Дешево, без излучения, а вскоре и без шума: с помощью эхо можно получить гораздо больше

«Для визуализации эхокардиография — это рабочая лошадка больницы», — говорит профессор Ричард Лопата из Технологического университета Эйндховена. Он подводит итог: «Измерения настолько быстрые, что движение становится заметным. Это дешево. Им легко пользоваться, потому что устройство мобильно. Эхо также можно использовать часто, потому что оно не требует радиации. С рентгеном, МРТ и КТ все обстоит иначе».

Ультразвуковые изображения намного менее точны, чем рентгеновские снимки, МРТ и КТ. Изображение в оттенках серого выглядит зернистым, края тканей часто видны нечетко. Это мешает точности. Проблема шума в последние годы обостряется, поскольку все больше людей страдают избыточным весом, а звуковые волны искажаются в жировой ткани.

Однако, по мнению исследователей из Технологического университета Эйндховена, эта технология может принести гораздо больше пользы, чем та, которой она достигает в настоящее время. Две исследовательские группы работают над улучшением ультразвука по двум направлениям: с одной стороны, улучшение измерений, с другой — инновационный подход к обработке сигнала.

Лопата возглавляет Лабораторию фотоакустики и ультразвука. В этой лаборатории аспирант Вера ван Хал за последние годы разработала методику проведения измерений с помощью двух ультразвуковых датчиков. В конечном итоге Лопата надеется создать целую группу, чулок или даже одеяло, наполненное крошечными эхо-головками.

Ультразвуковой прибор посылает в организм ультразвуковые волны через ультразвуковую головку (на профессиональном языке — зонд ), которые распространяются там со скоростью 1500 метров в секунду. Поскольку разные ткани отражают волны по-разному, интерпретация возвращающихся звуковых волн дает изображение в оттенках серого. Ультразвук широко используется в ведении беременности и кардиологии. Поэтому лаборатория Лопаты сотрудничает с кардиологами. Исследование мышц, печени, желудка и кишечника также все чаще проводится с помощью ультразвука.

Тот факт, что ткани можно визуализировать с помощью звуковых волн, был открыт в 1950-х годах. В то время врачи пытались лечить язву желудка с помощью вибраций. «Но это не сработало, потому что звук вернулся», — говорит Лопата. В 1970-х годах появилась возможность получать ультразвуковые изображения в реальном времени, а в 1980-х годах эта технология получила более широкое распространение. «МРТ появилась в 90-х. Я тогда учился здесь, в Эйндховене, и все было посвящено МРТ. Все думали, что ультразвук больше не будет использоваться в обозримом будущем».

Новое возрождение

После 2000 года ультразвуковое исследование пережило новое возрождение. «Мощность вычислений выросла, и благодаря игровой индустрии видеокарты стали совершеннее», — говорит Лопата. «Мы внезапно смогли очень быстро записывать и генерировать ультразвуковые изображения».

Две эхо-головки, с которыми экспериментировал Ван Хал, работают вместе. В испытательной установке в лаборатории они устанавливаются на полукруге из алюминия над диагностическим столом, на котором могут лежать испытуемые. Эхо-головки по очереди посылают звуковые волны, при этом оба слушают то, что возвращается.

Используя кофейные чашки, Ван Хал иллюстрирует, что две эхо-головки слышат больше, чем одна, потому что не все звуковые волны отражаются в противоположных направлениях, некоторые отражаются в совершенно разных направлениях. Второй эхо-зонд может частично улавливать эти волны. «Обычно вы перемещаете зонд , чтобы осмотреть ткань под другим углом, теперь же вы захватываете больше на одном изображении», — говорит Ван Хал.

Экспериментальные эхо-головки также по-разному передают звуковые волны. При обычном ультразвуковом сканировании изображения записываются слева направо, звуковые волны излучаются линиями. При этом звуковая волна излучается всей эхо-головкой одновременно. «При использовании традиционного ультразвука изображение было бы очень плохим», — говорит Ван Хал. «Делая много изображений в секунду и работая с разных углов, мы можем создавать более качественные изображения».

Ультразвуковое изображение брюшной полости становится намного четче и контрастнее, если одновременно использовать два ультразвуковых датчика вместо одного.

