ultrasound imaging techniques to improve the limitations of the B-scan in clinical diagnosis. Among all possibilities, analyzing the raw ultrasound backscattered radio-frequency (RF) signals returned from tissues is an easy and effective approach for tissue characterization. The ultrasound RF data have been shown to contain valuable information that is dependent on the shape, size, density, and other properties of the scatterers in a tissue [4], [5], [6]. Based on the randomness of ultrasonic backscattering, mathematic statistical distributions can be applied to model the shape of the probability density function (pdf) of the backscattered echoes to evaluate the properties of scatterers in tissues.

Rayleigh distribution is the first model used to describe the statistics of the ultrasound backscattered signals. The pdf of the backscattered envelope follows Rayleigh distribution when the resolution cell of the ultrasonic transducer contains a large number of randomly distributed scatterers [7], [8]. However, it should be noted 
that the scatterers in most biological tissues have numerous possible arrangements. If the resolution cell contains scatterers that have randomly varied scattering cross-sections with a comparatively high degree of variance, the envelope statistics are pre-Rayleigh distributions. If the resolution cell contains periodically located scatterers in addition to randomly distributed scatterers, the envelope statistics are post-Rayleigh distributions. This is the reason why non-Rayleigh statistical models, such as the Rician [8], K [9], homodyned K [10], and generalized K [11] models, were developed to encompass various backscattering conditions in biological tissues.

The Nakagami model initially proposed to describe the statistics of radar echoes [12] was then applied to the statistical analysis of backscattered signals [13], [14], [15], [16] and attracted the attention of researchers. The Nakagami distribution was highly consistent with the backscattered pdf and with the corresponding Nakagami parameter varying with the backscattered statistics [15]. Compared to other non-Rayleigh distributions, the Nakagami distribution has less computational complexity and can describe all of the scattering conditions in a medical ultrasound, including pre-Rayleigh, Rayleigh, and post-Rayleigh distributions. The Nakagami parameter has been shown to perform well in distinguishing various scatterer properties [17], [18], [19]. A number of Nakagami compounding distributions, which involve the Nakagami-Gamma [20], [21], Nakagami-lognormal [22], Nakagami-inverse Gaussian [22], Nakagami-generalized inverse Gaussian [23], and Nakagami Markov random field models [24], have also been developed to better fit the statistical distribution of backscattered envelopes.

Recent studies related to the Nakagami approach focus on the developments of ultrasound Nakagami imaging. In brief, the ultrasound Nakagami image is constructed using the Nakagami parametric map. The construction of the Nakagami image allows physicians and radiologists to visually identify scatterer properties in clinical situations. The concept of Nakagami imaging originated from Professor Shankar [25] and certain other preliminary studies [26], [27]. Based on these pilot studies, we proposed a standard criterion to construct a Nakagami image using the ultrasound RF data [28], and confirm its usefulness in tissue characterizations by using experiments [29] and simulations [30]. In the past five years, a series of studies conducted by different research groups have demonstrated that the Nakagami image provides clues associated with scatterer arrangements and concentrations in tissues, which complement the conventional B-scan for tissue characterization and clinical diagnoses. The Nakagami image has already been explored in a number of medical applications, including cataract detection [29], breast tumor classification [31], [32], blood flow estimation [33], vocal fold characterization [34], monitoring ultrasound-induced thermal lesions [35], [36], tissue fibrosis assessment [37], [38], [39], and temperature estimation [40].

Before using ultrasound Nakagami imaging as a reliable tool to assist in clinical diagnosis, we still have some challenging problems that need to be resolved. One of the annoying problems is artifact. Two types of artifacts occur in the Nakagami image. The first type of Nakagami artifact is the noise-induced artifact, generated because of the effects of noise in an anechoic area of tissue. The anechoic area (e.g., cyst) has no scatterers; therefore, its received signals are solely noise, which disrupt the Nakagami parameter estimation to produce unreasonable shading in the Nakagami image. Recently, we have proposed the noise-assisted correlation algorithm (NCA) to resolve the problem of noise-induced artifacts [41], [42]. The second type of Nakagami artifact, the parameter ambiguity effect, refers to ambiguity in the physical meaning of the Nakagami parameter because of the beam divergence effect. Recall that transducer focusing is the prerequisite for the Nakagami parameter to sensitively quantify variations in backscattered statistics. However, because the transducer-focusing effect simultaneously accompanies the beam divergence effect, the estimation of the Nakagami parameter is close to unity, irrespective of high- or low-density scatterers in tissue. Now we are trying to develop multifocus Nakagami imaging to remove the parameter ambiguity effect in the Nakagami image.

According to the current evidences, ultrasound Nakagami imaging has great potential in clinical applications. In particular, the Nakagami image requires only a standard pulse-echo system for construction, and is therefore compatible with most clinical ultrasound systems. In the future, the conventional B-mode image and the Nakagami image may be combined in the same system platform for simultaneously describing the tissue morphology and evaluating the scatterer properties.

 

Abstract

Previous studies have demonstrated the usefulness of the Nakagami parameter in characterizing breast tumors by ultrasound. However, physicians or radiologists may need imaging tools in a clinical setting to visually identify the properties of breast tumors. This study proposed the ultrasonic Nakagami image to visualize the scatterer properties of breast tumors and then explored its clinical performance in classifying benign and malignant tumors. Raw data of ultrasonic backscattered signals were collected from 100 patients (50 benign and 50 malignant cases) using a commercial ultrasound scanner with a 7.5 MHz linear array transducer. The backscattered signals were used to form the B-scan and the Nakagami images of breast tumors. For each tumor, the average Nakagami parameter was calculated from the pixel values in the region-of-interest in the Nakagami image. The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate the clinical performance of the Nakagami image. The results showed that the Nakagami image shadings in benign tumors were different from those in malignant cases. The average Nakagami parameters for benign and malignant tumors were 0.69 ± 0.12 and 0.55 ± 0.12, respectively. This means that the backscattered signals received from malignant tumors tend to be more pre-Rayleigh distributed than those from benign tumors, corresponding to a more complex scatterer arrangement or composition. The ROC analysis showed that the area under the ROC curve was 0.81 ± 0.04 and the diagnostic accuracy was 82%, sensitivity was 92% and specificity was 72%. The results showed that the Nakagami image is useful to distinguishing between benign and malignant breast tumors.