Фотографии Технического университета Эйндховена

В своей диссертации Ван Хал, получившая докторскую степень с отличием, показала, что это может означать для брюшной аорты — кровеносного сосуда, который проходит от сердца к брюшной полости. Разрыв брюшной аорты вследствие аневризмы (расширения артериального кровеносного сосуда) является основной причиной смерти в Нидерландах.

После обнаружения аневризмы (часто случайно) пациент находится под регулярным наблюдением. Необходимость хирургического вмешательства в настоящее время определяется на основании диаметра аневризмы. Однако разрыв кровеносного сосуда не обязательно зависит от его диаметра. Особое значение имеют механические свойства стенки сосуда. Насколько он еще эластичен?

В другой тестовой установке в лаборатории имеется несколько прозрачных пластиковых артерий, здоровых и расширенных вариантов. Они находятся в стеклянном контейнере с насосом, который прокачивает воду через пластиковые аорты, как будто это кровь. Прежде чем начать работать с пациентами, Ван Хал сканировала эти пластиковые аорты бесчисленное количество раз. Эластичность пластика соответствует эластичности стенки реального сосуда.

«Иногда аневризма разрывается до того, как достигает максимального диаметра, поскольку она уже утратила способность растягиваться», — говорит Лопата. «С другой стороны, вероятно, также много избыточного лечения, поскольку увеличенная аорта все еще может быть достаточно гибкой. Гибкость и натяжение стенки сосуда можно рассчитать на основе изображений КТ. Но изменения с течением времени не отслеживаются, поскольку пациент не может проходить КТ каждые три месяца. Вот почему этот экстремальный диаметр рассматривается».

Поэтому решением было бы надежное измерение эластичности с помощью ультразвука.

На своем компьютере Ван Хал демонстрирует результаты своего исследования. Она показывает измерения, выполненные с помощью стандартного оборудования, рядом с измерениями, выполненными с помощью нового ультразвукового аппарата. Даже неспециалист может увидеть, что двусторонний подход дает более четкую картину. На первом снимке четко видна треть стенки сосуда, на втором — почти три четверти окружности достаточно четкие. В другом примере лучше различимы движущиеся клапаны сердца. Но оно не такое четкое, как КТ-изображение.

Цвета на картинке

Растяжимость аорты может быть обозначена различными цветами на ультразвуковом изображении. Тот факт, что это дает мало полезной информации при использовании обычного ультразвука, очевиден из кольца с резкими изменениями цвета, которое демонстрирует Ван Хал. «Похоже, что существуют огромные различия в эластичности. Это потому, что информация неполная». При измерении с двумя эхо-головками переходы цвета более плавные. «Это гораздо ближе к реальности».

Коллега Ван Хала работал над прогностической биомеханической моделью, которая предоставляет информацию о вероятности разрыва на основе измеренной растяжимости. «Следующий шаг — объединить эти два исследования», — говорит Лопата. «Затем можно будет определить для каждого пациента, когда необходима операция по удалению аневризмы брюшной полости.

В другом месте на территории кампуса Эйндховенского технологического университета предпринимаются попытки получить более четкие эхо-изображения с использованием совершенно иного подхода. Исследовательская группа под руководством доцента Рууда ван Слоуна располагается на факультете электротехники. Они не создают новое оборудование, а хотят использовать новые методы обработки, чтобы извлечь больше информации из сигналов, генерируемых существующим оборудованием.

«Моя работа начинается в тот момент, когда регистрируются отраженные звуковые волны», — говорит Ван Слоун. «Мы преобразуем эти измерения в изображение. Проще говоря, мы вычисляем, откуда исходит каждая звуковая волна, каждый сигнал. Это возможно для одного сигнала, но в случае эха одновременно возвращаются тысячи сигналов, и это усложняет задачу. Как будто вы бросаете горсть камешков в пруд и хотите по волнам на поверхности определить, где оказался каждый камешек».

Неверная оценка

Зернистость и размытость являются следствием неправильной оценки источника отраженного сигнала. «Это артефакты, ошибки в изображении, поскольку алгоритм не может сделать правильную оценку», — говорит Ван Слоун. «Жировая ткань усиливает шум, поскольку звуковая волна распространяется в ней иначе, чем в остальной ткани, заставляя ее изгибаться. Теперь мы включаем этот эффект в наши алгоритмы, чего пока нет в существующих эхо-сигналах».

Главным нововведением исследовательской группы Ван Слоуна является использование генеративных моделей для обработки сигналов. Генеративные компьютерные модели могут использоваться для создания, дополнения или интерпретации новых данных. Известным примером является ChatGPT, который может генерировать новые тексты на основе большой базы данных текстов. ChatGPT ориентирован на язык, но генеративные модели могут быть нацелены и на другие задачи. В данном случае — по созданию фотографий тканей.

«Модель использует знания о ткани из обучающих данных и предыдущих измерений у пациента», — говорит Ван Слоун. «Не измеряя все в этот момент, вы все равно можете получить хорошую картину. Наш мозг работает так же, он многое заполняет для нас, а это значит, что мы многое понимаем из ограниченных наблюдений. Текущие эхо-сигналы не делают этого и создают каждую картину так, как будто они никогда раньше не видели эхо-изображения».

Сложный момент: при медицинской визуализации вы не хотите видеть привычные вещи, а скорее четко визуализируете отклонения. «Это одна из проблем, где обширные данные по обучению имеют большое значение», — говорит Ван Слоун. «Модель расчета должна быть способна правильно оценивать измеренную информацию и данные обучения. Кроме того, вы также можете иметь алгоритм поиска отклонений, вещей, которые не вписываются в привычную картину».

Движущееся ультразвуковое изображение с одной ультразвуковой головкой по сравнению с двумя ультразвуковыми головками. При использовании двух ультразвуковых головок изображение получается более четким.

На своем экране он демонстрирует примеры эхо-сигналов сердца, которые действительно выглядят менее зернистыми, сопоставимыми с изображениями, которые Ван Хал показывал ранее. «То, к чему мы стремимся, уже работает достаточно хорошо. Генеративные модели и ИИ бурно развиваются во всех видах дисциплин. Мы получаем от этого огромную выгоду».

В конечном итоге Ван Слоун надеется сделать еще один шаг вперед. Его мечта — чтобы алгоритм сам определял, о чем ему нужно больше информации, и автоматически выполнял больше измерений или более быстрые измерения в этой конкретной точке.

Конечно, это также работает для печени, мочевого пузыря, плаценты, желудочно-кишечного тракта, всего.

«Например, электрическая волна проходит через стенку сердца, что вызывает определенный тип сокращения», — говорит Ван Слоун. «Эта волна очень быстрая, и, выполняя более быстрые измерения в определенный момент, можно лучше визуализировать нечто подобное. Запись большого количества изображений в секунду, измерение с высоким качеством изображения и измерение на большой поверхности одновременно с помощью эха никогда невозможны. Теперь используется компромисс, который работает достаточно хорошо на всех уровнях, с нашим подходом вы преодолеваете этот компромисс».

Он назвал этот подход «когнитивным ультразвуком». У него пока нет примеров, поскольку исследование только началось — на него он получил так называемый грант Vidi от финансирующей науку организации NWO. «Нам нужно заставить алгоритм думать и планировать наперед», — говорит Ван Слоун. «Мы, люди, делаем это постоянно, в основном основываясь на наших представлениях о реальности. Наш мозг тратит на это удивительно мало энергии. Но чертовски сложно уловить что-то подобное в алгоритмах».

На данный момент усовершенствования Ван Слоуна сосредоточены на существующем ультразвуковом оборудовании. Он надеется, что этот путь позволит инновациям быстрее поступать в клиники. Производителям проще обновлять программное обеспечение, чем полностью оборудование. В конечном итоге он считает вполне возможным объединение его работы с работой Лопаты. «Шаг по применению нашей системы на новом оборудовании не так уж велик».

Обе исследовательские группы много работают над изучением сердечно-сосудистых заболеваний, но полученные ими результаты можно применить ко всему организму. «Оно также полезно для печени, мочевого пузыря, плаценты, желудочно-кишечного тракта, для всего», — говорит Лопата. «Я надеюсь, что в конечном итоге мы сможем сделать с ультразвуком то же самое, что и с МРТ или КТ-сканером. Или, может быть, даже больше, потому что у нас есть эта движущаяся информация. Для здравоохранения было бы очень ценно, если бы мы могли реже использовать эти дорогостоящие сканирования».